最重要的原因应该是机器人智能的不断提升。自机器人出现以来，在确定部件的获取、检查其自身部件的位置以及检测错误状态或相关因素方面的智能经历了几个层次的发展。这种智能主要基于用于检测特定状态的特定传感器来实现。

例如，机器人将使用“光电眼”来确定芯片引脚、制动器或其他组件是否准备好，是否在正确的方向上。然后，这个“光电眼”连接到PLC或者直接连接到机器人控制器。在合适的时间，机器人会检查“光电眼”，以确保某个部件已经到位并处于正确的方向，然后将其捡起或进行其他操作。

使用“光电眼”或类似的传感器是一种简单可靠的方式和正确的选择。然而，自动化并不总是那么简单。要加工的零件种类繁多，所以区分零件的方法可能会比较复杂。

无论是零件还是制造工艺，简单的输送机都无法适用。例如，放置在由薄衬纸分隔成几层的盒子中的零件通常用于金属零件。然而，在没有附加装置的情况下，很难精确定位具有复杂几何结构的部件。

期以来，由于无法找到合适的方法来处理这些复杂的事务，机器人在一些行业的使用始终无法扩大。最近，这种情况终于改变了。其中最重要的技术之一是二维视觉系统。请登录自动成像协会的网站，获取更多关于这项技术的信息。

2D视觉系统由标准的工业相机组成，用于拍摄照片，供机器人分析，然后决定处理哪些部分。工业系统的历史并不长，但现在在价格、性能、可靠性等方面已经可以在一些应用中使用，这在短短几年前是无法实现的。

视觉系统可以帮助机器人拾取放置在箱子中的零件，箱子由标准的薄衬纸分成几层。这是将零件从一个车间转移到另一个车间甚至同一车间的通用方法。如果没有视觉系统，制造商必须使用相对昂贵的成形塑料衬垫或使用其他方法来精确地拾取盒子中的元件。这种可以放在箱子和柜子里的异形塑料垫相对来说更贵，其中仅模具的设计和制造就要花费6万到10万美元

2D视觉系统可以很好地替代成型衬垫或其他更昂贵的方法来定位机柜中的组件。然而，直到最近几年，仍然有一些原因使视觉系统的使用受到很大影响，包括不同批次的组件颜色的差异，箱和柜的具体情况的差异，以及重复使用的隔板上的标记等。随着视觉技术的不断发展，这些问题现在都可以得到很好的解决。现在，2D视觉系统可以定位堆放在橱柜隔板顶层的大多数组件。

这种应用的一般方法是使用安装在机柜上的摄像机来定位组件。摄像头安装在足够高的位置，这样机器人就可以在摄像头下面移动，进入机柜。在每一层开始的时候，机器人会对摄像头发来的地板组件图片进行分析，然后逐一定位。

如果需要更精确的定位，还可以将摄像头安装在机器人上，机器人会将摄像头移动到一个或一组组件的顶部并拍照，然后将照片发回给机器人进行分析和定位。当某一层楼的部件全部拆下后，机器人会取下隔板，开始拿起下一层楼的部件。

无论是将摄像头固定还是安装在机器人上，增加的成本都比使用特殊的垫板或其他方法定位组件的成本低得多。视觉系统还可以带来更多的灵活性，以处理同一条生产线上的不同组件，或适应组件的更换。由于成本的原因，这样的自动堆垛和卸载在几年前是无法实现的。现在，有了视觉系统，机器人方案是可行的，也是负担得起的

视觉系统对机器人的另一个好处是，它降低了用于将零件呈现给机器人的输送机的成本。在使用2D视觉系统之前，许多组件必须放置在由托盘传送带传送的固定托盘上。即使是简单的托盘输送机也要3万美元，而且成本会随着输送机传输距离的增加而增加。借助2D视觉技术，零件可以在相对便宜的带式输送机上运输。操作员或机器人放在传送带上的零件将被转移到机器人上。当安装在传送带末端的摄像机检测到元件已经传送到末端时，传送带将立即停止。相机还会定位零件，以帮助机器人捡起它们。

就像它被用来从橱柜的隔板上取下零件一样，视觉系统也可以帮助机器人准确定位和拾取传送带上的大多数零件。

2D视觉系统非常适合定位放置在同一平面上的组件，但它不是万能的。在过去的几年里，三维视觉系统已经被用来定位不在一个平面上的零件。例如，这些组件可以堆叠在彼此的顶部，但是当组件堆叠时，两端可以互换。在这一点上，2D图像不能提供足够的信息来处理这种位移。

实践证明，一种简单的方法是将激光波段与2D照相机结合起来。在机柜顶部安装一台2D摄像机，粗略定位组件，并确认要选择的下一个组件。然后在机器人上安装另一个摄像头，并与激光结合。机器人将激光器和照相机移动到另一个部件上，然后激光器将把附加中心对准部件上的目标。零件上的这个目标可以是一条边、一个圆或其他明显的标志。通过简单的三角测量，照相机可以三维定位部件的位置和方向。