在芝加哥国际制造技术展览会上，GE Fanuc公司在展台前进行的各类演示充分显示出了机器视觉在机器工具应用中所发挥的重要作用。在其中的一个演示中，机器视觉引导机器人将部件沿着一条包含了切削与去毛刺工序在内的模拟生产线移动；另一个演示则使用两个同步的机器人来组装一个齿轮箱。

在模拟的生产线上看机器人工作会让人们联想到在城市建筑现场中机器人的工作场景。最有趣的部分就是看两个“不协调”的机器人把部件放到数控铣床上。它们的“不协调”并不是操作上的混乱，而是这两个机器人分别在两个管理员的操纵下完全独立地工作，他们之间很少进行信号传递，就像桶队中的两个人，相互之间只需要交换两个信息：下游的人只需传达“我准备好接受另外一个桶了”的信息，而上游的人只需要传达“这里还有另外一个桶”的信息。

而在GE Fanuc公司的演示中，第一个机器人从一个大手提箱中挑拣出随机指定的部件。在夹住下一个部件以便将其挑拣出来之前，机器人需要：
1． 对箱子内的所有可用部件进行定位；
2． 确定下一个即将挑拣的部件；
3． 选择最好的夹取方位以便对部件进行挑拣并移动到指定位置。
仅第一个任务就比人们想象中的要复杂的多。视觉系统需要识别出箱子内的众多物品，然后将它们与目标零部件在各个方位的形状进行比较，包括那些倒立着的和侧放着部件的物品。
一旦机器视觉系统识别出箱子内所有的零件以及他们的定位后，任务2就不难实现了。选择干扰因素最少的部件，或者当挑拣过程的难易程度相当时，选择运动量最少的目标部件。
完成任务3只需要设计出将夹子放在部件上，然后将部件右侧向上放到指定位置的一系列组合运动。只需要写出几个“五坐标”数控程序，然后选择其中能够以最少的运动次数完成任务的方案既可。
这些是第一个机器人需要做的工作。第二个机器人知道部件放置在了指定位置，但他不清楚部件位于竖直坐标轴的那个方位上，也不知道部件在水平面的准确位置。他通过机器视觉来获取这些信息，然后移动自己的夹子来完成准确地抓取动作，从而将部件放在由x，y，z坐标确定的准确位置上。
给人印象最深的是两个机器人组装减速器时协调的动作。两个机器人紧密合作，如同一个人的两只手之间在合作一样。
在演示中，一个机器人捡起齿轮外壳的一半并交给另一个机器人。第二个机器人认真地将一个齿轮装进去，然后轴承上的第二个齿轮已经在外壳里了。机器人在组装过程中需要旋转第二个齿轮使得齿轮能够正确地相互咬合。
第二个机器人随后捡起外壳的另外一半并将其组装在正确的位置上。之后两个机器人一起将外壳递给第三个机器人，由第三个机器人拧紧螺母将减速器组合起来。
这些演示显示了机器人设备在机器视觉的引导下所具有的多重功能。机器视觉导引机器人能够在很多未知环境下完成复杂的任务，其灵活性已经可以与那些组装工人们相媲美。