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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