清晨的车间里，机器运转的轻微嗡鸣打破了宁静。小王蹲在试验设备旁，正小心翼翼地调整相机的安装支架。按照苏晚昨天提出的建议，他将原本垂直于面团表面的顶部相机，调整为45°角倾斜拍摄，试图通过改变视角，捕捉到之前未能清晰呈现的面团边缘细节。
“支架固定好了，角度精准45°，光线补偿也调到位了。”小王直起身，擦了擦手上的灰尘，对着一旁记录参数的苏晚说道，“现在启动测试，看看边缘气孔的拍摄效果有没有改善。”
苏晚点点头，将提前准备好的50组重点测试样本摆放在传送带上。这组样本经过精心筛选，全部是之前视觉识别中容易误判的边缘特征样本——要么是边缘气孔分布稀疏，要么是存在细微裂纹，这些细节在之前的拍摄中常常被忽略，导致与湿度数据出现矛盾。“每组样本都标注了边缘气孔的实际参数，我们重点关注边缘区域的识别精度。”
陈曦坐在电脑前，调出视觉识别的实时监控界面，眼神专注：“数据传输正常，相机已完成预热，随时可以开始拍摄。这次我们单独测试视觉识别模块，先排除湿度数据的干扰，精准定位问题所在。”
林默站在车间中央，目光落在设备的检测区域。经过前一天双检测方案的成功落地，团队的士气正盛，但他清楚，研发路上没有一蹴而就的成功，细节上的漏洞往往是影响最终产品质量的关键。“开始测试吧，仔细记录每一组数据，尤其是边缘区域的识别情况。”
随着小王按下启动按钮，传送带动了起来，第一组样本缓缓进入检测区域。45°角放置的相机迅速对焦，屏幕上立刻呈现出面团的清晰图像。李萌萌凑在屏幕前，仔细对比着拍摄图像与实际样本：“看起来比之前好多了，面团表面的气孔分布能看得很清楚。”
前10组样本的测试还算顺利，视觉识别结果与实际参数的匹配度有了明显提升。小王脸上露出一丝欣慰：“看来调整拍摄角度确实有用，表面特征的识别精度提升了不少。”
然而，当第11组样本出现时，屏幕上的图像让所有人的笑容都凝固了。这组样本的边缘存在几处微小的气孔，在45°角拍摄的图像中，由于光线折射的原因，这些气孔被阴影覆盖，呈现出模糊的光斑，视觉识别系统直接将其判定为“合格”，但实际该样本的边缘气孔参数已超出合格范围，属于“略不足”等级。
“怎么会这样？”小王立刻暂停设备，调出该样本的拍摄图像，反复放大边缘区域，“角度调整后，表面特征清晰了，但边缘区域反而出现了阴影，导致气孔无法被准确识别。”
苏晚拿起这组样本，用放大镜仔细观察边缘气孔：“这些边缘气孔的直径只有0.3mm左右，本身就非常细微，45°角拍摄时，相机的景深无法完全覆盖边缘区域，再加上光线的遮挡，自然无法清晰捕捉。这种细节上的缺失，正是之前视觉误判的核心原因之一。”
测试继续进行，后续样本中类似的问题不断出现。当50组样本全部测试完毕后，李萌萌汇总的数据让团队陷入了沉思：“本次测试中，面团边缘区域样本的误判率仍高达8%，虽然比调整角度前的12%有所下降，但远未达到我们的预期。大部分误判都是因为边缘气孔无法清晰拍摄，导致特征提取不完整。”
“这可怎么办？调整了拍摄角度还是解决不了问题。”小王有些沮丧地坐在椅子上，双手抓了抓头发，“难道我们就没办法精准捕捉到边缘细节了吗？”
陈曦皱着眉头，反复研究着拍摄图像和误判数据：“45°角拍摄虽然解决了表面特征的识别问题，但存在天然的缺陷——无法兼顾面团的整体特征和边缘细节。单一相机的拍摄视角有限，很难做到全方位覆盖。”
林默示意大家冷静下来，他走到设备旁，仔细观察着相机的安装位置和拍摄角度：“遇到问题不可怕，关键是要找到针对性的解决方案。既然单一相机无法兼顾整体和边缘，那我们能不能从‘视角覆盖’入手，想办法让相机能捕捉到更多维度的图像信息？”
苏晚眼前一亮，她拿出一张白纸，快速画起了示意图：“林总说得对！我们可以设计‘双相机拍摄’方案。一台相机从顶部垂直拍摄，负责捕捉面团的整体特征，比如表面气孔的分布密度、颜色均匀度等；另一台相机从侧面45°角拍摄，专门聚焦于面团的边缘区域，捕捉边缘气孔的细节和裂纹情况。两台相机的数据融合后，就能实现全方位的特征提取。”
“这个想法可行！”陈曦立刻表示赞同，“双相机拍摄能弥补单一视角的不足，顶部相机保证整体特征的完整性，侧面相机聚焦边缘细节，两者结合就能最大程度提升图像的信息密度。而且数据融合技术在视觉识别领域很成熟，实现起来难度不大。”
小王也重新振作起来，眼中闪过一丝兴奋：“我之前在资料上看到过类似的方案，只要编写一个简单的同步程序，就能实现两台相机的数据实时融合。安装方面也没问题，我们可以在设备上新增一个侧面支架，用来固定第二台相机。”
林默看着大家重新燃起的斗志，满意地点点头：“就按这个方案执行。小王负责双相机的采购、安装和数据融合程序的编写；苏晚负责制定双相机的拍摄参数标准，比如焦距、曝光度、拍摄时机等，确保两台相机的数据能精准匹配；陈曦负责协助小王进行数据融合的调试，优化视觉识别模型的特征提取算法；李萌萌负责准备测试样本，重点增加边缘细节丰富的样本数量。”
方案确定后，团队立刻投入到紧张的准备工作中。小王当天就联系了相机供应商，采购了一台与现有相机型号一致的高清相机，确保两台设备的参数兼容性。第二天一早，相机就送到了车间，小王立刻着手安装工作。他在设备检测区域的侧面，精准测量并固定了一个新的支架，将侧面相机调整到45°角，与顶部相机形成互补视角。
安装完成后，最关键的环节就是数据融合程序的编写。小王坐在电脑前，专注地敲击着键盘。他需要编写一段代码，让两台相机在同一时间拍摄，然后将两组图像数据进行叠加和特征融合，生成一幅包含整体和边缘细节的完整图像。起初，由于两台相机的拍摄时机存在微小差异，融合后的图像出现了重影现象。
“怎么会有重影？”小王皱着眉头，反复检查程序代码，“拍摄时机已经同步了啊。”
陈曦凑过来，看着屏幕上的融合图像：“可能是两台相机的快门延迟存在差异。虽然我们设置了同步触发，但实际快门响应时间可能不一样，导致拍摄画面出现微小的时间差。”
小王恍然大悟，他立刻修改程序，加入了快门延迟校准模块。通过多次测试，他精准测量出两台相机的快门延迟差异，并在程序中进行了补偿。经过反复调试，重影问题终于得到了解决，融合后的图像清晰地呈现出面团的整体特征和边缘细节。
“成功了！”小王兴奋地喊道，将融合后的图像投影在白板上，“你们看，顶部相机拍摄的整体图像和侧面相机拍摄的边缘图像完美融合，边缘气孔的细节清晰可见，再也没有之前的阴影问题了。”
苏晚拿出之前拍摄的单相机图像，与双相机融合后的图像放在一起对比：“这是单相机拍摄的边缘区域，气孔模糊不清；这是双相机融合后的图像，边缘气孔的直径、分布都能精准识别。通过对比可以直观地看出，双相机方案的改进效果非常明显。”她还特意制作了一张“面团边缘气孔对比图”，将单相机和双相机的拍摄效果、识别精度等数据一一列出，让改进效果一目了然。
接下来，团队开始进行双相机方案的正式测试。李萌萌准备了100组测试样本，其中包含60组边缘细节丰富的临界样本，与之前的测试样本相比，难度明显提升。
“测试开始！”小王按下启动按钮，两台相机同时对焦拍摄，数据实时传输到电脑中，经过融合处理后，视觉识别系统迅速输出判定结果。前30组样本的测试非常顺利，无论是整体特征还是边缘细节，识别结果都与实际参数完全匹配。
“太厉害了！这组样本的边缘气孔直径只有0.2mm，双相机融合后竟然能精准识别出来！”李萌萌兴奋地说道，指着屏幕上的图像，“单相机拍摄时，这个气孔直接被忽略了，现在清晰可见。”
测试持续了两个小时，100组样本全部检测完毕。李萌萌汇总数据后，激动地向团队汇报：“双相机方案测试结果出炉！单相机拍摄时，边缘区域误判率为8%，整体误差率为2%；双相机拍摄并融合数据后，边缘区域误判率降至3%，整体误差率稳定在1.8%！边缘气孔识别清晰度提升了40%，远超我们的预期！”
“太好了！”团队成员们欢呼雀跃，纷纷击掌庆祝。小王看着测试数据，心中充满了成就感。这次不仅成功解决了边缘拍摄的问题，还通过编写数据融合程序，拓展了自己的技术能力。他深刻地体会到，研发过程中遇到的困难，都是提升自己的机会。
林默看着屏幕上的测试数据，脸上露出了欣慰的笑容：“细节决定成败，这句话果然没错。我们从单检测到双检测，再从单相机到双相机，每一次优化都是对细节的打磨。1.8%的误差率已经非常接近1%的理想目标，只要我们继续优化每个环节，就一定能实现最终的目标。”
他顿了顿，继续说道：“接下来，我们要做的就是固化双相机方案，将其融入到‘糕小默2.0’的设备设计中。小王负责优化数据融合程序，提升运行效率；陈曦负责根据双相机的拍摄数据，进一步优化视觉识别模型，减少极少数的误判情况；苏晚和李萌萌负责验证双相机方案在不同环境下的稳定性，比如不同温度、湿度条件下的拍摄效果，确保设备在实际生产中能稳定运行。”
团队成员们纷纷点头，斗志昂扬地投入到新的工作中。当天晚上，车间里依旧灯火通明。小王坐在电脑前，反复优化数据融合程序，试图进一步提升图像处理的速度。在调试过程中，他发现相机拍摄的图像质量会受到环境温度的轻微影响——温度过高时，相机的镜头会出现轻微的热胀冷缩，导致图像清晰度有细微下降。
“如果能实时监测车间的环境温度，是不是就能对相机的拍摄参数进行动态调整？”小王心中突然冒出一个想法，“而且，面团的发酵程度本身就与环境温度密切相关，如果能在设备中加入温度传感器，监测面团发酵的环境温度，将温度数据也融入到检测模型中，说不定能进一步提升识别精度。”
他立刻拿出笔记本，将这个想法记录下来：“后续可考虑加入温度传感器，构建‘视觉+湿度+温度’的三维监测模型，监测面团发酵环境温度，为模型优化提供更多维度的数据支持。”这个想法，也为后续的多维度监测方案埋下了重要的伏笔。
陈曦则在优化视觉识别模型，他将双相机拍摄的大量样本数据输入模型，通过调整卷积层的参数，让模型能更精准地提取边缘气孔的特征。经过反复调试，模型对边缘细节的识别能力又有了小幅提升。
苏晚和李萌萌则在测试不同环境条件下双相机的拍摄效果。她们通过空调调节车间温度，从20c到30c，每隔2c进行一次测试；同时调整车间的湿度，模拟不同的生产环境。测试结果显示，双相机方案在不同环境条件下的稳定性都非常好，边缘区域的识别精度波动不超过0.5%。
“双相机方案的稳定性远超我们的预期。”苏晚看着测试报告，对李萌萌说道，“即使在极端环境条件下，也能保持较高的识别精度，完全能满足实际生产的需求。”
李萌萌点点头：“是啊，而且通过双相机拍摄，我们收集到了更多细节丰富的样本数据，这些数据对后续模型的优化非常有帮助。相信只要我们继续打磨，误差率一定能降到1%以下。”
深夜的车间里，每个人都在为了共同的目标而努力。小王的温度传感器想法、陈曦的模型优化、苏晚和李萌萌的环境稳定性测试，都在一点点推动“糕小默2.0”向更完美的方向发展。
当第一缕晨光透过车间的窗户洒进来时，小王终于完成了数据融合程序的优化，图像处理速度提升了20%；陈曦也优化好了视觉识别模型，将整体误差率又降低了0.1%；苏晚和李萌萌的环境稳定性测试也全部完成，形成了一份详细的测试报告。
林默来到车间，看到大家疲惫却充满希望的脸庞，心中十分感动。他拿起测试报告，仔细翻阅着每一项数据：“1.7%的误差率，双相机方案稳定可靠，环境适应性强。大家的努力没有白费，我们离成功越来越近了。”
他看着团队成员们，语气坚定地说道：“接下来，我们将进入设备量产的最终准备阶段。我会联系生产厂家，将双相机方案、双检测方案等所有优化成果融入到量产设备的设计中。相信用不了多久，‘糕小默2.0’就能正式投入生产，让林记的非遗手艺通过现代科技，走向更广阔的市场。”
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终点，但新的征程才刚刚开始。而小王提出的温度传感器想法，也将在后续的设备升级中被提上日程，为“糕小默2.0”的持续优化注入新的动力。