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。
“手测结果出来了！”半小时后，苏晚拿着测试数据兴奋地喊道，“25c时被误判的3组样本，实际湿度分别为44%、45%、46%，全部在修正后的43%-48%合格范围内；30c时被误判的6组样本，实际湿度在42%-45%之间，也符合修正后的41%-46%合格范围！陈曦的修正公式完全准确！”
此时小王也完成了程序模块的编写，将温度传感器加装在设备的检测区域旁，与湿度传感器、双相机同步接入系统：“温度传感器已安装完毕，修正公式已嵌入程序，系统能实时采集温度数据，自动调整湿度合格范围。现在我们可以重新进行测试，验证修正后的效果。”
林默看着团队高效的协作，心中十分欣慰：“好！我们按原计划，重新在20c、25c、30c三个温度梯度下各测试30组样本，看看修正后的误差率能降到多少。”
重新测试开始后，屏幕上的数据变化让所有人都露出了笑容。在25c环境下，之前导致误判的样本全部被正确判定；30c环境下，误判样本数量从6组降至1组，且这组误判是因为视觉识别时出现了微小的光线干扰，与温度和湿度数据无关。
当90组样本全部测试完毕后，李萌萌汇总的数据让团队欢呼雀跃：“修正后的整体误差率稳定在1.5%！20c时1.4%，25c时1.5%，30c时1.6%，温度波动对判定结果的影响基本消除！湿度数据经温度修正后，波动范围控制在±0.8%以内，稳定性大幅提升！”
“太好了！”小王兴奋地拍了下桌子，“现在设备的环境适应性完全没问题了，不管温度怎么变化，都能精准判定样本是否合格。”
陈曦看着屏幕上的修正公式运行日志，心中也充满了成就感。这次推导温度-湿度修正公式，让他深刻体会到技术与理论结合的重要性——之前只专注于算法优化，忽略了物理环境因素的影响，而这次将温度这个物理变量转化为可量化的算法参数，彻底解决了环境干扰问题。“其实这个公式还可以进一步优化，加入湿度对温度的反向影响系数，不过目前的精度已经完全能满足生产需求了。”
苏晚则拿着传统手测的记录数据，与系统修正后的判定结果进行对比：“所有样本的手测结果与系统判定结果完全一致，说明我们的修正公式不仅符合数据规律，也贴合传统手测的实际经验。这正是我们融合传统与技术的核心目标——让技术参数落地于实际经验，而不是悬浮于实验室数据。”
林默点了点头，总结道：“这次的经历给了我们一个重要的启示：设备研发不能只在实验室里追求理想数据，必须充分考虑实际生产环境的复杂性。温度、湿度、光线这些看似微小的环境因素，都可能影响设备的精度。只有将这些因素都纳入考量，形成完整的闭环优化，设备才能真正满足量产需求。”
他顿了顿，继续部署后续工作：“陈曦负责将温度-湿度修正公式固化到设备的核心算法中，优化程序运行效率，确保实时修正不影响检测速度；小王负责检查温度传感器的安装稳定性，增加防护措施，避免生产过程中被面团或其他杂物碰撞损坏；苏晚和李萌萌负责整理本次环境测试的所有数据，形成一份详细的环境适应性报告，为后续设备的市场化推广提供数据支持。”
团队成员们纷纷点头，斗志昂扬地投入到工作中。当天晚上，车间里依旧灯火通明。苏晚在整理测试数据时，突然想到了一个新的问题，立刻召集大家讨论：“我们现在的温度-湿度修正公式，是基于我们车间的环境推导出来的。但如果设备卖到不同地区，比如南方潮湿地区和北方干燥地区，气候条件差异很大，仅仅靠温度修正可能不够。”
“你说得有道理！”陈曦立刻明白了她的意思，“比如在南方梅雨季，车间湿度可能高达60%，而在北方冬季，湿度可能低至20%，这种环境湿度的巨大差异，也可能影响面团的水分蒸发和湿度传感器的检测精度。”
苏晚拿出一张中国气候分布图，指着上面不同的气候区域：“我的想法是，在设备中加入‘环境适应模式’。用户可以根据自己所在地区的气候类型，选择对应的模式，设备会自动加载该地区的基准温湿度参数，再结合实时检测的温湿度数据进行修正。比如南方潮湿模式下，湿度合格范围的基准值可以适当下调，北方干燥模式下则适当上调。”
“这个提议非常好！”林默眼中闪过一丝赞许，“这能让设备的适应性更强，满足不同地区用户的需求，为后续市场化推广打下基础。小王，你可以在后续的程序优化中，预留出‘环境适应模式’的接口，先搭建好框架，后续我们再根据不同地区的气候数据，完善参数库。”
小王点点头，立刻在笔记本上记录下来：“没问题！我可以设计一个简单的用户交互界面，让用户通过触摸屏选择所在地区或气候类型，系统自动匹配对应的参数模式。这样操作起来也很方便，不需要用户手动调整复杂的参数。”
陈曦则补充道：“我们还可以加入‘自定义模式’，允许有经验的用户根据自己的生产工艺，手动调整温湿度修正系数，满足个性化的生产需求。这样既能兼顾普通用户的易用性，又能满足专业用户的定制化需求。”
深夜的车间里，团队成员们围绕着“环境适应模式”的设计，展开了热烈的讨论。每个人都提出了自己的想法，从参数设置到交互设计，从数据采集到程序实现，细节被一点点完善。小王负责搭建程序框架，陈曦负责推导不同气候区域的基准修正公式，苏晚和李萌萌则负责收集不同地区的气候数据和传统手测经验，为参数库的建立提供支持。
当第一缕晨光再次照亮车间时，“环境适应模式”的初步方案已经成型。小王完成了程序框架的搭建，预留了南方潮湿、北方干燥、中部温和三种基础模式和自定义模式的接口；陈曦根据收集到的气候数据，推导出了三种基础模式的基准温湿度修正参数；苏晚则整理了不同地区的传统手测经验，为参数的合理性提供了验证依据。
林默看着团队熬夜完成的方案，心中充满了感动和自豪：“从最初的单检测到双检测，从单相机到双相机，再到现在加入温度参数和环境适应模式，我们的设备在一次次解决问题的过程中，变得越来越完善。1.5%的误差率，加上强大的环境适应性，‘糕小默2.0’已经完全具备了量产条件。”
他看着团队成员们疲惫却充满希望的脸庞，语气坚定地说道：“接下来，我们将正式启动量产准备工作。我会立刻联系生产厂家，敲定生产细节；陈曦和小王负责设备核心程序的最终固化和调试；苏晚和李萌萌负责制定产品说明书和操作培训手册，确保用户能快速上手使用。相信用不了多久，‘糕小默2.0’就能正式推向市场，让林记的非遗手艺通过现代科技，走进更多人的生活！”
团队成员们相视一笑，眼中充满了期待。他们知道，这段充满挑战的研发之旅即将迎来圆满的终点，但新的征程——市场化推广，才刚刚开始。而苏晚提出的“环境适应模式”，也将成为“糕小默2.0”市场化推广的核心优势之一，帮助它在不同地区的市场中站稳脚跟。