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：20℃时湿度合格范围45%-50%，25℃时实际合格样本的湿度检测值在43%-48%，30℃时则在41%-46%。从数据规律来看，温度每升高5℃，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（℃），基准温度T0=20℃，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%×[(T-20)/5]，Hmax=50% - 2%×[(T-20)/5]；当T＜T0时，同理，湿度合格范围上下限各升高2%×[(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25℃时被误判的样本，湿度检测值42%，按修正公式计算，25℃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，“25℃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；30℃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20℃、25℃、30℃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25℃环境下，之前导致误判的样本全部被正确判定；30℃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%！20℃时1.4%，25℃时1.5%，30℃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。”
小主，这个章节后面还有哦，请点击下一页继续阅读，后面更精彩！