第203章 补充温度参数（1/2）

清晨的阳光透过车间天窗，在地面投下斑驳的光影。苏晚和李萌萌推着一辆装满样本的小推车，早早来到了试验区域。按照林默昨天的部署，她们今天要重点测试双相机方案在不同环境温度下的稳定性，为设备量产做最后的环境适应性验证。

“车间当前温度20c，湿度45%，符合标准测试环境。”李萌萌拿着温湿度计，认真记录着初始数据，“我们先在这个温度下测试30组样本，然后再逐步将温度提升到25c、30c，每组温度梯度测试30组样本，确保覆盖实际生产中可能遇到的温度范围。”

苏晚点点头，将第一组样本摆放在传送带上：“这次测试不仅要关注视觉识别的精度，还要重点留意湿度数据的变化。小王昨天提到环境温度可能影响相机拍摄质量，我怀疑温度对湿度传感器的检测数据也会有影响——毕竟面团的水分蒸发速度和环境温度直接相关。”

小王和陈曦也已到位，前者正在检查双相机的数据传输线路，确保测试过程中不会出现信号中断；后者则坐在电脑前，调出了完整的测试监控界面，将温度、湿度、视觉识别三个模块的数据窗口并列展示，方便实时对比分析。

“设备各模块运行正常，双相机同步无延迟，湿度传感器校准完毕。”小王站起身，对着团队比了个ok手势，“可以启动测试了。”

林默站在一旁，目光扫过检测区域的每一个细节。经过前几轮的优化，设备的精度已经稳定在1.7%左右，这次环境适应性测试是量产前的关键一环——实验室里的理想数据再好看，也得经得起实际生产环境的考验。“开始吧，仔细记录每一组数据，尤其是温度变化时湿度和识别结果的波动情况。”

随着苏晚按下启动按钮，传送带动了起来。20c环境下的测试十分顺利，30组样本全部检测完毕后，李萌萌汇总的数据让大家松了口气：“视觉识别边缘误判率3%，整体误差率1.8%，湿度数据波动范围±0.5%，和之前的测试结果基本一致，稳定性很好。”

“接下来升温到25c。”苏晚示意李萌萌调整车间空调温度，“大家注意观察，温度变化后，湿度数据会不会出现明显波动。”

空调启动后，车间温度缓慢上升。半小时后，温湿度计显示温度稳定在25c，湿度降至42%。小王重新校准了湿度传感器，启动了第二组温度梯度的测试。起初几组样本的检测还算正常，但到第12组样本时，屏幕上的数据出现了异常。

“这组样本有问题！”陈曦突然开口，指着屏幕上的数据，“视觉识别判定为‘合格’，面团实际状态也符合合格标准，但湿度传感器检测数据为42%，低于45%-50%的合格范围，系统最终按双检测规则判定为‘略过度’——这是明显的误判！”

小王立刻暂停设备，调出该样本的详细数据：“湿度数据确实偏低，难道是传感器出故障了？”他拿起湿度传感器，用标准湿度校准块进行测试，结果显示传感器精度正常，不存在故障问题。

苏晚拿起这组被误判的样本，用手轻轻按压感受弹性，又用放大镜观察气孔分布：“从传统手测的角度来看，这组样本的发酵程度完全合格，湿度不可能只有42%。问题肯定出在温度上——25c的环境温度比刚才高了5c，面团表面水分蒸发速度加快，导致传感器检测到的湿度数据偏低。”

测试继续进行，25c环境下的30组样本检测完毕后，汇总数据让团队陷入了沉思。李萌萌皱着眉头说道：“本次测试共出现3组误判样本，全部是因为湿度数据偏低导致的。统计显示，25c时，湿度数据平均波动范围达到±2.8%，接近±3%，部分样本的湿度检测值直接超出了合格范围。”

“我们再测试30c的情况，看看规律是否一致。”林默语气平静，虽然出现了问题，但能在量产前发现，反而是件好事。

车间温度升至30c后，湿度进一步降至39%。第三组测试的结果印证了苏晚的猜想：30组样本中出现了6组误判，全部是湿度数据偏低导致的，湿度数据波动范围正好是±3%。更关键的是，这些误判样本的实际发酵状态全部合格，只是因为温度升高导致水分蒸发加快，湿度传感器检测数据失真，才被系统判定为不合格。

“数据汇总完毕！”李萌萌将三份温度梯度的测试数据整理成表格，投影在白板上，“20c时整体误差率1.8%，25c时升至2.5%，30c时直接回升至3%！温度每变化5c，湿度数据波动±3%，正是这种波动导致了误判率的上升。”

“这可怎么办？”小王有些着急地说道，“实际生产中，车间温度不可能一直稳定在20c，尤其是夏冬两季，温度波动可能更大。如果因为温度影响导致湿度数据失真，我们之前的双检测方案就白费功夫了。”

陈曦皱着眉头，反复研究着白板上的数据，手指在桌面上轻轻敲击：“问题的核心是温度变化导致湿度检测数据失真，进而影响了双检测的判定结果。既然我们找到了根源，就可以针对性解决——只要能建立温度与湿度数据的关联模型，根据实时温度修正湿度合格范围，就能消除这种影响。”

“你的意思是，给湿度合格标准加一个温度修正系数？”林默眼前一亮，“比如在不同温度下，设置不同的湿度合格范围，让系统根据实时温度自动调整判定标准？”

“没错！”陈曦点点头，立刻拿出纸笔，开始推导公式，“我们已经有了三组温度梯度的测试数据：20c时湿度合格范围45%-50%，25c时实际合格样本的湿度检测值在43%-48%，30c时则在41%-46%。从数据规律来看，温度每升高5c，湿度合格范围的上下限各降低2%。基于这个规律，我们可以推导出一个简单的线性修正公式。”

他快速在纸上写下公式：“设温度为t（c），基准温度t0=20c，基准湿度合格范围为h0min=45%、h0max=50%。当t＞t0时，湿度合格范围修正为hmin=45% - 2%x[(t-20)\/5]，hmax=50% - 2%x[(t-20)\/5]；当t＜t0时，同理，湿度合格范围上下限各升高2%x[(20-t)\/5]。这样就能根据实时温度，自动修正湿度合格标准了。”

苏晚立刻提出验证方案：“我们可以用之前误判的样本进行反向验证。比如那组25c时被误判的样本，湿度检测值42%，按修正公式计算，25c时湿度合格范围应为43%-48%，42%确实偏低；但我们可以用传统手测的方式，重新确认该样本的实际湿度——如果实际湿度符合修正后的合格范围，就说明公式是准确的。”

团队立刻行动起来。苏晚负责用传统手测方法（重量法）测量被误判样本的实际湿度——先称取样本重量，然后将样本烘干至恒重，通过重量差计算实际水分含量。小王则根据陈曦推导的公式，编写程序模块，将温度传感器的数据接入双检测系统，实现湿度合格范围的自动修正。