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车间里的气氛既兴奋又焦灼。误差率稳定在 7.5% 的消息像一剂强心针,让团队看到了量产的希望,但接下来的三天,新的瓶颈又横在了面前。小王按照 “慢工出细活” 的节奏,尝试了调整卷积层激活函数、增加训练迭代次数、优化数据增强策略等 6 种优化方向,可误差率始终在 7.3%-7.5% 之间波动,像被无形的屏障困住,怎么也无法突破 7% 的临界线。

“第 15 组测试完成,误差率 7.4%。” 小王叹了口气,关闭模型训练界面,“无论是调整正则化参数还是扩大测试集,都没什么效果。看来单靠视觉识别模型,已经逼近精度极限了。”

陈曦眉头紧锁,反复查看模型的特征提取报告:“视觉特征能捕捉的信息已经挖尽了。面团的细微差异,比如 0.3mm 以内的气孔变化、微弱的颜色深浅,在图像上几乎无法区分,模型自然无法精准判断。”

李萌萌看着桌上的测试样本,有些着急:“那怎么办?7.5% 的误差率虽然比之前好很多,但量产时还是会出现不少不合格产品,影响口碑啊。”

团队陷入了沉默,之前突破 8% 时的喜悦渐渐被无力感取代。所有人都在绞尽脑汁想技术层面的解决方案,却没人注意到苏晚一直盯着手中的湿度数据记录表,若有所思。

“或许,我们可以换个思路。” 苏晚突然开口,打破了车间的寂静,“一直以来,我们都在依赖纯技术方案,但传统手艺里藏着解决问题的钥匙。我想提出‘视觉识别 + 湿度传感器双检测’方案。”

所有人的目光都集中到她身上。陈曦皱了皱眉,第一反应就是反对:“双检测?这会增加设备的复杂度吧。我们现在的设备结构已经定型,加装传感器需要重新设计安装位置,还得调试数据接口,很可能会延长研发周期。而且,湿度数据真的能提升多少精度?”

“我知道你担心复杂度,但请先看看这些数据。” 苏晚没有退缩,打开自己整理的分析报告,投影在白板上,“这是之前 500 组样本的湿度与发酵等级对应数据 —— 合格样本的湿度范围稳定在 45%-50%,略不足样本在 51%-53%,略过度样本在 42%-44%,不足和过度样本的湿度范围更极端。湿度与发酵等级的匹配度高达 85%,这是比视觉特征更稳定的物理指标。”

她指着其中一组数据:“你看这 10 组之前误判的样本,视觉特征与合格样本高度相似,但湿度都超出了 45%-50% 的范围。如果当时有湿度数据辅助判断,这些误判完全可以避免。”

陈曦的眉头依然没有舒展:“理论上听起来可行,但实际应用中,湿度会不会受环境影响?比如车间温度、面团水分含量变化,都可能导致湿度数据不准。而且加装传感器的成本和时间,我们也得考量。”

“这些问题我都考虑过了。” 苏晚早有准备,拿出另一张表格,“我做了对比测试:单检测(视觉)误差率 7.5%,双检测(视觉 + 湿度)模拟测试 50 组样本 —— 当视觉识别结果为‘合格’但湿度超出 45%-50% 时,自动标记为‘待复核’,结合湿度对应的发酵等级修正判断;当视觉识别与湿度数据匹配时,直接判定结果。最终模拟误差率只有 4%,精度提升了 3.5 个百分点。”

她接着说:“至于环境影响,我们可以在传感器周围加装恒温罩,减少温度波动的干扰;面团水分含量我们已经有标准化制作流程,偏差不会超过 2%,不会影响湿度判断。而设备改造方面,我咨询过供应商,普通的高精度湿度传感器单价只要 50 元,安装位置可以选在视觉识别区域的下方,不影响现有结构,改造时间最多 1 天,完全不会显着延长研发周期。”

林默看着白板上清晰的数据对比,眼中闪过一丝赞许:“苏晚的方案很有说服力。数据不会说谎,双检测方案能将误差率降到 4%,这已经达到了我们的预期目标。而且成本低、周期短,可行性很高。”

小王也附和道:“我支持苏晚姐的方案。之前我就觉得单一维度的数据不够全面,湿度数据能很好地弥补视觉识别的短板。加装传感器的工作交给我,我保证一天内完成改造和调试。”

陈曦沉默了片刻,反复看着苏晚给出的数据报告。他不得不承认,苏晚的方案既解决了当前的精度瓶颈,又没有带来过多的额外成本和周期压力,比单纯追求技术优化更具性价比。他之前之所以反对,是担心技术方案的稳定性,但数据已经充分证明了双检测的优势。

“我同意尝试这个方案。” 陈曦终于松口,语气中带着一丝释然,“之前是我太固执于纯技术路线,忽略了传统经验的价值。湿度数据确实是很好的辅助判断依据,双检测方案能让设备更可靠。”

看到陈曦认可,苏晚露出了欣慰的笑容:“其实这个方案,也是受了传统手测经验的启发。我爷爷做糕点时,除了看外观,还会用手感受湿度和弹性,这就是最原始的‘多维度检测’。我们只是把这种经验量化、标准化,用技术手段实现而已。”

林默点点头:“这正是我们研发‘糕小默 2.0’的核心目标 —— 融合传统与技术,让非遗手艺通过现代科技得到更好的传承和发展。苏晚,你不仅提出了技术方案,更抓住了我们研发的初心。”

当天下午,小王就带着采购来的湿度传感器,投入到设备改造中。他按照之前规划的安装位置,在视觉识别区域下方钻孔、固定传感器,再连接数据接口,调试与模型的兼容性。苏晚在一旁协助,负责校准传感器的精度,确保湿度数据的准确性。

“传感器安装好了,现在开始校准。” 小王打开调试软件,将一组已知湿度的面团样本放在传感器上,屏幕上立刻显示出数据:47.2%。“和实际湿度 47% 基本一致,精度没问题。”

苏晚笑着说:“太好了!接下来我们把湿度数据的权重规则写入模型 —— 视觉识别为‘合格’时,湿度在 45%-50% 之间,直接判定合格;湿度在 51%-53%,修正为‘略不足’;湿度在 42%-44%,修正为‘略过度’;超出这个范围,标记为‘待人工复核’。”

小王快速敲击键盘,将规则代码写入模型:“搞定了!现在我们可以进行实际测试了。”

李萌萌早已准备好了 50 组全新的测试样本,涵盖所有发酵等级,其中特意增加了 30 组临界样本,用来检验双检测方案的效果。她将样本逐一放在设备上,启动检测程序。

车间里一片寂静,所有人都紧盯着屏幕上的检测结果。一组、两组、三组…… 检测结果不断刷新,误差率的数字在缓慢下降。

“已经检测 30 组了,误差率只有 3.3%!” 李萌萌兴奋地喊道。

小王加快了检测速度,当最后一组样本检测完成,屏幕上显示出最终结果:50 组样本,误判 2 组,误差率 4%!

“成功了!误差率真的降到 4% 了!” 团队成员们欢呼雀跃,激动地击掌庆祝。

陈曦看着检测报告,心中充满了感慨:“没想到双检测方案的效果这么好。之前我一直担心传感器会增加设备复杂度,现在看来,这种担心是多余的。反而,湿度数据让模型的判断更有底气了。”

苏晚却没有完全满足,她看着那 2 组误判样本,若有所思:“这两组误判样本,湿度和视觉特征都处于临界范围。虽然误差率已经很低了,但我们还可以进一步优化。我想在方案中加入‘传统手测校准’步骤。”

她解释道:“我们可以每周选取 100 组样本,邀请糕点老师傅进行人工手测,将手测结果与机器检测结果对比,校准模型的湿度阈值和视觉识别参数。这样可以避免设备长期使用后,传感器精度下降或环境变化导致的误差,确保长期检测精度的稳定性。”

林默立刻表示支持:“这个想法非常好!‘传统手测校准’能形成‘机器检测 - 人工复核 - 模型优化’的闭环,让设备持续学习传统经验,实现人机协同。这不仅能提升精度,还能让非遗手艺的核心经验通过数据不断传承下去。”

小王也补充道:“我们还可以把人工手测的数据记录下来,建立一个‘传统经验数据库’,后续可以用来训练更精准的模型,甚至拓展到其他糕点品类的检测中。”

陈曦看着苏晚,眼中满是认可:“苏晚,你这个方案越来越完善了。从双检测到人工校准,既保证了当前的精度,又考虑了长期的稳定性,还为后续的拓展埋下了伏笔。之前是我太局限于技术本身,现在才明白,真正的好技术,是能服务于传统、传承传统的。”

苏晚不好意思地笑了笑:“其实我也是在不断尝试中想到的。之前收集数据时,我就发现传统手测的评分和机器识别结果有很高的相关性,只是那时候还没形成完整的方案。现在看来,传统经验和现代技术并不是对立的,而是可以相互成就的。”

当天晚上,团队召开了总结会,正式确定了 “视觉识别 + 湿度传感器双检测 + 传统手测校准” 的最终方案。林默看着团队成员们脸上洋溢的笑容,心中充满了成就感:“从最初的硬件研发,到算法优化,再到现在的双检测方案,我们一路走来,遇到了无数困难,但也收获了成长。‘糕小默 2.0’不仅是一台智能设备,更是传统与技术融合的结晶。”

他顿了顿,继续说道:“接下来,我们将进行小批量试产,检验设备在实际生产中的表现。同时,苏晚负责制定传统手测校准的标准流程,陈曦负责优化模型的稳定性,小王负责设备的批量生产调试,李萌萌负责收集试产中的数据,为后续的优化做准备。我相信,在我们的共同努力下,‘糕小默 2.0’一定能成功量产,让林记的有机糕点和非遗手艺,走向更广阔的市场。”

团队成员们纷纷点头,眼中充满了坚定和期待。

小王在整理设备改造记录时,忍不住感慨:“真没想到,一个小小的湿度传感器,能带来这么大的变化。之前我总觉得技术越复杂越好,现在才明白,最有效的技术,是能解决实际问题、融合核心价值的技术。”

苏晚看着窗外的夜色,心中思绪万千。她想起爷爷教她做糕点时的场景,想起那些口传心授的经验,如今,这些经验通过数据和技术,被赋予了新的生命力。她打开工作笔记,写下:“传统不是包袱,而是宝藏;技术不是目的,而是工具。唯有将二者深度融合,才能让非遗手艺在新时代焕发勃勃生机。”

而她提出的 “传统手测校准” 步骤,也为后续的 “人机协同” 模式埋下了重要伏笔。在不久的将来,“糕小默 2.0” 不仅能自主完成检测,还能通过持续学习人工经验,不断提升精度,甚至能根据不同地区的口味偏好,调整检测标准,真正实现 “技术服务于人,传统赋能未来”。

车间里的灯光依旧明亮,映照着团队成员们忙碌的身影。“糕小默 2.0” 的量产之路,已经近在眼前。而这场传统与技术的碰撞,也将在林记的发展史上,写下浓墨重彩的一笔。

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