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20℃，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25℃、30℃，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。20℃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25℃。”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25℃，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——25℃的环境温度比刚才高了5℃，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，25℃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，25℃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30℃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30℃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，“20℃时整体误差率1.8%，25℃时升至2.5%，30℃时直接回升至3%！温度每变化5℃，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20℃，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。”
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