feat: 完成能源订单班图片重命名和文档整理

详细说明: - 能源订单班: 重命名7个图片文件为描述性中文名称 - 能源订单班: 更新markdown文档中的所有图片引用 - 智能开发订单班: 优化图片命名结构 - 化工订单班: 整理图片资源 - 新增SuperDesign食品订单班设计迭代文件 - 新增能源订单班终端模拟数据(energy.ts) - 清理web_frontend冗余文档图片重命名映射: - Whisk_1ebf7115ee180218c354deb8bff7f3eddr.jpg → 光伏面板室外场景图片.jpg - Whisk_582dc133200b175859e4b322295fb3d1dr.jpg → 光伏面板生成画面.jpg - image.jpg → PLC示意图.jpg - Whisk_b35aa11c60670e38bea44dcd9fe7df5fdr.jpg → 工业机器人图片.jpg - Whisk_028f4b832e3496db8814cd48f050ec03dr.jpg → 机器视觉相机图片.jpg - Whisk_eb381c66f5156a4a74f49102095ae534dr.jpg → 输送与治具.jpg - Mermaid_Chart[...].jpg → Mermaid流程图.jpg 🤖 Generated with [Claude Code](https://claude.com/claude-code) Co-Authored-By: Claude <noreply@anthropic.com>
2025-10-01 22:06:59 +08:00
parent 712dbe3416
commit 3b8cb3c568
97 changed files with 24241 additions and 1712 deletions
--- a/.serena/memories/energy_order_class_terminal_simulation_creation.md
+++ b/.serena/memories/energy_order_class_terminal_simulation_creation.md
@@ -0,0 +1,257 @@
+# 能源订单班终端模拟创建记录
+
+## 创建时间
+2025-10-01
+
+## 项目背景
+能源订单班主题：**光伏晶硅电池片印后AOI检测与分拣单元**
+核心技术：PLC控制 + 机器视觉深度学习 + 六轴机器人分拣 + 质量追溯
+
+## Agent配置（4个工业自动化专家）
+
+### Agent列表
+1. **PLC工程师** (`energy_plc_engineer`)
+   - 职责：系统控制逻辑设计
+   - 头像：`/data/订单班文档资料/能源/agent头像/PLC工程师.jpg`
+   - 工作内容：
+     - Siemens S7-1500主控架构
+     - 安全联锁与启停逻辑
+     - 输送定位与握手协议
+     - 追溯数据上报MES
+
+2. **机器视觉识别工程师** (`energy_vision_engineer`)
+   - 职责：AOI缺陷检测
+   - 头像：`/data/订单班文档资料/能源/agent头像/机器视觉识别工程师.jpeg`
+   - 工作内容：
+     - Cognex In-Sight D900深度学习相机方案
+     - 光源配置（同轴光+漫射顶光）
+     - ViDi深度学习模型设计
+     - 缺陷分级（OK/RW/NG/UNCERTAIN）
+
+3. **机器视觉识别技术员** (`energy_vision_technician`)
+   - 职责：视觉系统调试
+   - 头像：`/data/订单班文档资料/能源/agent头像/机器视觉识别技术员.jpeg`
+   - 工作内容：
+     - 光学标定与成像调试
+     - 深度学习模型优化（召回率/误检率）
+     - 缺陷库标注规范
+     - 性能验收（10000片测试）
+
+4. **机器人调试工程师** (`energy_robot_engineer`)
+   - 职责：机器人分拣协同
+   - 头像：`/data/订单班文档资料/能源/agent头像/机器人调试工程师.jpg`
+   - 工作内容：
+     - ABB IRB 1200六轴机器人配置
+     - RAPID分拣程序编写
+     - 路径规划（OK/RW/NG三仓位）
+     - 节拍性能测试（3600片/h）
+
+## 图片资源分析
+
+### 图片清单（7张，已全部使用描述性命名）
+1. **光伏面板室外场景图片.jpg** - 光伏电池板安装现场
+2. **光伏面板生成画面.jpg** - 电池片AOI检测应用
+3. **PLC示意图.jpg** - Siemens S7-1500控制系统
+4. **工业机器人图片.jpg** - ABB IRB 1200六轴机器人
+5. **机器视觉相机图片.jpg** - Cognex In-Sight D900相机
+6. **输送与治具.jpg** - 边夹式输送线与伺服对中机构
+7. **Mermaid流程图.jpg** - 系统控制流程图（未在终端模拟中使用，文档已包含Mermaid代码块）
+
+### 图片使用策略
+- PLC工程师 → PLC示意图
+- 机器视觉识别工程师 → 机器视觉相机图片 + 光伏面板生成画面
+- 机器视觉识别技术员 → （无图片，专注调试过程数据）
+- 机器人调试工程师 → 工业机器人图片 + 输送与治具
+- 完成序列 → 光伏面板室外场景图片（产业应用场景）
+
+## 内容创作策略
+
+### 1. 启动序列（15条）
+重点营造**工业自动化系统**的专业感：
+- 初始化多Agent协作框架
+- 加载知识库：PLC控制/机器视觉/工业机器人/质量追溯
+- 连接工业设备：S7-1500 PLC/Cognex D900/ABB IRB 1200/MES系统
+- 检测需求：PERC/TopCon单晶硅电池片质检
+- 技术指标：节拍≥3600片/h，漏检≤0.3%，误检≤0.5%
+
+### 2. Agent输出序列（4个Agent）
+
+#### Agent 1: PLC工程师（核心控制逻辑）
+- 硬件平台：Siemens S7-1500
+- 6大控制逻辑模块：
+  1. 启停与安全联锁
+  2. 来料检测与高精定位
+  3. 相机握手与结果锁存
+  4. 机器人协同分拣
+  5. 追溯数据上报
+  6. 异常处理与降级
+- I/O配置分配表
+- 图片：PLC示意图
+
+#### Agent 2: 机器视觉识别工程师（AOI检测方案）
+- 相机平台：Cognex In-Sight D900深度学习
+- 光源方案：同轴光+漫射顶光（交叉偏振）
+- 检测分级：OK/RW/NG/UNCERTAIN
+- 成像质量指标（灰度/景深/清晰度/运动冻结）
+- 深度学习模型训练策略
+- 推理性能预算（≤300ms）
+- 图片：机器视觉相机图片 + 光伏面板生成画面
+
+#### Agent 3: 机器视觉识别技术员（调试与验收）
+- 光学与成像调试（光源/曝光/景深）
+- 标定与几何校正（内参/外参/手眼）
+- 深度学习模型优化（类别设计/数据增强/阈值调参）
+- 缺陷库与标注规范（7类缺陷定义）
+- 与PLC/机器人联调（时序测量）
+- 性能验收（10000片测试，漏检0.28%，误检0.47%）
+- 无图片，重点展示调试数据
+
+#### Agent 4: 机器人调试工程师（智能分拣系统）
+- 机器人平台：ABB IRB 1200-7/0.7
+- I/O信号映射（输入/输出）
+- 分拣路径规划（pHome/pPick/pOK/pRW/pNG）
+- RAPID程序逻辑（8步分拣流程）
+- 时序协同要点
+- 系统集成测试（节拍验证3600片/h）
+- 图片：工业机器人图片 + 输送与治具
+
+### 3. 完成序列（30条）
+总结项目核心价值：
+- 核心技术优势（5条）：PLC主控/深度学习AOI/智能分拣/全程追溯/节拍性能
+- 性能指标验收（4条）：准确率/成功率/时延/可靠性
+- 图片：光伏面板室外场景图片（产业应用）
+- 系统集成架构（5层）：控制层/视觉层/执行层/通讯层/追溯层
+- 创新亮点（4条）：深度学习分类/Ping-Pong双工位/降级运行/本地缓存
+- 交付物清单（5项）：PLC程序/机器人程序/视觉模型/通讯配置/系统文档
+
+## 特殊内容处理
+
+### 1. 工业自动化领域特色
+- **技术指标量化**：节拍（3600片/h）、精度（±0.02mm）、准确率（漏检≤0.3%）
+- **时序协同**：PLC握手、相机触发（300ms超时）、机器人响应
+- **缺陷分级**：OK（良品）、RW（复判）、NG（报废）、UNCERTAIN（人工审核）
+- **降级模式**：相机异常→人工复判模式，保证产线不停机
+
+### 2. 深度学习AOI检测
+- **7类缺陷**：断栅、漏印、连锡、拖浆、脏污、划伤、崩边
+- **数据集策略**：OK≥5000样本，每类缺陷≥2000样本，6:2:2划分
+- **调参目标**：NG召回率≥99.5%，漏检≤0.3%，OK误检≤0.5%
+- **推理时延**：采集10ms + 预处理20ms + 推理≤180ms + 下发20ms = ≤250-300ms
+
+### 3. PLC编程逻辑展示
+展示了6个核心网络的梯形图伪代码：
+- 网络一：RUN_EN与运行灯
+- 网络二：输送与定位/对中
+- 网络三：相机触发与完成超时
+- 网络四：结果锁存（R2..R0→DB）
+- 网络五：与机器人握手
+- 网络六：报警与复位
+
+### 4. RAPID机器人程序
+展示了ABB机器人的分拣程序结构：
+- I/O映射（输入/输出信号）
+- robtarget坐标定义（Home/Pick/OK/RW/NG）
+- PROC main()主循环逻辑
+- TRAP TrapFault异常处理
+
+## 文档特点分析
+
+### 技术深度
+这是一个**高度技术化**的订单班，文档包含：
+- 完整的Mermaid流程图（6个功能区，50+节点）
+- 详细的I/O参考分配表（输入12点，输出9点）
+- 梯形图编程逻辑（6个网络）
+- RAPID机器人程序（完整代码）
+- 视觉系统调试规范（光学/标定/模型/验收）
+
+### 与其他订单班的差异
+- **食品订单班**：侧重商业模式（市场定位/品牌设计/财务预算）
+- **视觉设计订单班**：侧重创意流程（编剧/导演/分镜/AIGC对比）
+- **大健康订单班**：侧重服务流程（用户分析/心理评估/治疗方案）
+- **能源订单班**：侧重**工业技术**（PLC编程/深度学习/机器人控制/系统集成）
+
+## Agent头像文件问题
+
+### 发现的问题
+Agent头像文件名与Agent_prompt文件名**不完全一致**：
+
+**Agent_prompt文件（4个）：**
+1. PLC工程师.md
+2. 视觉识别调试工程师.md
+3. 视觉识别调试技术员.md
+4. 机器人调试工程师.md
+
+**agent头像文件（5个）：**
+1. PLC工程师.jpg ✓
+2. 机器视觉识别工程师.jpeg
+3. 机器视觉识别技术员.jpeg
+4. 机器人调试工程师.jpg ✓
+5. 自动化控制工程师.jpg（额外的，未使用）
+
+### 解决方案
+根据文档内容和Agent_prompt文件，确定最终Agent配置：
+- PLC工程师 ✓（头像：PLC工程师.jpg）
+- 机器视觉识别工程师（头像：机器视觉识别工程师.jpeg）
+- 机器视觉识别技术员（头像：机器视觉识别技术员.jpeg）
+- 机器人调试工程师 ✓（头像：机器人调试工程师.jpg）
+
+**说明**：
+- 头像文件名中的"机器视觉识别"与prompt文件名中的"视觉识别调试"含义一致，选择使用头像文件的命名
+- "自动化控制工程师.jpg"未使用（可能是备用头像）
+
+## 创作心得
+
+### 1. 工业自动化领域的内容呈现
+- 强调**技术指标**（节拍/精度/准确率）而非情感描述
+- 展示**系统架构**（PLC/视觉/机器人/MES四层）
+- 突出**协同流程**（握手信号/时序控制/异常处理）
+- 体现**质量追溯**（批次号/片ID/缺陷图像/MES上报）
+
+### 2. 深度学习与传统工控的融合
+- Cognex ViDi深度学习模型 + PLC实时控制
+- 推理时延≤300ms满足产线节拍要求
+- 降级模式保证产线鲁棒性（相机异常时切换人工复判）
+
+### 3. 图片使用策略
+- 按照**工作流程顺序**分配图片给Agent
+- PLC工程师 → 控制系统架构图
+- 视觉工程师 → 相机设备 + 应用场景
+- 机器人工程师 → 机器人设备 + 输送治具
+- 完成序列 → 产业应用场景（光伏面板室外场景）
+
+### 4. 内容层次设计
+- **启动序列**：系统初始化，连接工业设备
+- **Agent序列**：技术方案详解（控制/视觉/调试/分拣）
+- **完成序列**：总结优势、性能验收、创新亮点、交付物
+
+## 验收标准对比
+
+### 目标指标
+- 节拍：≥3600片/h
+- 漏检率：≤0.3%
+- 误检率：≤0.5%
+- UNCERTAIN：≤1%
+
+### 验收结果（10000片测试）
+- 节拍：单片循环0.98s → 3673片/h ✓
+- 漏检率：0.28% ✓
+- 误检率：0.47% ✓
+- UNCERTAIN：0.9% ✓
+- 分拣成功率：99.97% ✓
+
+**全部指标达标！**
+
+## 文件位置
+- 终端模拟文件：`web_frontend/exhibition-demo/src/data/terminalSimulations/energy.ts`
+- 注册到index.ts：`energy: energySimulation`
+
+## 后续优化建议
+1. 可考虑添加一个"系统集成工程师"Agent，负责最终联调与验收
+2. 图片"Mermaid流程图.jpg"未使用，可在PLC工程师或系统集成环节展示完整控制流程
+3. 可增加"异常处理场景"的动态演示（如相机超时→降级模式切换）
+
+## 参考资料
+- 文档：`data/订单班文档资料/能源/notion文稿/光伏晶硅电池片印后AOI检测与分拣单元.md`
+- Agent_prompt文件夹：`data/订单班文档资料/能源/Agent_prompt/`
+- agent头像文件夹：`data/订单班文档资料/能源/agent头像/`
+- 图片文件夹：`data/订单班文档资料/能源/notion文稿/image/`
--- a/.serena/memories/订单班网站设计流程_SuperDesign工作流.md
+++ b/.serena/memories/订单班网站设计流程_SuperDesign工作流.md
@@ -0,0 +1,170 @@
+# 订单班交互式网站生成标准流程
+
+## 核心流程：6个阶段
+
+### 阶段一：内容分析与理解 (15分钟)
+**目标**: 深度理解订单班内容特色
+**输入**: 订单班详细文稿资料 + 终端模拟数据
+**输出**: 
+- 内容分析报告 (content_analysis.md)
+- 内容清单文件 (content_checklist.json)
+**验收**: 识别核心主题、时间线事件、图片资源、设计方向
+
+### 阶段二：初始设计与架构 (20分钟)
+**目标**: 建立项目基础结构和设计系统
+**技术栈**:
+- React 18+ (TypeScript 5.0+)
+- Tailwind CSS 3.0+
+- Vite 5.0+
+- GSAP 3.12+ (滚动动画)
+**输出**: 项目基础结构 + 设计系统文档 + 组件规划图
+
+### 阶段三：SuperDesign迭代优化 (40分钟) ⭐核心阶段
+**工作目录**: `.superdesign/design_iterations/`
+**执行5次设计迭代**:
+1. **迭代1**: 基础布局与色彩 - 确定整体结构和主色调
+2. **迭代2**: 字体与排版优化 - 优化文字层级和可读性
+3. **迭代3**: 交互动效增强 - 添加滚动动画和过渡效果
+4. **迭代4**: 视觉细节打磨 - 完善图片展示和装饰元素
+5. **迭代5**: 响应式适配 - 确保多端显示效果
+
+**评估维度** (1-10分):
+- visual_appeal (视觉吸引力)
+- brand_alignment (品牌契合度)
+- usability (易用性)
+- performance (性能表现)
+- content_presentation (内容呈现)
+- innovation (创新性)
+- technical_quality (技术质量)
+
+**输出**: 5个迭代版本 + 评估报告 + 最优版本标记
+
+### 阶段四：功能实现与交互 (30分钟)
+**核心功能**:
+- 时间轴导航 (固定定位、进度指示、快速跳转)
+- 图片查看器 (放大缩小、全屏预览)
+- 平滑滚动 (GSAP动画)
+- 滚动触发动画 (ScrollTrigger)
+
+### 阶段五：内容集成与验证 (25分钟)
+**检查内容**:
+- 文本内容 (章节、段落、术语、数据)
+- 图片资源 (清晰度、说明、版权)
+- 交互元素 (时间线、链接、表格、图表)
+- SEO优化 (标题、Meta、Alt、结构化数据)
+
+### 阶段六：部署与归档 (10分钟)
+**操作**:
+- 构建生产版本 (npm run build)
+- 移动到最终位置
+- 归档SuperDesign文件到 `.superdesign/archive_${ORDER_NAME}_${DATE}/`
+- 生成交付文档 (README.md)
+
+---
+
+## 关键路径配置
+
+```bash
+# 终端模拟数据
+TERMINAL_SIMULATIONS="/web_frontend/exhibition-demo/src/data/terminalSimulations/"
+
+# 详细文稿资料
+SOURCE_MATERIALS="/data/订单班文档资料/${ORDER_NAME}"
+
+# 网页生成结果
+OUTPUT_PATH="/web_frontend/web_result/order-classes/${ORDER_NAME}"
+
+# SuperDesign工作目录
+SUPERDESIGN_WORK="/.superdesign/design_iterations/"
+
+# SuperDesign归档
+SUPERDESIGN_ARCHIVE="/.superdesign/archive_${ORDER_NAME}_${DATE}/"
+```
+
+---
+
+## SuperDesign工作流程详解
+
+### 设计文件命名规范
+- 迭代版本: `${order_name}_v1.html`, `${order_name}_v2.html`, ...
+- 主题CSS: `theme_${version}.css`
+- 评估报告: `evaluation_${order_name}.md`
+
+### 每次迭代必须包含
+1. **完整的HTML文件** (单文件，内嵌CSS和JS)
+2. **使用真实项目图片** (路径: `../data/订单班文档资料/${ORDER_NAME}/notion文稿/image/`)
+3. **Agent身份标识** (每个板块显示 "🤖 Agent 0X · 专家名称")
+4. **独特的Icon设计** (每个Agent使用渐变色背景 + Lucide图标)
+5. **GSAP动画效果** (ScrollTrigger、Timeline、Stagger)
+
+### 设计原则
+- **Agent专业性突出**: 每个板块顶部展示Agent徽章和分析报告
+- **图片丰富多样**: 使用项目中的真实图片，避免单调placeholder
+- **交互流畅自然**: GSAP动画缓动函数选择得当
+- **响应式设计**: 移动端友好，断点合理
+
+---
+
+## 当前项目状态（食品订单班）
+
+### 已完成
+- ✅ 阶段一：内容分析（已读取文稿和图片）
+- ✅ 阶段二：设计系统定义
+- ✅ 阶段三：SuperDesign迭代
+  - V1: 基础版本
+  - V2: 优化Icon和图片
+  - V3: 强化Agent身份和专业性 ⭐当前版本
+
+### V3核心特点
+- 7个Agent各有独特渐变Icon (市场、品牌、选址、菜品、运营、团队、财务)
+- 使用25张真实项目图片
+- 每个板块有Agent专业分析报告/理念说明信息框
+- Hero区域标注"AI多智能体协同"
+- 时间轴导航添加emoji和滑出标签
+- 财务数据可视化(进度条、表格、卡片)
+- 所有动画使用GSAP + ScrollTrigger
+
+### 下一步（阶段三继续）
+- 迭代4：视觉细节打磨（阴影、圆角、背景纹理、装饰元素）
+- 迭代5：响应式适配（移动端布局、断点优化、触摸交互）
+- 评估报告：对比5个版本，选择最优方案
+
+---
+
+## 成功标准
+
+### 设计质量
+- 视觉设计符合订单班主题特色
+- Agent专业性突出展示
+- 用户体验流畅自然
+- 响应式适配完善
+
+### 内容完整
+- 所有Agent的工作成果都已展示
+- 真实项目图片使用充分
+- 信息架构清晰合理
+- 无明显遗漏或错误
+
+### 技术实现
+- 使用GSAP 3.12+实现流畅动画
+- ScrollTrigger滚动交互
+- 单文件HTML(便于预览)
+- 代码可读性好
+
+---
+
+## 注意事项
+
+### 必须遵守
+1. **永远使用真实项目图片**，路径格式: `../data/订单班文档资料/${ORDER_NAME}/notion文稿/image/图片名.jpg`
+2. **每个Agent必须有独特Icon**，使用渐变背景 + Lucide图标
+3. **突出Agent身份**，显示"🤖 Agent 0X · 专家名称"
+4. **每个板块添加专家分析**，体现Agent的专业贡献
+5. **使用GSAP动画**，不使用CSS动画
+
+### 避免错误
+- ❌ 使用placeholder图片
+- ❌ Icon设计单调雷同
+- ❌ 忽略Agent身份展示
+- ❌ 图片说明文字缺失
+- ❌ 动画效果简陋或缺失