# Change: Extract Table Cell Boxes via Direct Model Invocation

## Why

PPStructureV3 (PaddleX 3.x) 的高層 API 在處理表格時，只輸出 HTML 格式的表格內容，**不返回每個 cell 的座標 (bbox)**。

### 問題分析

經過測試確認：

```python
# PPStructureV3 輸出 (parsing_res_list)
{
    'block_label': 'table',
    'block_content': '<html>...</html>',  # 只有 HTML
    'block_bbox': [84, 269, 1174, 1508],  # 只有整個表格的 bbox
    # ❌ 沒有 cell boxes
}
```

但底層模型 (SLANeXt) 實際上**有輸出 cell boxes**：

```python
# 直接調用 SLANeXt 模型
from paddlex import create_model
table_model = create_model('SLANeXt_wired')
result = table_model.predict(table_img)
# result.json['res']['bbox'] → 29 個 cell 座標 (8點多邊形)
```

### 影響

缺少 cell boxes 導致：
- OCR Track 的 PDF 版面還原表格渲染不準確
- 無法精確定位每個 cell 的位置
- 表格內容可能重疊或錯位

## What Changes

### 方案：補充調用底層 SLANeXt 模型

在 `pp_structure_enhanced.py` 處理表格時，補充調用 PaddleX 底層模型獲取 cell boxes：

```
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                    修改後的流程                              │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│                                                              │
│  PPStructureV3.predict()                                     │
│       │                                                      │
│       ▼                                                      │
│  parsing_res_list (HTML only)                               │
│       │                                                      │
│       ▼ (對於 TABLE 類型)                                    │
│  ┌─────────────────────────────────────┐                    │
│  │ 補充調用底層模型                      │                    │
│  │ 1. 裁切表格區域                       │                    │
│  │ 2. 調用 SLANeXt 獲取 cell boxes      │                    │
│  │ 3. 轉換座標到全域座標                 │                    │
│  │ 4. 存入 element['cell_boxes']        │                    │
│  └─────────────────────────────────────┘                    │
│       │                                                      │
│       ▼                                                      │
│  完整的表格元素 (HTML + cell_boxes)                          │
│                                                              │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
```

### 模型選擇邏輯

根據表格類型選擇對應的 SLANeXt 模型：

| 表格類型 | 判斷方式 | 使用模型 |
|---------|---------|---------|
| 有線表格 (wired) | PP-LCNet 分類 | SLANeXt_wired |
| 無線表格 (wireless) | PP-LCNet 分類 | SLANeXt_wireless |

### Cell Boxes 格式

SLANeXt 輸出的 bbox 是 8 點多邊形格式：
```python
[x1, y1, x2, y2, x3, y3, x4, y4]  # 四個角點座標
# 例如: [11, 4, 692, 5, 675, 57, 10, 56]
```

需要轉換為全域座標（加上表格偏移量）。

## Impact

### Affected Specs
- `ocr-processing` - 表格處理增強

### Affected Code
- `backend/app/services/pp_structure_enhanced.py`
  - 添加底層模型緩存機制
  - 修改 `_process_parsing_res_list` 中的 TABLE 處理邏輯
  - 添加 cell boxes 提取和座標轉換

- `backend/app/services/pdf_generator_service.py`
  - 利用 cell_boxes 改進表格渲染

### Quality Impact

| 項目 | 改進前 | 改進後 |
|------|--------|--------|
| Cell 座標 | ❌ 無 | ✅ 有 (8點多邊形) |
| 表格渲染 | 平均分配行列 | 精確定位 |
| 版面還原 | 內容可能重疊 | 準確對應 |

### Performance Impact

- 額外模型調用：每個表格需要額外調用一次 SLANeXt
- 緩存優化：模型實例可緩存，避免重複載入
- 預估開銷：每表格增加 ~0.5-1 秒

## Risks

1. **性能開銷**
   - 風險：額外模型調用增加處理時間
   - 緩解：緩存模型實例，僅在需要時調用

2. **模型不一致**
   - 風險：PPStructureV3 內部可能已使用不同參數的模型
   - 緩解：使用相同的模型配置

3. **座標轉換錯誤**
   - 風險：bbox 座標系可能有差異
   - 緩解：充分測試，確保座標正確轉換

## Not Included

- 完全繞過 PPStructureV3（保留用於 Layout 分析）
- RT-DETR cell detection（可作為後續增強）
- 其他元素的增強處理
