update 添加开关，关闭AIClass，默认返回TBMark

AlgorithmModule/src/AI_Edge_Algin.cpp

@@ -246,7 +246,8 @@ int AI_Edge_Algin::Detect(const cv::Mat &img, DetConfig *pDetConfig, std::shared
 
     std::vector<std::thread> vecThreads;
     re0 = Get_Edge(0, img, pDetConfig, m_pDetConfig->strChannel, Big_roi, Big_outimg, true);
-    cv::Mat Big_outimg_src = img(Big_roi[0].boundingRect());
+    cv::Rect Big_roi_rect = Big_roi[0].boundingRect() & cv::Rect(0, 0, img.cols, img.rows);
+    cv::Mat Big_outimg_src = img(Big_roi_rect).clone();
     vecThreads.emplace_back([&]() { re1 = Get_Edge(1, Big_outimg_src, pDetConfig, m_pDetConfig->strChannel, Small_roi, Small_outimg, false); });
     if (pDetConfig->bDetTag)
     {

AlgorithmModule/src/ImgCheckAnalysisy.cpp

@@ -15,6 +15,10 @@
 #include <algorithm>
 #include <cctype>
 
+// AI缺陷分类模型开关：当前暂无分类模型(Class.engine)，分类流程代码先预留；
+// 待分类模型部署后，将 AI_CLASS_MODEL_ENABLE 置 1，即可恢复 AI_QX_Class_Thread 中的AI分类流程
+#define AI_CLASS_MODEL_ENABLE 0
+
 // 把手判定参数：
 // 每个非空的"把手区域"附近都应该有一个把手：凸起宽高与该区域外接矩形宽高的比值落在下面范围内才算匹配
 #define HANDLE_SIZE_MIN_RATIO 0.8f
@@ -2066,6 +2070,21 @@ int ImgCheckAnalysisy::AI_QX_Class_Thread()
 
 	m_pdetlog->AddCheckstr(PrintLevel_1, DET_LOG_LEVEL_3, "QX_Class", " Start");
 
+#if !AI_CLASS_MODEL_ENABLE
+	// 当前暂无AI分类模型(Class.engine)：所有缺陷先统一按 铜箔标记(TBMark) 类型返回；
+	// 原AI分类流程代码先预留(见下方)，待分类模型部署后置 AI_CLASS_MODEL_ENABLE 为 1 即可恢复
+	{
+		int defaultqx = AIClassTypeToConfigType(AI_CLass_QX_NAME_TBMark);
+		for (int i = 0; i < blobs.blobCount; i++)
+		{
+			blobs.blobTab[i].AIclasstype = defaultqx;
+		}
+		m_pdetlog->AddCheckstr(PrintLevel_1, DET_LOG_LEVEL_3, "QX_Class", " no class model, all %d qx -> TBMark(%d)", blobs.blobCount, defaultqx);
+	}
+	return 0;
+#endif // !AI_CLASS_MODEL_ENABLE
+
+	// ==================== 以下为AI分类模型流程（模型未部署期间代码预留，勿删） ====================
 	std::shared_ptr<AIModel_Base> pAIDet;
 	// printf("=====>>>>AI_QX_Class_Thread m_strCurDetChannel %s \n", m_strCurDetChannel.c_str());
 	{