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一：基于 Python 开发一个自动化解析模块函数，能够识别 2D .DXF 图纸中以字母占位符（如 T、L、W、H 等）来表示的尺寸标注，并自动定位、解析图纸上用不同格式表示的“尺寸规格BOM表”，实现变量与具体数值的结构化关联。
二：功能需求：
1：变量标注识别：
（1）自动识别位于尺寸线中央或引线末端的非数字文本（通常为单个大写字母或特定前缀组合）。
（2）记录每个变量标注的插入点坐标及所属的尺寸线与对象点。
2：表格区域自动定位与解析
（1）精确输出该表格的左下角点（MinX, MinY）和右上角点（MaxX, MaxY）的世界坐标。
（2）记录该尺寸对应的数值数量（如“2.00mm数量为2””等），并以结构化数据（如JSON）的形式进行存储。
3：变量-数据映射
（1）将图形区的变量（如 T）与表格区的表头（如 T）通过字符串匹配建立关联。
三：验收标准：
1）检测精度：在甲方提供的标准测试集（≥50 个的CAD样本）上，表格行列结构识别准确率 ≥99%，变量关联匹配准确率 ≥99%，误报率 ≤ 1%。
2）处理效率：单文件（≤200+ 几何实体）全流程检测耗时 ≤ 5 秒（测试环境：Intel Core i7 / 16GB RAM / SSD）。
3）抗干扰能力：能够区分图纸标题栏（Title Block）与参数规格表，不产生误报。
4）特殊符号支持：支持带直径符号 ? 或半径符号 R的变量（如 ?D）。
5）兼容性：支持 Windows 10/11 操作系统；兼容主流显卡驱动。
6）健壮性：即使表格线不完整（仅靠文字对齐排列的表格），也能通过空间统计学方法还原行列关系。
7）稳定性：连续运行 72 小时无内存泄漏或崩溃；对损坏的 CAD 文件应弹出友好提示而非程序异常退出。
8）安全性：所有图纸数据仅在本地处理，不得联网传输；
9）开发语言与框架：使用??Python 3.8或者在此之上的其他Python版本，结合常用的工具库实现。
10）CAD文件处理：必须使用经过授权的商业级或开源合规的 CAD 解析库（如 ezdxf、pywin32com、LibreDWG等），禁止使用逆向工程或非授权工具；
11）接口规范：输入是CAD的dxf文件（以实际为准）。修改后的图形自动新建一个相同的文件格式保存，须完整保留原始文件的图层结构、颜色、线型、块定义等属性信息，不得进行不可逆的简化或转换。
12）代码质量要求：代码注释率 ≥ 25%，关键算法需附原理说明。
13）需提供项目源码
