视觉引导定位与检测的分界

引导定位与视觉检测的分界，可以用输出的东西来划。引导的输出是一个坐标或位姿——「这个零件在 x、y、角度 θ 的位置」，它会被送给机器人、伺服或运动控制器去执行一个动作。检测的输出是一个判定——「合格」或「不合格」，以及支撑这个判定的证据。前者参与控制，后者参与决策。这一个差别会一路传导到指标、接口、安全要求和验收方法上。

指标定义完全不同

最容易被忽略的是延迟这一项。检测工位可以从容地拍完、算完、再给结果，只要在工件离开工位之前算完就行；引导工位不行，它的输出要在一个控制周期内交给机器人，晚了几十毫秒，机器人可能已经走过该转向的那一点。这意味着引导方案在选择算法和算力时，必须把整条链路的耗时算进去，而不只是推理那一步——推理耗时优化 在引导场合是硬约束，在检测场合只是效率问题。

怎么判断一个需求属于哪一类

一个工位同时做两件事时

实际项目里，同一个工位既要引导机器人抓取、又要判断工件有没有缺陷，是很常见的组合。这种组合本身没问题，但需求文件里必须把两套指标分别写清楚，否则验收时会纠缠不清。至少要分别写明：引导的落点精度要求是多少、工作空间内各个位置的允许误差是多少、从触发到输出的最长时间是多少；检测的检出率与误报率各是多少、用哪一批样本集验收、判错时如何处置。

还有一个工程上的取舍值得提前想：两件事共用一套相机和算力，还是各用一套。共用能省硬件，但引导对延迟敏感、检测对算力敏感，两者的资源需求会互相挤占——检测那边一旦遇到一批难例算得久了，引导的延迟就跟着超标。分开做硬件成本高一些，但两套指标互不干扰，故障也更容易定位。工件节拍紧张、或者两个任务的算力需求都接近上限时，分开通常是更稳的选择。

一个工位做两件事的常见安排

如果确实要在一个工位上同时做引导与检测，工程上有几种成熟安排。最常见的是分时：先拍一张用于引导，机器人动作完成之后再拍一张用于检测，两次取像共用同一套光学，但在时间上分开，资源不争抢。另一种是分区：把视场划成两块，引导用一块、检测用另一块，各自只处理自己关心的区域，缺点是两块都要留够余量，视场利用率下降。还有一种是把检测降级成「记录加抽检」，系统在线只负责引导和存图，判定由离线抽查完成，这样在线部分对延迟的要求就只剩引导那一条。三种安排没有绝对优劣，取决于节拍松紧和客户对全检的要求，但无论选哪一种，都应当在方案里写明，而不是让现场临时决定。