车间里的氛围既紧张又充满期待，“糕小默2.0”历经精度优化、环境适应、稳定性保障、耐用性提升和清洁流程优化等一系列攻坚后，终于迎来了量产前的最终性能验收测试。这是对设备所有优化成果的终极检验，也是决定设备能否顺利量产的关键一环。团队成员们眼底都带着掩饰不住的疲惫——近一个月的连续加班，每个人都拼到了极致，但此刻，所有人的目光都聚焦在试验设备上，心中既充满信心，又藏着一丝担忧。
“这次验收测试的核心风险，是之前的优化措施叠加后，可能出现新的兼容性问题。”林默站在验收小组面前，语气严肃地说道。他特意组织了跨部门验收小组，成员涵盖研发部的陈曦、小王，生产部的工艺主管老周，以及运营部的苏晚、李萌萌，就是为了从技术、生产、用户使用等不同维度评估设备性能，避免单一视角导致的疏漏。“我们先后做了双检测体系搭建、双相机改造、温度参数补充、环境适应模式研发、传感器漂移补偿、硬件材质升级和清洁流程优化，前后涉及20多项技术调整。这些措施单独来看都经过了验证，但叠加在一起，会不会出现算法冲突、硬件配合异常等问题，进而导致误差率反弹，目前还是未知数。”
陈曦点点头，补充道：“从技术层面来说，风险主要集中在三个方面：一是环境适应模式与温度-湿度修正公式的叠加计算，是否会出现参数偏差；二是传感器漂移补偿算法与可拆卸结构的配合，多次拆卸安装后，是否会影响数据校准精度；三是清洁流程优化后的模块安装精度，是否会对双相机成像的同步性造成干扰。这些都可能导致误差率超出预期。”
生产部的老周也提出了自己的担忧：“硬件材质升级后，304不锈钢部件与耐高温ABS外壳的装配精度要求更高，虽然样品测试没问题，但量产前的最终验收，必须验证这种装配精度是否能稳定支撑设备长期运行，避免出现因装配偏差导致的故障。”
苏晚则从用户角度补充道：“验收测试不仅要关注技术指标，还要模拟用户的实际使用场景，比如不同面团类型（甜面团、咸面团、发酵面团）、不同清洁频率下的设备表现，确保设备在真实生产中能稳定达标。”
针对这些担忧，验收小组经过反复讨论，制定了一套全面的验收标准，涵盖四大核心指标：一是识别误差率，要求在1000组不同类型样本测试中，误差率≤2%；二是长期稳定性，连续运行72小时，故障率≤1%；三是易用性，单次清洁时间≤5分钟；四是环境适应性，在15-28℃/40%-75%的全环境范围内，误差率波动≤0.5%。“我们采用分阶段测试的方式，先逐一验证单一指标，再进行指标组合测试，最后进行全场景综合验收，确保每一个环节都没有遗漏。”林默公布了测试方案，“小王负责硬件性能和清洁流程的测试，陈曦负责算法精度和环境适应性测试，李萌萌负责样本准备和数据记录，苏晚负责汇总分析所有测试数据，形成验收报告，老周负责监督测试过程中的生产工艺符合性。”
测试工作正式启动，车间里立刻忙碌起来。第一阶段是单一指标测试，首先进行的是识别误差率测试。李萌萌提前准备了1000组样本，涵盖了甜面团（含不同糖分比例）、咸面团（含不同盐分比例）、发酵面团（含不同发酵程度）等多种常见类型，确保样本的多样性和代表性。陈曦调试好设备，开启标准检测模式，一组组样本被连续送入设备进行检测。
“第100组样本检测完成，误差率1.5%！”
“第300组样本检测完成，误差率1.6%！”
“第500组样本检测完成，误差率1.5%！”
随着测试的推进，数据始终稳定在理想范围内。小王在一旁同步进行清洁流程测试，他按照用户的操作习惯，每检测200组样本就进行一次清洁，每次清洁时间都控制在4.5分钟左右，完全符合≤5分钟的验收标准。“可拆卸模块安装精准，多次拆卸后，设备成像精度没有出现任何波动，清洁流程优化的效果很稳定。”小王汇报着测试结果。
单一指标测试顺利完成后，进入第二阶段的指标组合测试。重点测试“误差率+长期稳定性”和“误差率+环境适应性”两个核心组合。小王和陈曦联手，将设备设置为连续运行模式，同时通过空调、加湿器调节车间环境，模拟低温低湿（15℃/40%）、中温中湿（22℃/60%）、高温高湿（28℃/75%）三种典型环境，每12小时记录一次设备的误差率和运行状态。
连续运行24小时后，设备运行正常，不同环境下的误差率分别为1.6%、1.5%、1.7%，波动范围≤0.2%；运行48小时后，误差率略有上升，但仍稳定在1.7%以内，设备无任何故障；运行72小时后，最终统计数据显示，设备故障率仅为0.5%（仅出现1次短暂的数据传输延迟，重启后恢复正常），远低于≤1%的验收标准。“传感器漂移补偿算法运行稳定，72小时内的漂移量被控制在0.5%以内，定时校准功能有效；环境适应模式精准匹配不同环境参数，温度-湿度修正公式没有出现任何计算偏差。”陈曦兴奋地说道。
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