装配漏装视觉检测

漏装是「该做的没做」（零件不在位、工序未执行），错装是「做了但做错了」（装反、装错型号、装错方向）。前者判断存在性，后者还要判断属性与方向，判据设计上更复杂一些。

在判据明确、成像稳定的工序上，视觉检测可以承担全检工作，并且比人工更稳定。但对于判据难以量化、需要触感或听觉判断的工序，仍然建议保留人工或改用其它传感方式，不必强行用视觉解决所有问题。

取决于工序是否在同一位置、同一时刻完成。同一工位顺序完成的多道工序，一台相机分时拍摄即可；分布在不同工位的工序，则需要各自的采集点。核心约束是能否在每个工序完成后拍到结果特征。

把「型号」做成检测方案（配方）的一个维度：切换型号时切换对应的检测区域与判据模板。切换可以由 PLC 给出型号信号自动完成，也可以由操作员在界面上选择。

漏装检测的价值不仅在「挑出不良品」，还在于暴露工序问题：如果某一工序连续出现漏装，说明问题可能在上游设备或物料供应，检测数据本身就是排查线索。 与 PLC 联动时建议区分「单件不良」与「连续不良」两种信号：前者剔除即可，后者应触发停线或报警，避免同一问题持续产出。

多工序场景下，检测顺序按物理装配顺序排列最直观，也最便于定位问题：哪个工序的判据不通过，现场就知道该回哪一道工位。 需要注意的是，同一个位置可能有多种合理的视觉表现。例如压装到位可能表现为高度一致，也可能表现为压痕位置正确。判据应该选最稳定、最不容易受光照和批次波动影响的那一个，而不是看起来最精确的那一个。

按对象查看更具体的对象特点、判据与光学注意事项，共覆盖 螺丝有无检测、弹簧有无检测、卡扣有无检测、密封圈有无检测 等 8 类常见对象。

视觉检测替代的是重复性的目视判断，而不是全部人工。典型分工是：视觉承担逐件的全检与判定，人工负责复判边缘样本、处理换型与异常，以及维护光学与工装。实际投入多少人配合，取决于自动化程度与复判策略。

请提供装配流程图（工序顺序）与各工序的结果照片，工程师会逐工序判断哪些要素适合视觉核验。