機器人與視覺系統的深度融合，賦予機器人 “眼睛” 和 “大腦”，使其從 “程序化執行工具” 升J為具備環境感知、自主決策能力的智能體。這種組合不僅提升了機器人在復雜場景中的適應性，更推動了工業自動化、醫療、物流等領域向柔性化、智能化轉型（圖 44）。目前主流的機器視覺方式分為 2D視覺和 3D 視覺兩大類。2D 技術起步較早，技術和應用也相對成熟。相較于 2D 視覺，3D 視覺更接近人眼，其核心在于對 3D 幾何數據的采集和利用，在傳統的圖像顏色信息外增加了空間維度，可獲取物體的深度信息，實現多維度定位識別。

在實際應用中機器人+視覺可實現多場景技術突破。手眼協調（Eye-in-Hand）：將相機安裝于協作機械臂末端，通過動態校準算法（如 Tsai 標定法）消除運動誤差，實現 “移動中實時定位”；例如，華沿機器人（HUAYAN）激光焊接系統采用手眼視覺，可在機械臂移動時跟蹤焊縫偏差并實時調整，焊接合格率大幅提升。多相機協同：在汽車總裝場景部署多臺視覺相機，從不同角度掃描車身姿態，機器人根據融合數據調整裝配力度，大幅降低車門安裝間隙誤差。

未來將有越來越多的協作機器人搭載視覺系統以滿足工廠柔性化、智能化的生產需求。