Cluster J: CAM-Qualität und Toolpath-Infrastruktur (Arc-Fitting, Bohr-Zyklen, Spanausdünnung, Linking)

[MadGapun]

Hintergrund

GAP-Analyse „was fehlt noch fürs CAM" (2026-05-21). Die CAM-Strategien sind
breit (24 Module). Die Lücken liegen bei Toolpath-Qualität + Infrastruktur,
nicht bei Strategien.

Sub-Punkte (J1–J8)

• J1 — Arc-Fitting (G2/G3) ✅ alpha.8 — gcode/arc_fitting.py. Greedy
  Bogen-Erkennung (Umkreis durch 3 Punkte, Toleranz + konsistente
  Drehrichtung), nur bei konstantem Z+Feed, endpunkt-treu, Vollkreis-Schutz.
  Optional im postprocess-Endpoint (arc_fitting:true, arc_toleranz_mm)
  + MCP gcode_erzeugen(arc_fitting=True). 10 Tests. Wiki: Arc-Fitting.md.
• J2 — Bohr-Zyklen erweitern ✅ alpha.8 — BohrStrategie + BohrParameter
  + cam/bohren.py: ANBOHREN (Zentrier-Spot, anbohr_tiefe), SENKEN
  (zylindrisch=Counterbore / konisch=Countersink aus senk_winkel_grad +
  senk_durchmesser), GEWINDEBOHREN (synchron-Vorschub = RPM × Steigung,
  rein+raus mit Spindel-Reverse-Hinweis). Via operation_bohren-MCP
  automatisch (neue Enum-Werte). 8 Tests.
• J3 — Spanausdünnung (Chip Thinning) ✅ alpha.8 — chip_thinning_faktor()
  + korrigiere_vorschub_spanausduennung() in feeds/rechner.py
  (f_korr = f / sqrt(1-(1-2·ae/d)²), geklemmt ≤4). API
  /api/feeds/chip-thinning + MCP spanausduennung_faktor. 12 Tests.
• J4 — Linking / Stay-Down-Optimierung — Werkzeug unten lassen wo der
  direkte Weg frei + kurz ist. Weniger Luftbewegungen.
• J5 — Lead-in/out + Rampe für 3D-Strategien — sanftes Eintauchen
  statt senkrechtem Plunge.
• J6 — Flat-Area-Detection — flache 3D-Bereiche separat plan-schlichten
  (nutzt berechne_steigungswinkel()).
• J7 — Pencil / Kehlnaht-Cleanup — Tal-Linien mit kleinem Werkzeug.
• J8 — Trochoidales Nutenfräsen — Slot mit kreisender Bahn.

Stand alpha.8

J1 + J2 + J3 fertig (30 neue Tests, 746 grün gesamt). Backend + REST + MCP-
Parität. J4–J8 dokumentiert für Folge-Sessions.

Verwandt

• docs/FUSION-CAM-VERGLEICH.md · Cluster I: Echte 3D-Frässtrategien (3D-Parallel, 3D-Scallop, 3D-Adaptive, Planfräsen) #45 Cluster I (3D-Strategien) · [META] Recherche Hobby-CNC-Workflow: GAP-Analyse + 8 Folge-Issues #34 META

[MadGapun]

J5 — Rampen-Eintauchen ✅ (alpha.13)

gcode/eintauchen.py:rampe_eintauchen() ersetzt senkrechte Plunges durch
Zickzack-Rampen entlang des Folgeschnitts:

• endpunkt-treu (endet exakt am Plunge-Punkt auf Schnitttiefe → Teile-Geometrie unverändert)
• nur im Material gerampt (material_oberkante-Konvention, Default 0)
• Winkel einstellbar (rampen_winkel_grad, Default 5°)
• Fallback auf normalen Plunge bei zu kurzem Folgeschnitt / Bohren ohne Folgeschnitt
• Opt-in rampe_eintauchen:true am /postprocess-Endpoint + MCP gcode_erzeugen + UI (G-Code-Editor)
• 10 Tests (Winkel-Treue, Endpunkt-Treue, Luft-Teil, Fallback, Multi-Stepdown).

Wiki: Fahrweg-Optimierung §J5.

Noch offen in J5: echter Lead-in/out-Bogen (tangentialer Ein-/Auslauf an
geschlossenen Konturen). Daher J5 als 🔶 (Rampe fertig, Bogen offen).

Außerdem in alpha.13: Cluster P (Postprozessor-Härtung — Spindel-Dwell P1,
modaler Output P2, Rapid-Safety P3, G54 P4) → #54. J4 Stay-Down bleibt offen
(braucht Stock-/Freiraum-Modell, sonst Gouging-Gefahr).