第192章 “糕小默 2．0” 试产遇挫 (3/4)

合格面团：颜色乳白，表面光滑，用手轻轻按压有弹性，内部气孔均匀，直径在

1-2mm

之间；

·

发酵过度面团：颜色偏黄，表面有明显凸起的气孔，按压后回弹缓慢，内部气孔粗大，直径≥3mm，部分甚至出现空洞；

·

发酵不足面团：颜色偏白，表面微干，按压后硬度较高，内部气孔稀少，直径＜1mm。

陈曦将这些照片打印出来，逐一标注关键特征：“你们看，发酵过度的面团最明显的特征是‘气孔直径≥3mm’和‘颜色偏黄’，但视觉识别系统的算法没有准确捕捉到这两个特征，导致误判；而发酵不足的面团，系统又对‘表面微干’这个次要特征过于敏感，忽略了‘整体接近合格标准’的核心判断，所以出现了误判。”

小王看着照片上清晰的差异，自责地低下头：“都怪我，调试的时候只关注了表面光滑度，没有考虑到气孔大小和颜色的细微变化，要是视觉镜头的精度再高些，或者算法能更精准地识别这些特征就好了。”

“这不是你一个人的责任，”

陈曦安慰道，“研发团队每个人都有责任，而且视觉识别系统的优化本来就是一个复杂的过程，需要不断调整算法参数、补充特征数据。现在我们已经找到了问题所在，接下来就有了明确的优化方向。”

苏晚在一旁仔细观察着这些面团照片，突然想起了什么。她走到废料盒旁，拿起一块发酵过度的面团和一块合格的面团，分别用手指摸了摸表面的湿度，又下意识地从口袋里掏出随身携带的湿度仪

——

这是她之前做原料储存调研时买的，没想到现在派上了用场。

“你们看，”

苏晚指着湿度仪上的数值，“合格面团的表面湿度是

65%，而这块发酵过度的面团，表面湿度只有

50%，比合格面团低了

15%！”

她又检测了发酵不足的面团，湿度仪显示

72%：“发酵不足的面团湿度更高，表面更干硬，这会不会也是判断发酵程度的一个关键指标？”

陈曦眼前一亮：“对啊！我怎么没想到湿度这个维度！视觉识别系统只能捕捉外观特征，但面团的湿度变化是内部发酵程度的直接反映

——

发酵过程中，面团会产生二氧化碳，同时水分会蒸发，湿度会随着发酵程度的加深而降低。我们之前只关注了外观，忽略了湿度这个重要的物理指标，这可能就是视觉识别系统误判的核心原因之一。”

林默也露出了笑容：“苏晚这个发现太关键了！视觉识别

+

湿度检测，双指标判断，应该能大幅提升精准度。这就像你爷爷当年手测发酵度时，不仅要看外观，还要摸湿度、闻气味，是多维度判断的结果。”

苏晚点点头，想起了爷爷传授的手艺：“我爷爷说过，好的发酵面团‘一看颜色、二摸湿度、三闻气味’，外观只是其中一个方面。机器要想达到人工的精准度，也需要模拟这种多维度判断的逻辑。”

这个意外的发现，让陷入困境的研发团队看到了希望。小王立刻说道：“那我们可以在视觉识别区域增加湿度传感器，同时采集外观特征和湿度数据，通过算法融合两个指标进行判断，这样肯定能降低误判率！”

“这是一个很好的优化方向，但不能操之过急。”

陈曦冷静地说，“我们首先要验证湿度与发酵程度的相关性

——

收集不同发酵阶段的面团湿度数据，建立‘湿度

-

发酵度’的对应模型；然后再修改算法，将湿度指标融入视觉识别系统，进行二次调试。这个过程可能需要一周时间，但只要方向正确，就能解决问题。”

林默表示支持：“没问题，团队全力配合你的研发工作，需要什么资源我们都尽量满足。首试失败不是终点，而是优化的起点，我们有信心把‘糕小默

2.0’打造成行业领先的智能糕点机。”

为了进一步验证湿度与发酵程度的相关性，团队当天就开始了补充实验。他们按照标准流程制作了

5

组面团，分别发酵

15

分钟（发酵不足）、20

分钟（接近合格）、25

分钟（合格）、30

分钟（轻微过度）、35

分钟（严重过度），然后用湿度仪测量每组面团的表面湿度和内部湿度，同时拍摄外观照片、记录口感特征。

实验数据清晰地显示：面团的湿度与发酵程度呈显着负相关，发酵时间越长，湿度越低，尤其是表面湿度的变化更为明显。合格面团的表面湿度稳定在

65%

左右，误差不超过