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“内存溢出？”小李皱眉。
“不是溢出，是冗余。”刘好仃放大计算日志，“三通道融合时，梯度增强做了三次重复卷积，算力浪费了。它不是算不动，是被自己绕晕了。”
老张盯着图看了一会儿，忽然说：“要不，先单通道测？高光、侧光、背光分开跑，看哪个最管用，再决定要不要合。”
“分段验证。”刘好仃眼睛一亮，“好主意。别一股脑全上，先拆开看。”
第二轮测试调整方案，三类光源增强图分别独立输入。结果显示，侧光增强对微裂识别贡献最大，准确率提升12%，响应时间回落至0.5秒以内。
“找到主心骨了。”小李重新写脚本，把侧光通道设为优先处理路径。
第三轮测试加入干扰项：十张人为拍虚的图、八张低对比度图、五张气泡与裂纹相邻的混淆图。
测试进行到第十六张，那张曾被AI提前预警的“自爆片”再次出现。
“来了。”小李放慢语速。
第一遍运行，红框精准压在边缘暗区，判定A类裂纹。
第二遍，同样结果。
第三遍，进度条走到85%，红框闪了一下，随即消失，系统标注“无缺陷”。
“漏了？”老张凑近屏幕，“刚才还对的好好的。”
刘好仃没动，调出三次运行的中间层特征图。第一、二次，边缘梯度变化被明显激活；第三次，同一区域的神经响应强度下降了近四成。
“它不是看不见，是信心不足。”刘好仃指着数据，“同样的图，三次输入，输出不一致，说明模型对这类边缘特征的判断还不够稳定。”
小李盯着屏幕：“那怎么办？重训？”
“不急。”刘好仃新建一个比对窗口，“咱们加一道保险——双轨并行。原始图走一遍，增强图走一遍，只有两边都触发警报，才算最终判定。”
“相当于双重确认？”老张问。
“对。”刘好仃点头，“宁可慢一点，也不能让漏判溜过去。尤其是这种自爆前兆，早发现一分钟，就能少一块报废。”
小李立刻改逻辑，设置双轨判定条件。重新跑那张自爆片，三次测试全部标出裂纹，响应时间平均0.61秒，无漏判。
“稳了。”小李长出一口气。
“暂时稳了。”刘好仃保存测试日志，“但这五十二张只是开始。产线上每天出上百块玻璃，咱们得让它适应更多面孔。”
老张合上本子：“要不，从明天起，把所有新报废的边角料图，不管清不清楚，全塞进测试池？”
“正有此意。”刘好仃把最终日志打包，存进U盘，“咱们不靠运气，靠积累。每一张图都是它的老师，每一次错误都是它的台阶。”
小李看着屏幕上密密麻麻的日志记录，忽然问：“你说……它什么时候能自己发现问题，不用咱们一次次教？”
