机器视觉不完全属于电子工程，但与电子工程有一定联系。
交叉部分：在机器视觉系统中，硬件方面涉及到图像摄取装置（如CMOS和CCD）等电子设备的设计与应用，这部分与电子工程相关。电子工程中的电路设计、信号处理等知识可以用于机器视觉系统中硬件电路的构建以及图像信号的初步处理等工作。例如，设计合适的电路来驱动图像传感器，确保其正常工作并准确获取图像信号，这一过程就需要电子工程的相关知识与技术支持。
不同部分：机器视觉是一个多学科交叉的领域，除了电子工程相关内容外，还涉及到计算机科学技术（如图像处理算法、软件编程等）、机械工程（在系统构建、设备安装等方面）、工程数学（作为图像处理技术的基础）、物理（照明系统设计的基础）以及控制科学与工程（用于系统的整体控制和决策）等多个学科领域的知识。它不仅仅局限于电子工程范畴内的电路、电子元件等内容，更多的是综合多个学科的知识来实现模拟人类视觉功能，进行测量和判断等任务。
机器视觉所属专业
机器视觉是一门涉及多个专业的交叉学科。
控制科学与工程相关：机器视觉的一二级学科分别可以是控制科学与工程、模式识别与智能系统，这与机械、机电、自动化等相关专业存在联系。在一些院校中，机器视觉相关内容会在控制科学与工程学科体系下进行教学与研究，例如涉及到机器视觉系统的控制策略、智能决策等方面的知识体系构建。
计算机科学与技术相关：也可属于计算机科学与技术下的计算机应用技术。计算机在机器视觉中起到核心作用，从图像摄取后的数字化处理、特征抽取到最终根据判别结果控制设备动作，都离不开计算机算法、编程等技术的支持。像图像处理算法、模式识别算法等都是基于计算机科学技术来实现的，因此机器视觉与计算机专业紧密相关。
其他相关专业：一般来说机器视觉所涵盖的专业领域还包括电气工程（用于机器视觉系统中硬件和软件的设计）、工程数学（作为图像处理技术的基础）、物理（照明系统设计的基础）、机械工程（机器视觉系统最广泛的应用）等。这些专业领域为机器视觉提供了不同方面的技术支撑，共同构成了机器视觉这一复杂的交叉学科。
