相信多數人都經歷過這種痛苦經驗：一套全新的家具需要組裝。所有的零件都依照順序歸類排列，然後開始跟著組裝說明書開始組裝... 但總是花費了比預期還久的時間才能完成！
新加坡南洋理工大學 (NTU) 的科學家開發了可以使用機器人將家具零組件組裝的應用。機器人系統中包含了一台 Ensenso N35 3D 相機，並且在兩個手臂前端裝設夾具來抓取零件。
為了幫助機器人能夠完成 IKEA 椅子的租裝，來自 "School of Mechanical and Aerospace Engineering" 的團隊結合了三種不同的開源演算法。機器人本身的設計就是模擬人類組裝物體模式： 眼睛的視覺用 3D 立體相機代替，雙手則使用六軸工業機器手臂來代替。每組手臂前端都裝配了一個平行夾具用來抓取物件。壓力感測器則安裝在手腕的部分，用來決定每次抓取需要的力量，以及要用多少力量來將兩個零件組裝在一起。
在機器人開始組裝程序前，會先透過相機拍攝放置在地面上的零件 3D 影像，來建立一個零件分布地圖，而 Ensenso 3D 相機被選擇來擔任此項任務。相機使用 ”紋理投影技術” 原理 (立體視覺)，來模擬人類的視覺。用兩台相機從不同的位置拍攝同一個場景的影像，雖然相機看到的是同一個場景，但由於相機的位置不同，看到物體的視線視角也有差異。這時候透過使用特殊的演算法來比對兩幅影像，搜索相應的點，並可視化視差圖中所有的點位移。Ensenso 軟體可以計算出每個影像像素的在三維系統中的座標，也就是椅子的每個零件在空間中的位置資訊。
這個應用的挑戰在於即使處在複雜的環境當中，也要能夠儘可能地精確、快速且可靠地安置每個零件。有賴於 Ensenso 相機的高強度投影，在低光源的環境下，也能對物體表面提供高對比度的紋理投影。借助相機內建的 FlexView 影器技術，可進一步透過移動投影系統達到更可靠的影像點雲資料，讓機器手臂更容易辨識。另外一個獨家功能就是 Ensense 軟體所提供的手眼校正功能，確保 3D 相機的座標系統可以基於機器手臂的座標系統，讓 3D 影像資料跟機器手臂在同一個座標系統中。
NTU 的教授 Pham Quang Cuong 解釋道："對於機器人來說，將 IKEA 的椅子精準組裝好的複雜度是非常困難的。組裝的工作對於人類來說可能非常自然，但對機器人來說需要將步驟拆解成多個步驟，像是先確認每個零件的位置、需要抓取的力度、最後還要確保手臂在運行中不會跟另外的手臂運行路線產生衝突。透過投入大量的工程技術，我們開發出了能讓機器人順利組裝椅子的演算法。" NTU 的機器人可以在8分55秒內組裝好一套 IKEA 的 "Stefan" 椅子。
由 NTU 新加坡科學家開發的機器人是用於研究靈巧運動，作為機器人領域中需要精確控制機器人手臂，或是手指的力量和運動。這需要所有硬體與軟體的完美配合，而使用 Ensenso 立體相機進行 3D 影像處理是一大關鍵。