从人工示教转向批量采集，EGO 系统的试产验证逻辑会发生根本变化。过去靠操作员手眼配合抓取轨迹，如今要依赖传感器、夹具和自动化的重复节拍，这意味着一套可靠的检具和明确的验收样本，成了试产阶段真正的分水岭。
检具方面，重点不在昂贵，而在匹配采集工位的要求。首先要校验机械臂或运动模组的末端定位精度，用的通常是带标准孔系的基准板，用来确认每次采集时工具坐标系的重复性。其次是模拟工件姿态的仿形块，特别是那些表面反光、曲面复杂或边缘易变形的零件，仿形块能帮助系统在批量采集前验证视觉算法对光线和遮挡的适应性。再有就是快换法兰的重复定位检具，如果EGO系统涉及多末端切换，这一项直接决定后面数据的一致性。
验收样本的设计则需要跳出“合格品抽检”的旧思路。在人工示教阶段，往往只需几个典型路径作为参照；但批量采集会产生大量连续数据，因此验收样本必须覆盖边界情况。建议至少包含三类：标准姿态样本，用于校准基准；极限公差样本，模拟零件在公差上限或下限时的抓取表现，这能验证力控或视觉补偿的有效性；以及随机放入的干扰样本，比如轻度油污、遮挡或位置偏移，看系统是否还能稳定输出有效数据。样本的数量不必盲目求多，但每一类都应有明确对应的采集风险点。
试产阶段还应把检具和样本的校验频率固定下来。比如每班次开始用基准板复核一次坐标系，每换一批物料就抽一个极限样本跑一轮。这些动作不复杂，但能避免批量采集过程中错误数据一旦产生就大规模扩散。最终的目标很朴素：让人工示教的“手感”变成可量化、可重复、可追溯的工艺参数。检具和验收样本不是门槛，而是确保这一步迈得扎实的工具。