深秋的原料產業園，被一層淡淡的薄霧籠罩，清晨的涼意讓空氣格外清新。園區會議中心，卻呈現出一派熱烈景象 —— 年度行業技研討會在此召開，來自全國各地的自化技專家、裝置研發工程師、企業技負責人齊聚一堂，圍繞 “智慧技賦能製造業分揀升級” 的主題，展開深研討與流。
劉豔作為總廠技研發小組組長，帶著團隊最新打磨的 “智慧分揀演算法最佳化報告” 參會。這份報告在之前裝置改造方案的基礎上，進一步優化了 AI 識別模型，重點解決了原料表面反、汙漬干擾等行業痛點，還新增了 “態分揀路徑規劃” 模組，可據原料規格自調整傳送帶速度與分揀通道，預計能將整分揀效率再提升 20%。
上午的主題演講環節結束後，進自由流與展板展示時間。劉豔帶著報告來到展板區，將列印好的演算法框架圖、引數對比表一一張在展板上。正當俯用筆修改報告中一關於 “多譜融合引數” 的標註時，後突然傳來一個溫和而沉穩的聲音：“您好，打擾一下。我看您展板上的演算法模型，在理原料表面反干擾時，是不是採用了近紅外與可見的多譜融合技？”
劉豔的微微一頓，隨即直起，轉過看向聲音的來源。說話的是一位穿著淺灰棉質襯衫的男人，材拔，戴著一副細框眼鏡，鏡片後的眼神明亮而專注，手裡拿著一本攤開的筆記本，上面麻麻寫滿了技要點與批註。男人的氣質溫和儒雅，卻著一對專業領域的嚴謹與執著。
“是的，您觀察得很細緻。” 劉豔禮貌地點點頭，語氣裡帶著幾分專業領域遇知音的驚喜，“傳統單譜識別技，在原料表面反較強時，很容易將反區域誤判為劃痕或汙漬，導致不合格品混。我們過引近紅外譜，利用不同材質在近紅外波段下的吸收特差異，結合可見影像的細節捕捉能力，構建了多譜融合模型，有效降低了反干擾帶來的誤判率。”
男人聽到這話，眼睛瞬間亮了起來，他上前一步，指著展板上的演算法流程圖，語氣裡滿是專業的好奇：“我陳默，是產業園上個月新引進的自化裝置研發工程師，主要負責智慧分揀裝置的核心技研發。剛才看您的演算法框架，發現您在多譜資料融合後，還加了自適應降噪演算法，這個思路很新穎。我之前在做金屬原料分揀裝置測試時，也遇到過反干擾問題，當時嘗試過單譜引數最佳化，效果始終不理想，您這個方案倒是給了我新的啟發。”
提到悉的專業領域，劉豔瞬間放鬆下來，之前參會時的些許張然無存。指著展板上標註的 “降噪模組”，詳細解釋道：“我們的自適應降噪演算法，會據原料材質自調整濾波引數 —— 比如理金屬原料時，會強化高頻濾波，減反帶來的高頻噪聲；理塑膠原料時，則側重中頻濾波，避免過度降噪導致劃痕細節丟失。目前測試資料顯示，採用這個方案後，反環境下的識別準確率能提升 15% 左右，誤判率控制在 0.5% 以下。”
陳默一邊認真傾聽，一邊快速在筆記本上記錄，筆尖在紙上劃過的聲音清晰而流暢。他偶爾會停下筆，提出一些專業問題：“那你們在多譜資料採集時，測的幀率與傳送帶速度是如何匹配的？如果傳送帶出現輕微抖，會不會影響資料同步度？”
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