（一）人工智能与视觉检测专业课程
在一些高校开设的《人工智能与视觉检测》微专业中包含以下课程内容：
计算机视觉：学生通过学习这门课程能掌握计算机视觉相关知识，如图像特征提取、模式识别、卷积神经网络等理论基础知识，总学时为56，考核方式为课程报告。
人工智能导论：有助于学生构建人工智能领域的基础知识体系，为视觉检测技术在人工智能场景下的应用奠定基础。
机器学习：作为重要课程，让学生掌握机器学习相关知识，并且在2023 – 2024 – 2学期开设。
深度学习与视觉检测项目实践：通过项目实践，学生能够熟悉图像和视频数据的采集、预处理、特征提取、模型训练和评估等实践环节，培养解决实际视觉检测问题的能力。
（二）机器视觉相关学科课程
机器视觉是一门涉及多领域的综合性学科，相关专业课程可能会涵盖：
光学：因为机器视觉系统中的照明光源、光学镜头等部件与光学知识紧密相关，光学课程可以帮助理解机器视觉系统中的成像原理等知识。
机械：在构建机器视觉系统时，机械方面的知识有助于设计系统的机械结构，例如摄像机的固定装置等，以确保系统各部分的稳定运行和相互协调，不过具体的机械课程可能会因专业方向有所不同。
计算机：计算机相关课程是基础，包括编程知识（如Python编程等），因为在视觉检测中需要编写程序来处理图像、实现算法等。并且要能够灵活运用各种计算机视觉和机器学习库，如OpenCV、TensorFlow和PyTorch等。
模式识别与图像处理：这两门课程是机器视觉的核心内容。模式识别课程能让学生掌握如何识别图像中的不同模式，图像处理课程则侧重于对图像进行各种操作（如滤波、增强等）以提高图像质量便于后续的分析和识别。
人工智能与信号处理：人工智能技术在现代视觉检测技术中不可或缺，例如深度学习算法用于提高检测的准确性；信号处理课程有助于处理图像采集过程中的信号转换等问题，将模拟信号转换为数字信号等操作。
二、视觉识别技术概述
视觉识别技术通常是指利用计算机系统和软件来解析和理解从图片或视频中捕获的场景的技术。现代视觉识别技术广泛应用于人工智能领域，它利用机器学习，特别是深度学习中的卷积神经网络(CNNs)进行特征提取和模式识别，以实现对视觉信息的智能化理解。其功能包括：
物体识别与分类：机器可以识别照片或视频中的物品，并将它们分类，比如识别出一个物体是猫还是狗。
场景理解：除了识别单个物体，机器还需要理解整个场景的上下文，例如区分一个餐厅里的各种物品和人物行为。
人脸识别：这是视觉识别中一个特别的领域，关注于识别和验证个体的面部特征，广泛应用于安全、监控和个性化服务中。
动作和姿态识别：不仅识别静态图像中的物体，还包括理解视频中的动态行为和人物姿态，如运动员的动作分析。
光学字符识别(OCR)：能够从图像中读取和转换文本信息，常用于扫描文档、车牌识别等应用场景。
图像分割：将一幅图像分割成多个部分或对象，对于诸如自动驾驶车辆中的路面和障碍物检测非常重要。
