第202章 减少视觉误判（2/3）

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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。