機器視覺技術(shù)是一個涉及多學(xué)科知識和技術(shù)的交叉學(xué)科領(lǐng)域。它整體屬于人工智能專業(yè)的一個分支。

從學(xué)科分類角度來看，機器視覺的一二級學(xué)科分別是：控制科學(xué)與工程，模式識別與智能系統(tǒng)；或者計算機科學(xué)與技術(shù)，計算機應(yīng)用技術(shù)。

二、學(xué)習(xí)機器視覺可報考的專業(yè)

計算機科學(xué)相關(guān)專業(yè)

計算機科學(xué)與技術(shù)：這個專業(yè)提供了許多機器視覺所需的基礎(chǔ)知識和技術(shù)，例如圖像處理、模式識別、機器學(xué)習(xí)等。因為機器視覺的核心是利用計算機算法和技術(shù)來處理和分析圖像或視頻數(shù)據(jù)，計算機科學(xué)與技術(shù)專業(yè)能為機器視覺的學(xué)習(xí)奠定堅實的計算機基礎(chǔ)。

計算機應(yīng)用技術(shù)：該專業(yè)聚焦于計算機技術(shù)在實際場景中的應(yīng)用，這與機器視覺將計算機視覺技術(shù)應(yīng)用于檢測、測量和控制等實際操作相契合，有助于深入學(xué)習(xí)機器視覺在各行業(yè)的應(yīng)用技術(shù)。

控制科學(xué)與工程相關(guān)專業(yè)

模式識別與智能系統(tǒng)：在這個專業(yè)中，可以學(xué)習(xí)到機器視覺系統(tǒng)如何對圖像進行識別、分析并做出智能決策，這對于構(gòu)建和優(yōu)化機器視覺系統(tǒng)具有重要意義。例如在自動化生產(chǎn)線上，通過模式識別技術(shù)讓機器視覺系統(tǒng)識別產(chǎn)品缺陷或者進行目標定位等操作，是機器視覺在工業(yè)應(yīng)用中的關(guān)鍵部分。

自動化專業(yè)：自動化專業(yè)涉及到控制系統(tǒng)的設(shè)計、運行和優(yōu)化等知識。機器視覺在自動化領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用，例如機器人的視覺導(dǎo)航、自動化生產(chǎn)中的質(zhì)量檢測等都需要機器視覺與自動化技術(shù)的結(jié)合。學(xué)習(xí)自動化專業(yè)能夠掌握機器視覺與其他自動化設(shè)備協(xié)同工作的原理和技術(shù)，實現(xiàn)自動化生產(chǎn)流程中的視覺控制和監(jiān)測功能。

電子工程相關(guān)專業(yè)：電子工程提供了關(guān)于圖像傳感器、攝像頭、光學(xué)設(shè)備和信號處理等方面的知識。這些硬件組件對于獲取和處理圖像數(shù)據(jù)至關(guān)重要。在機器視覺系統(tǒng)中，圖像攝取裝置（如CMOS和CCD）是獲取圖像信號的基礎(chǔ)設(shè)備，電子工程專業(yè)的知識有助于深入理解這些硬件設(shè)備的原理、選型和優(yōu)化，從而確保機器視覺系統(tǒng)能夠準確地獲取高質(zhì)量的圖像數(shù)據(jù)用于后續(xù)分析處理。

數(shù)學(xué)專業(yè)：數(shù)學(xué)在機器視覺中扮演著重要的角色，包括線性代數(shù)、概率論、統(tǒng)計學(xué)等。這些數(shù)學(xué)概念被應(yīng)用于圖像變換、特征提取、分類和回歸等方面。例如在圖像的特征提取過程中，可能會用到線性代數(shù)中的矩陣運算來表示圖像數(shù)據(jù)，并通過概率論和統(tǒng)計學(xué)的方法對圖像特征進行分析和分類，因此數(shù)學(xué)專業(yè)的學(xué)習(xí)可以為機器視覺提供強大的理論分析工具。

光學(xué)工程專業(yè)：光學(xué)工程涉及到光學(xué)原理、光學(xué)儀器和光學(xué)系統(tǒng)設(shè)計等方面的知識。對于理解圖像采集和傳感的原理以及設(shè)計高質(zhì)量的圖像系統(tǒng)非常重要。在機器視覺系統(tǒng)中，良好的照明系統(tǒng)設(shè)計以及光學(xué)成像設(shè)備的性能直接影響著圖像的質(zhì)量，進而影響機器視覺系統(tǒng)對目標的識別和分析效果，光學(xué)工程專業(yè)知識有助于在這方面進行優(yōu)化和創(chuàng)新。