Update app.py

app.py

@@ -792,6 +792,11 @@ def physics_density_scan(img, n_regions=8):
     
     overall_mean = np.mean(means)
     overall_dark = np.mean(darks)
+    mean_std = np.std(means)  # تباين الكثافة بين المناطق
+    dark_std = np.std(darks)
+    
+    # ✅ هل الحاوية متجانسة؟ (كثافة موحدة)
+    is_uniform = mean_std < 15 and dark_std < 0.08
     
     anomalies = {}
     for r in regions:
@@ -799,20 +804,23 @@ def physics_density_scan(img, n_regions=8):
         mean_diff = abs(p['mean'] - overall_mean)
         dark_diff = abs(p['dark_ratio'] - overall_dark)
         
-        # ═══ قواعد الكشف الثلاثة ═══
+        # ═══ قواعد الكشف — نسبية وليست مطلقة ═══
         
-        # 1. فرق الكثافة عن المتوسط
-        density_anomaly = mean_diff > 25
+        # 1. فرق الكثافة عن المتوسط (نسبي لهذه الحاوية)
+        density_anomaly = mean_diff > max(25, mean_std * 1.5)
         
-        # 2. فرق البكسلات الداكنة
-        dark_anomaly = dark_diff > 0.12
+        # 2. فرق البكسلات الداكنة (نسبي)
+        dark_anomaly = dark_diff > max(0.12, dark_std * 1.5)
         
-        # 3. مطابقة بصمة الأدوية
-        is_pharma_match = (
+        # 3. مطابقة بصمة الأدوية — فقط إذا المنطقة مختلفة عن الباقي!
+        # ✅ FIX: لا تحكم "أدوية" إذا كل الحاوية متشابهة
+        pharma_range_match = (
             PHARMA_SIGNATURE['mean_range'][0] <= p['mean'] <= PHARMA_SIGNATURE['mean_range'][1] and
             PHARMA_SIGNATURE['dark_ratio_range'][0] <= p['dark_ratio'] <= PHARMA_SIGNATURE['dark_ratio_range'][1] and
             PHARMA_SIGNATURE['entropy_range'][0] <= p['entropy'] <= PHARMA_SIGNATURE['entropy_range'][1]
         )
+        # بصمة الأدوية = مطابقة النطاق + اختلاف عن بقية الحاوية
+        is_pharma_match = pharma_range_match and (density_anomaly or dark_anomaly) and not is_uniform
         
         # النتيجة المركّبة
         score = 0
@@ -845,6 +853,8 @@ def physics_density_scan(img, n_regions=8):
         'n_regions': len(regions),
         'materials_found': materials_found,
         'has_mixed_cargo': has_mixed,
+        'is_uniform': is_uniform,
+        'density_variation': mean_std,
         'n_anomalies': len(anomalies),
         'pharma_suspects': len(pharma_suspects),
         'overall_mean': overall_mean,
@@ -1464,8 +1474,14 @@ def analyze_image(img, declared_text):
         physics_html += f"<div style='background:{p_color};color:white;padding:8px 12px;border-radius:8px;text-align:center;font-weight:bold;margin-bottom:8px;font-size:13px;'>🔬 التحليل الفيزيائي للكثافة (PBDAD) — {p_text}</div>"
         
         # ملخص أرقام
+        is_uniform = physics_summary.get('is_uniform', False)
+        density_var = physics_summary.get('density_variation', 0)
+        uniform_txt = "✅ متجانسة" if is_uniform else "⚠️ غير متجانسة"
+        uniform_clr = "#2E7D32" if is_uniform else "#E65100"
+        
         physics_html += f"<div style='display:flex;gap:6px;margin-bottom:8px;flex-wrap:wrap;justify-content:center;'>"
         physics_html += f"<div style='background:white;padding:6px 12px;border-radius:8px;border:1px solid #ddd;text-align:center;'><div style='font-size:18px;font-weight:bold;color:#1565C0;'>{physics_summary.get('n_regions',0)}</div><div style='font-size:10px;color:#777;'>مناطق</div></div>"
+        physics_html += f"<div style='background:white;padding:6px 12px;border-radius:8px;border:1px solid {uniform_clr};text-align:center;'><div style='font-size:14px;font-weight:bold;color:{uniform_clr};'>{uniform_txt}</div><div style='font-size:10px;color:#777;'>تباين: {density_var:.1f}</div></div>"
         physics_html += f"<div style='background:white;padding:6px 12px;border-radius:8px;border:1px solid #ddd;text-align:center;'><div style='font-size:18px;font-weight:bold;color:#E65100;'>{len(physics_anomalies)}</div><div style='font-size:10px;color:#777;'>مشبوهة</div></div>"
         physics_html += f"<div style='background:white;padding:6px 12px;border-radius:8px;border:1px solid #ddd;text-align:center;'><div style='font-size:18px;font-weight:bold;color:#C62828;'>{len(pharma_suspects)}</div><div style='font-size:10px;color:#777;'>بصمة أدوية</div></div>"
         physics_html += f"<div style='background:white;padding:6px 12px;border-radius:8px;border:1px solid #ddd;text-align:center;'><div style='font-size:18px;font-weight:bold;color:#6A1B9A;'>{physics_summary.get('max_density_diff',0):.0f}</div><div style='font-size:10px;color:#777;'>فرق كثافة</div></div>"
@@ -1834,7 +1850,7 @@ with gr.Blocks(title=f"SONAR-AI v{VERSION}") as app:
                 d_refresh.click(refresh_dashboard, outputs=[d_stats, d_tbl])
 
             with gr.Tab("🔬 تحليل الصور"):
-                gr.HTML("<div style='background:#E3F2FD;padding:10px 14px;border-radius:10px;margin-bottom:8px;border-right:4px solid #1565C0;'><b style='color:#1565C0;'>📷 Classification + Detection + HS Codes</b></div>")
+                gr.HTML("<div style='background:#E3F2FD;padding:10px 14px;border-radius:10px;margin-bottom:8px;border-right:4px solid #1565C0;'><b style='color:#1565C0;'>📷 Classification + Detection + Physics Density Analysis + HS Codes</b></div>")
                 with gr.Row():
                     with gr.Column(scale=1):
                         a_img = gr.Image(label="📷 صورة الأشعة", type="pil", height=200)
@@ -1859,11 +1875,13 @@ with gr.Blocks(title=f"SONAR-AI v{VERSION}") as app:
                             btn_contrast = gr.Button("🔆", elem_id="btn_contrast", size="sm", min_width=30)
                             btn_bright = gr.Button("☀", elem_id="btn_bright", size="sm", min_width=30)
                         a_dec = gr.Textbox(label="📋 البضاعة المصرّح بها", placeholder="SHOES + FABRIC + ...", lines=1)
-                        a_btn = gr.Button("🔍 تحليل شامل", variant="primary", size="lg")
                     with gr.Column(scale=1):
-                        a_res = gr.HTML("<div style='text-align:center;padding:30px;color:#999;direction:rtl;'>📷 ارفع صورة للبدء</div>")
-                a_det = gr.Image(label="📍 Detection / Anomaly", type="pil", height=200)
-                a_tbl = gr.Dataframe(label="📋 الأصناف + HS", value=pd.DataFrame(), wrap=True)
+                        a_det = gr.Image(label="📍 التحليل الفيزيائي / Detection", type="pil", height=250)
+                # ✅ زر التحليل بعرض كامل
+                a_btn = gr.Button("🔍 تحليل شامل — Classification + Detection + Physics Density", variant="primary", size="lg")
+                # ✅ النتائج أسفل الزر بعرض كامل
+                a_res = gr.HTML("<div style='text-align:center;padding:30px;color:#999;direction:rtl;'>📷 ارفع صورة للبدء</div>")
+                a_tbl = gr.Dataframe(label="📋 الأصناف + HS + الرسوم", value=pd.DataFrame(), wrap=True)
                 a_btn.click(analyze_image, inputs=[a_img, a_dec], outputs=[a_res, a_tbl, a_det], api_name="analyze")
                 btn_gray.click(apply_grayscale, inputs=[a_img], outputs=[a_img])
                 btn_inv.click(apply_invert, inputs=[a_img], outputs=[a_img])