视力检测仪通过多维度数据清洗技术，构建起从原始数据采集到精准分析的完整闭环，为视觉健康评估提供可靠依据。其核心清洗流程涵盖数据预处理、异常值修正、重复项消除及标准化转换四大环节。

在数据预处理阶段，设备内置传感器网络实时采集屈光度、散光度等原始数据，嵌入式系统随即对数据进行初步校验，剔除明显超出生理阈值的无效记录。针对采集过程中可能出现的缺失值，系统采用均值插补算法，结合历史检测数据与群体统计特征进行智能填充，确保数据完整性。

异常值处理环节引入动态阈值模型，通过分析同一受检者多次检测数据的波动范围，结合同年龄段人群的屈光分布规律，精准识别测量误差或设备故障导致的异常数据。对于确认的异常值，系统自动触发二次检测流程，或采用中位数替代法进行修正。

重复数据消除机制通过比对检测时间戳、设备标识及受检者生物特征等关键字段，利用哈希算法快速定位重复记录。在确保数据唯一性的同时，系统保留首次有效检测结果作为分析基准，避免重复检测对统计结果产生偏差。

标准化转换模块统一数据格式与量纲，将不同检测设备采集的屈光度数值归一化为标准单位，消除设备差异对分析结果的影响。对于文本类数据，系统自动执行大小写转换、空格清理等操作，确保数据结构一致性。

通过这套智能清洗体系，视力检测仪将原始数据准确率提升至99.2%以上，为后续的视力评估报告生成与健康风险预警奠定坚实基础，推动视觉健康管理向精准化、智能化方向迈进。