近年來，機器視覺在工業領域的應用範疇大舉擴張，除了原本的讀碼掃描、文字識別功能外，更與機器手臂結合，讓原本只能盲取盲放的手臂開啟視野，能夠辨識其所要取放的物體，甚至還可以繞過障礙物。另一方面，機器手臂也讓原本大多採取定點安裝，應用受到局限的機器視覺變得更加彈性，例如安裝在手臂上的移動式視覺系統，就能更靈活地貼近表面凹凸不平的待測物，看到更多原本看不到的死角。
所羅門集團日前在自動化展中，展示了多款機器視覺與機器手臂結合應用的案例。除了利用2D機器視覺辨識待取物料的顏色、輪廓跟位置，進而精準抓取正確的物件外，由兩支鏡頭所組成的3D視覺系統，則賦予視覺引導機器人(VGR)「深度」的概念，讓VGR得以從有一定深度的物料箱中取出雜亂堆放的物料，並閃過箱壁的阻礙，將物料放到對應的定點。
所羅門表示，由於2D視覺沒有深度的概念，因此採用2D機器視覺的手臂雖可精準取放跟辨識物料，但倘若從出發點到目的地之間有障礙物存在，除非這個障礙物是固定的，可以透過預先編程來閃躲，否則光靠機器視覺，無法提供給手臂足夠的資料。但3D機器視覺則可以感測出深度的變化，進而指揮手臂做出閃躲動作。
這其實是一項很實用的功能。舉例來說，當物料箱裡有一堆隨機堆疊的物料需要機器手臂個別撿取到定點，隨著時間過去，箱子裡的物料越來越少，手臂Z軸運動的距離也會跟著增加，就像人伸手到箱子的底部取出料件，要把手伸得更進去一樣。但當手臂要從箱子縮回來時，如果沒有Z軸的資訊，手臂很可能會直接撞上箱子卡住。
當然，這個問題還是可以透過手臂編程來解決，例如手臂要上升到某個固定的安全高度後，再開始往目的地移動。但3D視覺可以用即時量測的方式提供手臂必要的資訊，因此在應用上可以更加靈活。
除了扮演指揮官的角色之外，所羅門也展示了直接將機器視覺系統安裝在手臂上的應用。這種應用模式稱為移動式機器視覺，其特性在於讓視覺系統在檢測表面凹凸不平的待測物時，能夠從更多不同角度取得物件的影像，進而找出原本藏在死角裡的瑕疵。
所羅門指出，一般來說，工業相機都是定點安裝居多，但這種安裝模式在應用上有其局限性。以物件瑕疵檢測為例，若待測物本身凹凸不平，相機卻只能從一個固定角度取得影像，則這些影像難免會有死角產生。傳統上，遇到這種狀況只有兩種解決方法，一是用多台相機從不同角度取像，二是讓物件旋轉移動，用各種角度去面對工業相機。
直接把工業相機安裝在手臂上，則是近年興起的新解法。藉由手臂靈活運動的特性，工業相機可以從各種角度取的待測物的影像，而且即便待測物像汽車引擎蓋那麼龐大，也只需要一台工業相機就能取得高解析度影像，讓細小瑕疵無所遁形。但這種做法也有其先天限制，就是檢查速度往往會比同時使用多台相機來得慢。但因為無死角這個特性，因此在大型零部件的品管檢測上，這種移動式視覺頗獲客戶好評。
