# OCR Pipeline - Schrittweise Seitenrekonstruktion

**Version:** 3.0.0
**Status:** Produktiv (Schritte 1–8 implementiert)
**URL:** https://macmini:3002/ai/ocr-pipeline

## Uebersicht

Die OCR Pipeline zerlegt den OCR-Prozess in **8 einzelne Schritte**, um eingescannte Seiten
aus mehrspaltig gedruckten Schulbuechern Wort fuer Wort zu rekonstruieren.
Jeder Schritt kann individuell geprueft, korrigiert und mit Ground-Truth-Daten versehen werden.

**Ziel:** 10 Vokabelseiten fehlerfrei rekonstruieren.

### Pipeline-Schritte

| Schritt | Name | Beschreibung | Status |
|---------|------|--------------|--------|
| 1 | Begradigung (Deskew) | Scan begradigen (Hough Lines + Word Alignment) | Implementiert |
| 2 | Entzerrung (Dewarp) | Buchwoelbung entzerren (Vertikalkanten-Analyse) | Implementiert |
| 3 | Spaltenerkennung | Unsichtbare Spalten finden (Projektionsprofile + Wortvalidierung) | Implementiert |
| 4 | Zeilenerkennung | Horizontale Zeilen + Kopf-/Fusszeilen-Klassifikation + Luecken-Heilung | Implementiert |
| 5 | Worterkennung | Hybrid-Grid: Breite Spalten full-page, schmale cell-crop | Implementiert |
| 6 | Korrektur | Zeichenverwirrung + regel-basierte Rechtschreibkorrektur (SSE-Stream) | Implementiert |
| 7 | Rekonstruktion | Interaktive Zellenbearbeitung auf Bildhintergrund (Fabric.js) | Implementiert |
| 8 | Validierung | Ground-Truth-Vergleich und Qualitaetspruefung | Implementiert |

---

## Dokumenttyp-Erkennung und Pipeline-Pfade

### Automatische Weiche: `detect_document_type()`

Nicht jedes Dokument durchlaeuft denselben Pfad. Nach den gemeinsamen Vorverarbeitungsschritten
(Deskew, Dewarp, Binarisierung) analysiert `detect_document_type()` die Seitenstruktur
**ohne OCR** — rein ueber Projektionsprofile und Textdichte-Analyse (< 2 Sekunden).

```
detect_document_type(ocr_img, img_bgr) → DocumentTypeResult
```

#### Entscheidungslogik

```mermaid
flowchart TD
    A[Bild-Input] --> B[Vertikales Projektionsprofil]
    B --> C{Interne Spalten-Gaps >= 2?}
    C -->|Ja| D{Zeilen-Gaps >= 5?}
    D -->|Ja| E["vocab_table<br/>pipeline = cell_first<br/>confidence 0.7–0.95"]
    D -->|Nein| F{Zeilen-Gaps >= 3?}
    C -->|Nein| G{Interne Spalten-Gaps >= 1?}
    G -->|Ja| F
    G -->|Nein| H["full_text<br/>pipeline = full_page<br/>skip: columns, rows"]
    F -->|Ja| I["generic_table<br/>pipeline = cell_first<br/>confidence 0.5–0.85"]
    F -->|Nein| H
```

| Dokumenttyp | Spalten-Gaps | Zeilen-Gaps | Pipeline | Beispiel |
|-------------|-------------|-------------|----------|----------|
| `vocab_table` | ≥ 2 | ≥ 5 | `cell_first` | 3-spaltige Schulbuch-Vokabeltabelle |
| `generic_table` | ≥ 1 | ≥ 3 | `cell_first` | 2-spaltiges Glossar |
| `full_text` | 0 | egal | `full_page` | Fliesstext, Aufsatz, Buchseite |

### Komplett-Flussdiagramm

```
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ GEMEINSAME VORVERARBEITUNG (alle Dokumente)                         │
│                                                                     │
│ Stage 1: Render (432 DPI, 3× Zoom)                                 │
│ Stage 2: Deskew (Hough Lines + Ensemble)                            │
│ Stage 3: Dewarp (Vertikalkanten-Drift, Ensemble Shear)              │
│ Stage 4: Dual-Bild (ocr_img = binarisiert, layout_img = CLAHE)     │
└─────────────────────────────────────┬───────────────────────────────┘
                                      │
                            detect_document_type()
                                      │
                    ┌─────────────────┴──────────────────┐
                    ▼                                     ▼
            FULL-TEXT PFAD                        CELL-FIRST PFAD
            (pipeline='full_page')                (pipeline='cell_first')
                    │                                     │
            Keine Spalten/Zeilen                  Spaltenerkennung
            analyze_layout_by_words()             detect_column_geometry()
            Lese-Reihenfolge                      _detect_sub_columns()
                    │                             expand_narrow_columns()
                    │                             Zeilenerkennung
                    │                             detect_row_geometry()
                    │                                     │
                    │                            build_cell_grid_v2()
                    │                                     │
                    │                           ┌─────────┴──────────┐
                    │                           ▼                    ▼
                    │                     Breite Spalten       Schmale Spalten
                    │                     (>= 15% Breite)     (< 15% Breite)
                    │                     Full-Page Words     Cell-Crop OCR
                    │                     word_lookup          cell_crop_v2
                    │                           │                    │
                    └───────────────────────────┴────────────────────┘
                                                │
                                    Post-Processing Pipeline
                                    (Lautschrift, Komma-Split, etc.)
                                                │
                                    Schritt 6: Korrektur (Spell)
                                    Schritt 7: Rekonstruktion
                                    Schritt 8: Validierung
```

---

## Architektur

```
Admin-Lehrer (Next.js)          klausur-service (FastAPI :8086)
┌────────────────────┐          ┌─────────────────────────────┐
│ /ai/ocr-pipeline   │          │ /api/v1/ocr-pipeline/       │
│                    │  REST    │                             │
│ PipelineStepper    │◄────────►│ Sessions CRUD               │
│ StepDeskew         │          │ Image Serving               │
│ StepDewarp         │   SSE    │ Deskew/Dewarp/Columns/Rows  │
│ StepColumnDetection│◄────────►│ Word Recognition            │
│ StepRowDetection   │          │ Correction (Spell-Checker)  │
│ StepWordRecognition│          │ Reconstruction              │
│ StepLlmReview      │          │ Ground Truth                │
│ StepReconstruction │          └─────────────────────────────┘
│ StepGroundTruth    │                    │
└────────────────────┘                    ▼
                               ┌─────────────────────┐
                               │ PostgreSQL           │
                               │ ocr_pipeline_sessions│
                               │ (Images + JSONB)     │
                               └─────────────────────┘
```

### Dateistruktur

```
klausur-service/backend/
├── services/
│   └── cv_vocab_pipeline.py            # Computer Vision + NLP Algorithmen
├── ocr_pipeline_api.py                 # FastAPI Router (alle Endpoints)
├── ocr_pipeline_session_store.py       # PostgreSQL Persistence
├── layout_reconstruction_service.py    # Fabric.js JSON + PDF/DOCX Export
└── migrations/
    ├── 002_ocr_pipeline_sessions.sql   # Basis-Schema
    ├── 003_add_row_result.sql          # Row-Result Spalte
    └── 004_add_word_result.sql         # Word-Result Spalte

admin-lehrer/
├── app/(admin)/ai/ocr-pipeline/
│   ├── page.tsx                        # Haupt-Page mit Session-Management
│   └── types.ts                        # TypeScript Interfaces
└── components/ocr-pipeline/
    ├── PipelineStepper.tsx              # Fortschritts-Stepper
    ├── StepDeskew.tsx                   # Schritt 1: Begradigung
    ├── StepDewarp.tsx                   # Schritt 2: Entzerrung
    ├── StepColumnDetection.tsx          # Schritt 3: Spaltenerkennung
    ├── StepRowDetection.tsx             # Schritt 4: Zeilenerkennung
    ├── StepWordRecognition.tsx          # Schritt 5: Worterkennung
    ├── StepLlmReview.tsx               # Schritt 6: Korrektur (SSE-Stream)
    ├── StepReconstruction.tsx           # Schritt 7: Rekonstruktion (Canvas)
    ├── FabricReconstructionCanvas.tsx   # Fabric.js Editor
    └── StepGroundTruth.tsx             # Schritt 8: Validierung
```

---

## API-Referenz

Alle Endpoints unter `/api/v1/ocr-pipeline/`.

### Sessions

| Methode | Pfad | Beschreibung |
|---------|------|--------------|
| `POST` | `/sessions` | Neue Session erstellen (Bild hochladen) |
| `GET` | `/sessions` | Alle Sessions auflisten |
| `GET` | `/sessions/{id}` | Session-Info mit allen Step-Results |
| `PUT` | `/sessions/{id}` | Session umbenennen |
| `DELETE` | `/sessions/{id}` | Session loeschen |
| `POST` | `/sessions/{id}/detect-type` | Dokumenttyp erkennen |

### Bilder

| Methode | Pfad | Beschreibung |
|---------|------|--------------|
| `GET` | `/sessions/{id}/image/original` | Originalbild |
| `GET` | `/sessions/{id}/image/deskewed` | Begradigtes Bild |
| `GET` | `/sessions/{id}/image/dewarped` | Entzerrtes Bild |
| `GET` | `/sessions/{id}/image/binarized` | Binarisiertes Bild |
| `GET` | `/sessions/{id}/image/columns-overlay` | Spalten-Overlay |
| `GET` | `/sessions/{id}/image/rows-overlay` | Zeilen-Overlay |
| `GET` | `/sessions/{id}/image/words-overlay` | Wort-Grid-Overlay |

### Schritt 1: Begradigung

| Methode | Pfad | Beschreibung |
|---------|------|--------------|
| `POST` | `/sessions/{id}/deskew` | Automatische Begradigung |
| `POST` | `/sessions/{id}/deskew/manual` | Manuelle Winkelkorrektur |
| `POST` | `/sessions/{id}/ground-truth/deskew` | Ground Truth speichern |

### Schritt 2: Entzerrung

| Methode | Pfad | Beschreibung |
|---------|------|--------------|
| `POST` | `/sessions/{id}/dewarp` | Automatische Entzerrung |
| `POST` | `/sessions/{id}/dewarp/manual` | Manueller Scherbungswinkel |
| `POST` | `/sessions/{id}/ground-truth/dewarp` | Ground Truth speichern |

### Schritt 3: Spalten

| Methode | Pfad | Beschreibung |
|---------|------|--------------|
| `POST` | `/sessions/{id}/columns` | Automatische Spaltenerkennung |
| `POST` | `/sessions/{id}/columns/manual` | Manuelle Spalten-Definition |
| `POST` | `/sessions/{id}/ground-truth/columns` | Ground Truth speichern |

### Schritt 4: Zeilen

| Methode | Pfad | Beschreibung |
|---------|------|--------------|
| `POST` | `/sessions/{id}/rows` | Automatische Zeilenerkennung |
| `POST` | `/sessions/{id}/rows/manual` | Manuelle Zeilen-Definition |
| `POST` | `/sessions/{id}/ground-truth/rows` | Ground Truth speichern |
| `GET` | `/sessions/{id}/ground-truth/rows` | Ground Truth abrufen |

### Schritt 5: Worterkennung

| Methode | Pfad | Beschreibung |
|---------|------|--------------|
| `POST` | `/sessions/{id}/words` | Wort-Grid aus Spalten x Zeilen erstellen |
| `POST` | `/sessions/{id}/ground-truth/words` | Ground Truth speichern |
| `GET` | `/sessions/{id}/ground-truth/words` | Ground Truth abrufen |

### Schritt 6: Korrektur

| Methode | Pfad | Beschreibung |
|---------|------|--------------|
| `POST` | `/sessions/{id}/llm-review?stream=true` | SSE-Stream Korrektur starten |
| `POST` | `/sessions/{id}/llm-review/apply` | Ausgewaehlte Korrekturen speichern |

### Schritt 7: Rekonstruktion

| Methode | Pfad | Beschreibung |
|---------|------|--------------|
| `POST` | `/sessions/{id}/reconstruction` | Zellaenderungen speichern |
| `GET` | `/sessions/{id}/reconstruction/fabric-json` | Fabric.js Canvas-Daten |
| `GET` | `/sessions/{id}/reconstruction/export/pdf` | PDF-Export (reportlab) |
| `GET` | `/sessions/{id}/reconstruction/export/docx` | DOCX-Export (python-docx) |
| `POST` | `/sessions/{id}/reconstruction/detect-images` | Bildbereiche per VLM erkennen |
| `POST` | `/sessions/{id}/reconstruction/generate-image` | Bild per mflux generieren |
| `POST` | `/sessions/{id}/reconstruction/validate` | Validierung speichern (Step 8) |
| `GET` | `/sessions/{id}/reconstruction/validation` | Validierungsdaten abrufen |

---

## Schritt 2: Entzerrung/Dewarp (Detail)

### Algorithmus: Vertikalkanten-Drift

Die Dewarp-Erkennung misst die **vertikale Spaltenkippung** (dx/dy) statt Textzeilen-Neigung:

1. Woerter werden nach X-Position in vertikale Spaltencluster gruppiert
2. Pro Cluster: Lineare Regression `x = a*y + b` → `a = dx/dy = tan(shear_angle)`
3. Ensemble aus drei Methoden: Textzeilen (1.5× Gewicht), Projektionsprofil (2-Pass), Vertikalkanten
4. Qualitaetspruefung: Horizontale Projektionsvarianz vor/nach Korrektur

**Schwellenwerte:**

| Parameter | Wert | Beschreibung |
|-----------|------|--------------|
| Min. Korrekturwinkel | 0.08° | Unter 0.08° wird nicht korrigiert |
| Ensemble Min-Confidence | 0.35 | Mindest-Konfidenz fuer Korrektur |
| Quality-Gate Skip | < 0.5° | Kleine Korrekturen ueberspringen Quality-Gate |

---

## Schritt 3: Spaltenerkennung (Detail)

### Algorithmus: `detect_column_geometry()`

Zweistufige Erkennung: vertikale Projektionsprofile finden Luecken, Wort-Bounding-Boxes validieren.

```
Bild → Binarisierung → Vertikalprofil → Lueckenerkennung → Wort-Validierung → ColumnGeometry
```

**Wichtige Implementierungsdetails:**

- **Initialer Tesseract-Scan:** Laeuft auf der vollen Bildbreite `[left_x : w]` (nicht nur bis zur Content-Grenze `right_x`), damit Woerter am rechten Rand der letzten Spalte nicht uebersehen werden.
- **Letzte Spalte:** Wird immer bis zur vollen Bildbreite `w` ausgedehnt, nicht nur bis zur erkannten Content-Grenze.
- **Phantom-Spalten-Filter (Step 9):** Spalten mit Breite < 3 % der Content-Breite UND < 3 Woerter werden als Artefakte entfernt; die angrenzenden Spalten schliessen die Luecke.
- **Spaltenzuweisung:** Woerter werden anhand des groessten horizontalen Ueberlappungsbereichs einer Spalte zugeordnet.

### Sub-Spalten-Erkennung: `_detect_sub_columns()`

Erkennt versteckte Sub-Spalten innerhalb breiter Spalten (z.B. Seitenzahl-Spalte links neben EN-Vokabeln).

**Algorithmus (Left-Edge Alignment Clustering):**

1. Fuer jede Spalte mit `width_ratio >= 0.15` und `word_count >= 5`:
2. Left-Edges aller Woerter mit `conf >= 30` sammeln
3. In Alignment-Bins clustern (8px Toleranz)
4. Linkester Bin mit >= 10% der Woerter = wahrer Spaltenanfang
5. Woerter links davon = Sub-Spalte, wenn >= 2 und < 35% Anteil
6. Neue ColumnGeometry-Objekte mit korrekten Indizes erzeugen

**Koordinatensystem:** Word `left`-Werte sind relativ zum Content-ROI (`left_x`), `ColumnGeometry.x` ist absolut. `left_x` wird als Parameter durchgereicht.

### Spalten-Erweiterung: `expand_narrow_columns()`

Laeuft **nach** `_detect_sub_columns()`. Erweitert sehr schmale Spalten (< 10% Content-Breite,
z.B. `page_ref`, `marker`) in den Weissraum zum Nachbar-Spalte hinein, aber nie ueber die
naechsten Woerter im Nachbarn hinaus (4px Sicherheitsabstand).

### Spaltentyp-Klassifikation: `classify_column_types()`

| Spaltentyp | Beschreibung | Erkennung |
|------------|--------------|-----------|
| `column_en` | Englische Vokabeln | EN-Funktionswoerter (the, a, is...) |
| `column_de` | Deutsche Uebersetzung | DE-Funktionswoerter (der, die, das...) |
| `column_example` | Beispielsaetze | Abkuerzungen, Grammatik-Marker |
| `page_ref` | Seitenzahlen | Schmal (< 20% Breite), wenige Woerter |
| `column_marker` | Dekorative Markierungen | Sehr schmal, spezielle Zeichen |
| `column_text` | Generischer Text | Fallback |

### Konfigurierbare Parameter

```python
# Mindestbreite fuer echte Spalten (automatisch: max(20px, 3% content_w))
min_real_col_w = max(20, int(content_w * 0.03))
```

---

## Schritt 4: Zeilenerkennung (Detail)

### Algorithmus: `detect_row_geometry()`

Horizontale Projektionsprofile finden Zeilen-Luecken; word-level Validierung verhindert Fehlschnitte.

**Zusaetzliche Post-Processing-Schritte:**

1. **Artefakt-Zeilen entfernen** (`_is_artifact_row`):
   Zeilen, in denen alle erkannten Tokens nur 1 Zeichen lang sind (Scan-Schatten, leere Zeilen),
   werden als Artefakte klassifiziert und aus dem Grid entfernt.

2. **Luecken-Heilung** (`_heal_row_gaps`):
   Nach dem Entfernen leerer/Artefakt-Zeilen werden die verbleibenden Zeilen auf die Mitte
   der entstehenden Luecke ausgedehnt, damit kein Zeileninhalt durch schrumpfende Grenzen
   abgeschnitten wird.

```python
def _is_artifact_row(row: RowGeometry) -> bool:
    """Zeile ist Artefakt wenn alle Tokens <= 1 Zeichen."""
    if row.word_count == 0: return True
    return all(len(w.get('text','').strip()) <= 1 for w in row.words)

def _heal_row_gaps(rows, top_bound, bottom_bound):
    """Verbleibende Zeilen auf Mitte der Luecken ausdehnen."""
    ...
```

---

## Schritt 5: Worterkennung — Hybrid-Grid (Detail)

### Algorithmus: `build_cell_grid_v2()`

Schritt 5 nutzt eine **Hybrid-Strategie**: Breite Spalten verwenden die Full-Page-Tesseract-Woerter,
schmale Spalten werden isoliert per Cell-Crop OCR verarbeitet.

!!! success "Warum Hybrid?"
    Full-Page OCR liefert gute Ergebnisse fuer breite Spalten (Saetze, IPA-Klammern, Interpunktion).
    Aber bei schmalen Spalten (Seitenzahlen, Marker) „bluten" Woerter aus Nachbar-Spalten ein.
    Cell-Crop isoliert jede Zelle und verhindert dieses Bleeding.

### Broad vs. Narrow — Die 15%-Schwelle

```python
_NARROW_COL_THRESHOLD_PCT = 15.0  # cv_vocab_pipeline.py
```

| Eigenschaft | Breite Spalten (>= 15%) | Schmale Spalten (< 15%) |
|-------------|------------------------|------------------------|
| **OCR-Quelle** | Full-Page Tesseract (vorher gelaufen) | Isolierter Cell-Crop |
| **Wort-Zuweisung** | `_assign_row_words_to_columns()` | Direktes Zell-OCR |
| **Confidence-Filter** | `conf >= 30` | `conf >= 30` |
| **Text-Bereinigung** | `_clean_cell_text()` (mittel) | `_clean_cell_text_lite()` (aggressiv) |
| **Neighbour-Bleeding** | Risiko vorhanden | Verhindert (isoliert) |
| **Parallelisierung** | Sequentiell | Parallel (`max_workers=4`) |
| **OCR-Engine Label** | `word_lookup` | `cell_crop_v2` |
| **Typische Spalten** | EN-Vokabeln, DE-Uebersetzung, Beispielsaetze | Seitenzahlen, Marker |

**Empirische Grundlage:** Typische breite Spalten liegen bei 20–40% Bildbreite,
typische schmale bei 3–12%. Die 15%-Grenze trennt diese Gruppen sauber.

!!! note "Offener Punkt: Schwellen-Validierung"
    Die 15%-Schwelle wurde an Vokabeltabellen mit 3–5 Spalten validiert.
    Fuer eine breitere Validierung werden diverse Schulbuchseiten mit unterschiedlichen
    Layouts (2-, 3-, 4-, 5-spaltig, verschiedene Verlage) benoetigt. Aktuell gibt es
    in der Datenbank nur Sessions mit demselben Arbeitsblatt-Typ.

### Cell-Crop OCR: `_ocr_cell_crop()`

Isolierte OCR einer einzelnen Zelle (Spalte × Zeile Schnittflaeche):

1. **Crop:** Exakte Spalten- × Zeilengrenzen mit 3px internem Padding
2. **Density-Check:** Ueberspringe leere Zellen (`dark_ratio < 0.005`)
3. **Upscaling:** Kleine Crops (Hoehe < 80px) werden 3× vergroessert
4. **OCR:** Engine-spezifisch (Tesseract, TrOCR, RapidOCR, LightON)
5. **Fallback:** Bei leerem Ergebnis → PSM 7 (Einzelzeile) statt PSM 6
6. **Bereinigung:** `_clean_cell_text_lite()` (aggressives Noise-Filtering)

### Ablauf von `build_cell_grid_v2()`

```
Eingabe: ocr_img, column_regions, row_geometries
                    │
        ┌───────────┴───────────┐
        │ Filter                 │
        │ • Phantom-Zeilen       │
        │ • Artefakt-Zeilen      │
        │ • Irrelevante Spalten  │
        │   (header, footer,     │
        │    margin, ignore)     │
        └───────────┬───────────┘
                    │
        ┌───────────┴───────────┐
        │ Klassifizierung        │
        │ Spalte.width / img_w   │
        │ >= 15% → broad         │
        │ < 15%  → narrow        │
        └───────────┬───────────┘
                    │
        ┌───────────┴────────────────┐
        │                            │
   Phase 1: Broad               Phase 2: Narrow
   (sequentiell)                 (parallel, max_workers=4)
        │                            │
   Pro (row, col):               Pro (row, col):
   1. Words aus Full-Page        1. _ocr_cell_crop()
   2. Filter conf >= 30         2. Isoliertes Zell-Bild
   3. _words_to_reading_order   3. Upscale wenn noetig
   4. _clean_cell_text()        4. _clean_cell_text_lite()
        │                            │
        └───────────┬────────────────┘
                    │
            Merge + Sortierung
            (row_index, col_index)
            Leere Zeilen entfernen
                    │
               Ausgabe: cells[], columns_meta[]
```

### Post-Processing Pipeline (in `build_vocab_pipeline_streaming`)

| # | Schritt | Funktion | Beschreibung |
|---|---------|----------|--------------|
| 0a | Lautschrift-Fortsetzung | `_merge_phonetic_continuation_rows` | IPA-only Folgezeilen zusammenfuehren |
| 0b | Zeilen-Fortsetzung | `_merge_continuation_rows` | Zeilen mit Kleinbuchstaben-Anfang zusammenfuehren |
| 2 | Lautschrift-Fix | `_fix_phonetic_brackets` | OCR-Lautschrift mit Woerterbuch-IPA ersetzen |
| 3 | Komma-Split | `_split_comma_entries` | `break, broke, broken` → 3 Eintraege |
| 4 | Beispielsaetze | `_attach_example_sentences` | Beispielsatz-Zeilen an vorangehenden Eintrag haengen |

!!! info "Zeichenkorrektur in Schritt 6"
    Die Zeichenverwirrungskorrektur (`|` → `I`, `1` → `I`, `8` → `B`) laeuft **nicht** in
    Schritt 5, sondern als erstes in Schritt 6 (Korrektur), damit die Aenderungen im UI
    sichtbar und rueckgaengig machbar sind.

---

## Schritt 6: Korrektur (Detail)

### Korrektur-Engine

Schritt 6 kombiniert drei Korrektur-Stufen, alle als SSE-Stream:

**Stufe 1 — Zeichenverwirrungskorrektur** (`_fix_character_confusion`):

| OCR-Fehler | Korrektur | Regel |
|------------|-----------|-------|
| `\|ch` | `Ich` | `\|` am Wortanfang vor Kleinbuchstaben → `I` |
| `\| want` | `I want` | Alleinstehendes `\|` → `I` |
| `8en` | `Ben` | `8` am Wortanfang vor `en` → `B` |
| `1 want` | `I want` | Alleinstehendes `1` → `I` (NICHT vor `.` oder `,`) |
| `1. Kreuz` | unveraendert | `1.` = Listennummer, wird **nicht** korrigiert |

**Stufe 2 — Regel-basierte Rechtschreibkorrektur** (`spell_review_entries_streaming`):

Nutzt `pyspellchecker` (MIT-Lizenz) mit EN+DE-Woerterbuch. Pro Token mit verdaechtigem Zeichen
(`0`, `1`, `5`, `6`, `8`, `|`) werden Kandidaten geprueft:

```python
_SPELL_SUBS = {
    '0': ['O', 'o'], '1': ['l', 'I'], '5': ['S', 's'],
    '6': ['G', 'g'], '8': ['B', 'b'], '|': ['I', 'l', '1'],
}
```

**Stufe 3 — Seitenzahl-Korrektur** (`page_ref`-Felder):

Korrigiert haeufige OCR-Fehler in Seitenverweisen (z.B. `p.5g` → `p.59`).

### Umgebungsvariablen

| Variable | Default | Beschreibung |
|----------|---------|--------------|
| `REVIEW_ENGINE` | `spell` | Korrektur-Engine: `spell` oder `llm` |
| `OLLAMA_REVIEW_MODEL` | `qwen3:0.6b` | Ollama-Modell (nur wenn `REVIEW_ENGINE=llm`) |
| `OLLAMA_REVIEW_BATCH_SIZE` | `20` | Eintraege pro LLM-Aufruf |

### SSE-Protokoll

```
POST /sessions/{id}/llm-review?stream=true

Events:
  data: {"type": "meta", "total_entries": 96, "to_review": 80, "skipped": 16, "model": "spell"}
  data: {"type": "batch", "changes": [...], "entries_reviewed": [0,1,2,...], "progress": {...}}
  data: {"type": "complete", "duration_ms": 234}
  data: {"type": "error", "detail": "..."}

Change-Format:
  {"row_index": 5, "field": "english", "old": "| want", "new": "I want"}
```

---

## Schritt 7: Rekonstruktion (Detail)

Zwei Modi verfuegbar:

### Einfacher Modus

Das entzerrte Originalbild wird mit 30 % Opazitaet als Hintergrund
angezeigt, alle Grid-Zellen (auch leere!) werden als editierbare Textfelder darueber gelegt.

**Features:**

- Alle Zellen editierbar — auch leere Zellen (kein Filter mehr)
- Farbkodierung nach Spaltentyp (Blau=EN, Gruen=DE, Orange=Beispiel)
- Leere Pflichtfelder (EN/DE) rot gestrichelt markiert
- Undo/Redo (Ctrl+Z / Ctrl+Shift+Z)
- Tab-Navigation durch alle Zellen (inkl. leerer)
- Zoom 50–200 %
- Per-Zell-Reset-Button bei geaenderten Zellen

### Fabric.js Editor

Erweiterter Canvas-Editor (`FabricReconstructionCanvas.tsx`):

- Drag & Drop fuer Zellen
- Freie Positionierung auf dem Canvas
- Export als PDF (reportlab) oder DOCX (python-docx)

```
POST /sessions/{id}/reconstruction
Body: {"cells": [{"cell_id": "r5_c2", "text": "corrected text"}]}
```

---

## Wichtige Konstanten

| Konstante | Wert | Datei | Beschreibung |
|-----------|------|-------|--------------|
| `_NARROW_COL_THRESHOLD_PCT` | 15.0% | cv_vocab_pipeline.py | Schwelle breit/schmal fuer Hybrid-OCR |
| `_NARROW_THRESHOLD_PCT` | 10.0% | cv_vocab_pipeline.py | Schwelle fuer Spalten-Erweiterung |
| `_MIN_WORD_CONF` | 30 | cv_vocab_pipeline.py | Mindest-Confidence fuer OCR-Woerter |
| `_PAD` | 3px | cv_vocab_pipeline.py | Internes Padding bei Cell-Crop |
| `PDF_ZOOM` | 3.0 | cv_vocab_pipeline.py | PDF-Rendering (= 432 DPI) |
| `_MIN_WORD_MARGIN` | 4px | cv_vocab_pipeline.py | Sicherheitsabstand bei Spalten-Erweiterung |

---

## Datenbank-Schema

```sql
CREATE TABLE ocr_pipeline_sessions (
    id UUID PRIMARY KEY DEFAULT gen_random_uuid(),
    name VARCHAR(255),
    filename VARCHAR(255),
    status VARCHAR(50) DEFAULT 'active',
    current_step INT DEFAULT 1,

    -- Dokumenttyp-Erkennung
    doc_type VARCHAR(50),        -- 'vocab_table', 'generic_table', 'full_text'
    doc_type_result JSONB,       -- Vollstaendiges DetectionResult

    -- Bilder (BYTEA)
    original_png BYTEA,
    deskewed_png BYTEA,
    binarized_png BYTEA,
    dewarped_png BYTEA,

    -- Step-Results (JSONB)
    deskew_result JSONB,
    dewarp_result JSONB,
    column_result JSONB,
    row_result JSONB,
    word_result JSONB,   -- enthaelt vocab_entries, cells, llm_review

    -- Ground Truth + Meta
    ground_truth JSONB,
    auto_shear_degrees REAL,
    created_at TIMESTAMP DEFAULT NOW(),
    updated_at TIMESTAMP DEFAULT NOW()
);
```

`word_result` JSONB-Struktur:

```json
{
  "vocab_entries": [...],
  "cells": [{"cell_id": "r0_c0", "text": "hello", "bbox_pct": {...}, "ocr_engine": "word_lookup", ...}],
  "columns_used": [...],
  "llm_review": {
    "changes": [{"row_index": 5, "field": "english", "old": "...", "new": "..."}],
    "model_used": "spell",
    "duration_ms": 234
  }
}
```

---

## Abhaengigkeiten

### Python (klausur-service)

| Paket | Version | Lizenz | Zweck |
|-------|---------|--------|-------|
| `pytesseract` | ≥0.3.10 | Apache-2.0 | Haupt-OCR (Schritt 3–5) |
| `opencv-python-headless` | ≥4.8.0 | Apache-2.0 | Bildverarbeitung, Projektionsprofile |
| `Pillow` | ≥10.0.0 | HPND (MIT-kompatibel) | Bildkonvertierung |
| `rapidocr` | latest | Apache-2.0 | Schnelles OCR (ARM64 via ONNX) |
| `onnxruntime` | latest | MIT | ONNX-Inferenz fuer RapidOCR |
| `pyspellchecker` | ≥0.8.1 | MIT | Regel-basierte OCR-Korrektur (Schritt 6) |
| `eng-to-ipa` | latest | MIT | IPA-Lautschrift-Lookup (Schritt 5) |
| `reportlab` | latest | BSD | PDF-Export (Schritt 7) |
| `python-docx` | ≥1.1.0 | MIT | DOCX-Export (Schritt 7) |
| `fabric` (JS) | ^6 | MIT | Canvas-Editor (Frontend) |

!!! info "pyspellchecker (neu seit 2026-03)"
    `pyspellchecker` (MIT-Lizenz) ersetzt die LLM-basierte Korrektur als Standard-Engine.
    EN+DE-Woerterbuch, ~134k Woerter. Kein Ollama noetig.
    Umschaltbar via `REVIEW_ENGINE=llm` fuer den LLM-Pfad.

---

## Bekannte Einschraenkungen

| Problem | Ursache | Workaround |
|---------|---------|------------|
| Schraeg gedruckte Seiten | Deskew erkennt Text-Rotation, nicht Seiten-Rotation | Manueller Winkel |
| Sehr kleine Schrift (< 8pt) | Tesseract PSM 7 braucht min. Zeichengroesse | Vorher zoomen |
| Handgeschriebene Eintraege | Tesseract/RapidOCR sind fuer Druckschrift optimiert | TrOCR-Engine |
| Mehr als 4 Spalten | Projektionsprofil kann verschmelzen | Manuelle Spalten |
| Farbige Marker (rot/blau) | HSV-Erkennung erzeugt False Positives | Manuell im Rekonstruktions-Editor |
| 15%-Schwelle nicht breit validiert | Nur an einem Arbeitsblatt-Typ getestet | Diverse Schulbuchseiten testen |

---

## Deployment

```bash
# 1. Git push
git push origin main

# 2. Mac Mini pull + build
ssh macmini "git -C /Users/benjaminadmin/Projekte/breakpilot-lehrer pull --no-rebase origin main"

# klausur-service (Backend)
ssh macmini "/usr/local/bin/docker compose -f /Users/benjaminadmin/Projekte/breakpilot-lehrer/docker-compose.yml build klausur-service"
ssh macmini "/usr/local/bin/docker compose -f /Users/benjaminadmin/Projekte/breakpilot-lehrer/docker-compose.yml up -d klausur-service"

# admin-lehrer (Frontend)
ssh macmini "/usr/local/bin/docker compose -f /Users/benjaminadmin/Projekte/breakpilot-lehrer/docker-compose.yml build admin-lehrer"
ssh macmini "/usr/local/bin/docker compose -f /Users/benjaminadmin/Projekte/breakpilot-lehrer/docker-compose.yml up -d admin-lehrer"

# 3. Testen unter:
# https://macmini:3002/ai/ocr-pipeline
```

!!! warning "Base-Image bei neuen Python-Paketen"
    Wenn `requirements.txt` geaendert wird (z.B. neues Paket hinzugefuegt), muss zuerst
    das Base-Image neu gebaut werden:
    ```bash
    ssh macmini "/usr/local/bin/docker build -f /Users/benjaminadmin/Projekte/breakpilot-lehrer/klausur-service/Dockerfile.base \
      -t klausur-base:latest /Users/benjaminadmin/Projekte/breakpilot-lehrer/klausur-service/"
    ```

---

## Aenderungshistorie

| Datum | Version | Aenderung |
|-------|---------|----------|
| 2026-03-05 | 3.0.0 | Doku-Update: Dokumenttyp-Erkennung, Hybrid-Grid, Sub-Column-Detection, Pipeline-Pfade |
| 2026-03-04 | 2.2.0 | Dewarp: Vertikalkanten-Drift statt Textzeilen-Neigung, Schwellenwerte gesenkt |
| 2026-03-04 | 2.1.0 | Sub-Column-Detection, expand_narrow_columns, Fabric.js Editor, PDF/DOCX-Export |
| 2026-03-03 | 2.0.0 | Schritte 6–7 implementiert; Spell-Checker, Rekonstruktions-Canvas |
| 2026-03-03 | 1.5.0 | Spaltenerkennung: volle Bildbreite fuer initialen Scan, Phantom-Filter |
| 2026-03-03 | 1.4.0 | Zeilenerkennung: Artefakt-Zeilen entfernen + Luecken-Heilung |
| 2026-03-03 | 1.3.0 | Zeichenkorrektur: `1.`/`\|.` Listenpraefixe werden nicht zu `I.` |
| 2026-03-03 | 1.2.0 | LLM-Engine durch Spell-Checker ersetzt (REVIEW_ENGINE=spell) |
| 2026-02-28 | 1.0.0 | Schritt 5 (Worterkennung) implementiert |
| 2026-02-22 | 0.4.0 | Schritt 4 (Zeilenerkennung) implementiert |
| 2026-02-20 | 0.3.0 | Schritt 3 (Spaltenerkennung) mit Typ-Klassifikation |
| 2026-02-15 | 0.2.0 | Schritt 2 (Entzerrung/Dewarp) |
| 2026-02-12 | 0.1.0 | Schritt 1 (Begradigung/Deskew) + Session-Management |