Plc Station DB Mapper

PLC Station DB Mapper

核心原则

• 以本次项目提供的数据为准，不使用历史固定偏移模板。
• 示例中的 DB50=20、DB70=2 仅为参考示例，不可默认复用。
• 每次先确认输入类型，再按对应分支处理。

Step 0：交互式确认输入类型

每次用户调用本 skill 时，必须先询问以下选择：

请选择你本次提供的原始点位格式：

1. DB截图 — TIA Portal 中 DB 块的截图（如 DB50.png），包含 Name/Type/Offset 等列
2. 导出PDF — TIA Portal 导出的 DB 定义 PDF 文件（如 堆垛机DDJ_Data (DB142).pdf）
3. 导出XLSX — TIA Portal 导出的变量表 Excel（如 原料库南D02变量表.xlsx）
4. 手动输入 — 直接给出初始点位列表、偏移量(stride)、以及点位结构

请告诉我编号（1/2/3/4），以及：
- 目标站台范围（如 1009-1022）
- 基准站台号（如 1009）
- 点位类别（如 Task / Alarm / State，可多个）

根据用户的选择，进入对应分支。

分支 A：DB截图（选择1）

适用场景：用户提供 TIA Portal 中 DB 块编辑器的截图（PNG/JPG），截图中能看到字段表格。

处理步骤

1. 读取截图：使用 Claude 视觉能力识别截图中的表格内容。
2. 提取字段：识别每行的 Name（字段名）、Type（数据类型）、Offset（偏移量）、Comment（注释）。
3. 检测 Struct 行：
   • 如果截图顶部有 Struct 行（如 M[5001] Struct 0.0），说明这是站台化的重复结构。
   • Struct 的总字节大小 = stride。计算方法：最后一个字段的 offset + 该字段的字节长度 = Struct 大小。
   • 有 Struct 行时，只需要 1 个站台的数据就能推算全部站台，不需要第二站台。
4. 确认 DB 号：从截图标题或用户输入获取 DB 号（如 DB50、DB70）。
5. 类别拆分：根据「类别自动判定规则」将字段分为 Task / Alarm / State，而非全部归入用户指定的单一类别。
6. 标准化为五列格式：
   • Tag Name：<station>.<category>.<field>（category 由步骤 5 判定）
   • Address：DB{N},{kind}{byte}[.{bit}]（用 Offset + DB 号 + 数据类型推断 kind）
   • Data Type、Respect Data Type（默认1）、Description
   • 字段名统一为 PascalCase（如 Drive_FAULT → DriveFault）
7. 生成目标站台点位表：按 stride 批量推算所有目标站台的地址。

关键提取规则

• Struct 行本身不作为点位输出，只用于计算 stride。
• 偏移量是 Struct 内部相对偏移，需加上基准站台的起始偏移。
• 如果用户提供了基准站台在 DB 中的起始绝对偏移（如"1009 站从 DB51 的 byte 160 开始"），则使用该值；否则需要询问。

询问要点

• DB 号（如果截图中不明确）
• 基准站台在 DB 中的起始偏移（如果无法从截图推断）
• 类别（Task/Alarm/State 或自定义）

分支 B：导出 PDF（选择2）

适用场景：用户提供从 TIA Portal 导出的 DB 定义 PDF。

处理步骤

1. 读取 PDF：使用 Claude 视觉能力逐页读取 PDF（PDF 中通常是 DB 块的表格定义）。
2. 提取表格：识别 Name、Data Type、Offset、Comment 列。
3. 后续流程同分支 A 的步骤 3-6。

注意事项

• PDF 可能有多页，需要逐页读取并合并。
• PDF 表格排版可能不如截图清晰，需注意 OCR 准确性。
• 如果 PDF 包含多个 DB 块的定义，需要与用户确认处理哪些。

分支 C：导出 XLSX（选择3）

适用场景：用户提供从 TIA Portal 导出的变量表 Excel 文件。

处理步骤

1. 读取 Excel：使用 openpyxl 读取，自动识别列头。
2. 检测地址格式，进入子分支：

子分支 C1：DB 地址（DB{N},X/B/W/D{byte} 或 %DB{N}.DB{X/B/W/D}{byte}）

• 这是标准的 DB 块点位，走 normalize + stride 流程。
• 如果地址是 %DB TIA 格式（如 %DB142.DBX0.0），先转换为 DB142,X0.0。
• 如果 Excel 中包含多个站台的数据，自动推算 stride。
• 如果只有单站台，询问 stride 或从 Struct 大小推算。

子分支 C2：I/O 地址（%I、%Q、%M 开头）

• 这些是 PLC 的 I/O 点位，不适用 stride 站台化推算。
• 直接标准化为输出格式，不做站台批量复制。
• 告知用户：这些 I/O 点位不遵循 DB 块的站台重复模式，如果需要按站台区分，请提供 DB 块数据。

子分支 C3：纯偏移量（如 16.2、160）

• 需要用户提供 --default-db（DB 号）。
• 走 normalize 标准流程补齐地址。

列名自动识别规则

• 字段名：Name / Tag / Field / 字段 / 字段名 / 变量名
• 类型：Type / Data Type / Datatype / 数据类型 / 类型
• 地址：Address / Addr / Offset / Logical Address / 地址 / 偏移
• 注释：Comment / Description / 备注 / 注释 / 描述

分支 D：手动输入（选择4）

适用场景：用户直接提供点位信息，无需解析文件。

用户需要提供

1. 基准站台点位列表（以文字或表格形式），每个点位包含：
   • 字段名
   • 地址（完整的 DB{N},{kind}{byte} 格式）
   • 数据类型
   • 注释（可选）
2. stride（每个 DB 的步长），格式：DB51=20,DB76=2
3. 目标站台范围
4. 类别

处理步骤

1. 将用户提供的点位列表整理为标准五列格式。
2. 使用用户指定的 stride 直接生成全部目标站台。
3. 无需自动推算 stride。

标准输出格式

所有分支最终输出统一的 Excel，包含：

元数据区（第1-7行）

# PLC站台点位表
生成日期: YYYY-MM-DD HH:MM:SS
站台范围: 1009-1022 (共14个站台)
基准站台: 1009
DB块步长: DB51=20字节, DB76=2字节
步长来源: auto_struct_size / auto_inferred_from_input / manual
总点位数: N个

数据区（第8行起）

Tag Name | Address | Data Type | Respect Data Type | Description

Tag Name 格式

<station>.<category>.<field>

类别自动判定规则

当用户提供的原始数据（截图/PDF/手动输入）未明确区分类别时，根据字段名和含义自动归类：

优先级：

1. 用户明确指定 --category 时，全部使用指定类别，不做自动判定。
2. 同一个 DB 截图/Struct 中混合了多种类别的字段时，必须按上述规则拆分，分别归入 Alarm / State / Task。
3. 字段名不含明显关键词时，归入 Other，并在输出时提示用户确认。

命名规范（参考 reference/托盘输送线.csv）：

• 输出字段名使用 PascalCase（如 DriveFault，不用 Drive_FAULT）
• 去除原始字段名中的多余下划线和大小写不一致

排序规则

1. 站台号升序
2. 类别优先级：Task > Alarm > State > Other
3. Tag Name 字典序

地址规则

格式

DB{db_no},{kind}{byte}[.{bit}]

Kind 与数据类型映射

TIA 格式转换

%DB142.DBX0.0  →  DB142,X0.0
%DB142.DBW160  →  DB142,W160
%DB50.DBD2     →  DB50,D2

地址正则

r"^DB(\d+),(X|B|W|D)(\d+)(?:\.(\d+))?$"

Stride（步长）推算规则

优先级

1. Struct 大小（最可靠）：从 DB 截图/PDF 中 Struct 定义直接计算。
2. 多站台自动推算：输入中有 ≥2 个站台时，按同字段比较字节偏移。
3. 手动指定：用户直接给出。

PLC 型号与对齐

• S7-300/400：Struct 内字段按 字对齐（2 字节边界），stride 计算时需考虑 padding。
• S7-1200/1500：默认 优化访问（Optimized block access），无固定对齐，但导出时显示的 Offset 已包含实际布局。
• 如果用户未说明 PLC 型号，从截图/PDF 中推断（TIA Portal v13+ 通常为 S7-1200/1500）；无法确定时询问用户。

Struct 大小计算

stride = 最后字段的 offset + 该字段字节长度

例：Struct 最后字段 BY2 Int 28.0，Int 占 2 字节 → stride = 28 + 2 = 30。

多站台自动推算

stride = (byte2 - byte1) / (station2 - station1)

脚本工具

scripts/normalize_screenshot_excel.py

截图/OCR 表 → 标准五列 Excel。

python scripts/normalize_screenshot_excel.py \
  --input raw_db.xlsx \
  --output normalized.xlsx \
  --station 1009 \
  --category Task \
  --default-db 51

scripts/generate_station_table.py

标准 Excel → 目标站台批量点位表。支持 3 种模式。

# 模式1: 自动 stride（需 ≥2 站台数据）
python scripts/generate_station_table.py \
  --input normalized.xlsx \
  --stations 1009-1022 \
  --output output/站台点位表.xlsx \
  --base-station 1009 \
  --insert-separator

# 模式2: Struct 大小作为 stride（单站台即可）
python scripts/generate_station_table.py \
  --input normalized.xlsx \
  --stations 1009-1022 \
  --struct-size DB51=20,DB76=2 \
  --output output/站台点位表.xlsx \
  --base-station 1009

# 模式3: 手动 stride
python scripts/generate_station_table.py \
  --input normalized.xlsx \
  --stations 1009-1022 \
  --stride DB51=20,DB76=2 \
  --output output/站台点位表.xlsx \
  --base-station 1009

# 一步到位: 从原始Excel直接生成（跳过normalize中间步骤）
python scripts/generate_station_table.py \
  --raw-input raw_db_screenshot.xlsx \
  --station 1009 --category Task --default-db 51 \
  --stations 1009-1022 \
  --struct-size DB51=20 \
  --output output/站台点位表.xlsx \
  --base-station 1009 \
  --insert-separator

注意：--raw-input 模式每次只支持单个 --category。如果原始文件包含多个类别（如 Task + Alarm），需要分别运行再合并，或先用 normalize 脚本分类处理。

响应模板

每次完成后，输出以下信息：

1. 输入类型与来源。
2. 识别到的字段数量与地址修正项。
3. stride 结果（来源、每个 DB 的值）。
4. 输出文件路径与总点位数。
5. 抽检建议（至少检查首尾两个站台的关键字段地址是否正确）。

失败回退

• 截图/PDF 识别不清：请用户提供更高清的截图，或直接导出 Excel。
• stride 冲突：停止自动推算，要求用户检查数据一致性或手动指定。
• 仅单站台且无 Struct 信息：要求用户补充第二站台样本或手动指定 stride。
• I/O 地址（%I/%Q/%M）：告知用户不适用站台化推算，直接标准化输出。
• 遇到不支持的数据类型：列出未识别类型，询问用户如何处理。

待优化项（脚本层面）

• normalize_screenshot_excel.py 增加 Real/Float/USInt/SInt/UInt/UDInt 类型支持
• 增加 %DB TIA 格式地址的自动转换（%DB142.DBX0.0 → DB142,X0.0）
• 支持 --struct-size 参数从单站台直接指定 stride
• 合并两个脚本为单一入口（--raw-input 模式）
• PDF 表格提取（pdfplumber）— 当前通过 Claude 视觉能力处理