El robot guiado por visión está intensamente integrado en la industria moderna, pero sigue siendo un desafío rastrear objetos en movimiento en tiempo real con precisión. En este documento, se propone un esquema de control adaptativo híbrido combinado con una Máquina de Aprendizaje Extremo (ELM) y control proporcional-integral-derivativo (PID) para el seguimiento visual dinámico del manipulador. El esquema extrae características de línea en el plano de la imagen basado en un sistema de láser-cámara y determina una entrada de control óptima para guiar al robot, de modo que las características de la imagen se alineen con sus posiciones deseadas. Las ecuaciones de observación y del espacio de estados se determinan primero analizando las características de movimiento de la cámara y el objeto. El sistema se representa luego como un promedio móvil autorregresivo con entrada extra (ARMAX) y un modelo de estimación válido. El predictor adaptativo estima en línea los parámetros 3D relevantes entre la cámara y el objeto, que se utilizan posteriormente para calcular la sensibilidad del sistema de la red neuronal. El controlador ELM-PID está diseñado para el ajuste adaptativo de los parámetros de control, y el esquema fue validado en una plataforma robótica física. Los resultados experimentales mostraron que el control de seguimiento visual del método propuesto mostró un rendimiento superior al de los controladores P puros y PID.