基于视觉的、拥有机器学习能力的机械臂在实际中的应用广泛。以下是一些具体的应用示例：

1.      自学习机器人抓取：这种模型使用了基于pix2pix方法的条件GAN框架，生成器接受视觉图像或触觉图像作为输入，并生成一个对应的触觉或视觉图像，通过考虑时间信息的方式进一步提升了准确性。

2.      自主视觉感知与强化学习相结合的端到端机械臂智能控制方法：该方法利用yolo算法进行视觉感知，策略控制模块则使用ddpg强化学习算法。

3.      无传感器机械臂视觉控制：例如OWI-535机械臂，尽管其没有任何传感器和反馈信号，但仍然可以通过视觉控制进行操作。

4.      非标产线上的物体定位：许多制造业的非标产线上关于物体的定位多依赖于机械定位，而机器本体+视觉的结合，大大延展了机器人的应用范围。

5.      抓取能力：机械臂可以使用视觉控制和机器学习技术来实现类人的抓取能力，如上海交大团队提出的GraspNet-1Billion数据集，其中包含了大量基于物理受力分析得到的有效抓取姿态。

总的来说，基于视觉的、拥有机器学习能力的机械臂的应用非常广泛，不仅包括自主视觉感知和控制，还包括物体定位和抓取等多种任务。通过强化学习、GAN等机器学习方法，机械臂能够持续学习和优化操作策略，从而在各种复杂环境中实现高效精准的操作。