Backend: Kassenzettel-Abgleich (POST /products/match) + Schwellwert-Einstellung

Neuer Endpunkt ordnet OCR-Zeilen den aehnlichsten LEBENSMITTELN zu (Score 0-100,
difflib + Token-/Praefix-Abgleich fuer abgekuerzte Kassennamen). Gegenstaende
inkl. Verbrauchsgegenstaende bleiben aussen vor. Je Zeile die besten Treffer ueber
dem Schwellwert (Request oder Einstellung receipt_match_threshold, Default 45).
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Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>

backend/app/routers/products.py

@@ -1,3 +1,6 @@
+import difflib
+import re
+
 from fastapi import APIRouter, BackgroundTasks, Depends, File, HTTPException, UploadFile, status
 from fastapi.responses import Response
 from sqlalchemy.orm import Session, joinedload, selectinload
@@ -9,6 +12,7 @@ from ..models import (
     Barcode,
     BaseUnit,
     Category,
+    CategoryTracking,
     Group,
     Location,
     Movement,
@@ -25,6 +29,9 @@ from ..schemas import (
     BarcodeCreate,
     LocationMinStockIn,
     LookupResult,
+    MatchCandidate,
+    MatchLine,
+    MatchRequest,
     ProductCreate,
     ProductOut,
     ProductUpdate,
@@ -35,6 +42,7 @@ from ..schemas import (
 from ..services import images
 from ..services.categories import suggest_category
 from .categories import descendant_ids
+from .settings import get_receipt_match_threshold
 from ..services.conversion import ConversionError, resolve_product_unit
 from ..services.fields import FieldError, apply_field_values
 from ..services.group_codes import detach as detach_group_code, sync as sync_group_code
@@ -42,6 +50,76 @@ from ..services.stock import removal_stats
 
 router = APIRouter(prefix="/products", tags=["products"])
 
+# ---------------------------------------------------------------------------
+# Kassenzettel-Abgleich: eine OCR-Zeile den ähnlichsten Lebensmitteln zuordnen.
+# ---------------------------------------------------------------------------
+_UMLAUTE = str.maketrans({"ä": "ae", "ö": "oe", "ü": "ue", "ß": "ss"})
+
+
+def _normalisieren(text: str) -> str:
+    """Klein, Umlaute aufgelöst, nur Buchstaben/Ziffern – Preise/Sonderzeichen weg."""
+    text = (text or "").lower().translate(_UMLAUTE)
+    return re.sub(r"[^a-z0-9]+", " ", text).strip()
+
+
+def _match_score(zeile: str, name: str) -> int:
+    """Ähnlichkeit 0–100 zwischen Kassenzeile und Produktname.
+
+    Kombiniert die Gesamt-Ähnlichkeit mit einem Token-/Präfix-Abgleich, damit
+    abgekürzte Kassennamen ("MÜHLEN SCHNITZ") auf den vollen Namen passen.
+    """
+    a, b = _normalisieren(zeile), _normalisieren(name)
+    if not a or not b:
+        return 0
+    gesamt = difflib.SequenceMatcher(None, a, b).ratio()
+    a_tok, b_tok = a.split(), b.split()
+    bester = []
+    for t in a_tok:
+        m = 0.0
+        for u in b_tok:
+            if u.startswith(t) or t.startswith(u):
+                m = max(m, min(len(t), len(u)) / max(len(t), len(u)))
+            else:
+                m = max(m, difflib.SequenceMatcher(None, t, u).ratio())
+        bester.append(m)
+    token = sum(bester) / len(bester) if bester else 0.0
+    return round(100 * max(gesamt, token))
+
+
+@router.post("/match", response_model=list[MatchLine])
+def match_receipt(
+    payload: MatchRequest,
+    db: Session = Depends(get_db),
+    _: User = Depends(get_current_user),
+) -> list[MatchLine]:
+    """Kassenzettel-Zeilen den ähnlichsten LEBENSMITTELN zuordnen (Score 0–100).
+    Gegenstände (auch Verbrauchsgegenstände) bleiben außen vor; je Zeile die besten
+    Treffer über dem Schwellwert (aus Request oder Einstellung)."""
+    schwelle = payload.threshold if payload.threshold is not None else get_receipt_match_threshold(db)
+    schwelle = max(0, min(100, schwelle))
+    lebensmittel = [
+        p
+        for p in db.query(Product).options(joinedload(Product.category)).all()
+        if product_tracking(db, p) != CategoryTracking.object.value
+    ]
+    ergebnis: list[MatchLine] = []
+    for zeile in payload.lines:
+        text = (zeile or "").strip()
+        treffer = [(p, _match_score(text, p.name)) for p in lebensmittel]
+        treffer = sorted(
+            (ps for ps in treffer if ps[1] >= schwelle),
+            key=lambda ps: ps[1],
+            reverse=True,
+        )
+        ergebnis.append(MatchLine(
+            text=text,
+            candidates=[
+                MatchCandidate(product_id=p.id, name=p.name, brand=p.brand, score=s)
+                for p, s in treffer[:5]
+            ],
+        ))
+    return ergebnis
+
 
 @router.get("", response_model=list[ProductOut])
 def list_products(