机器视觉是一个多学科交叉的领域，整体属于人工智能专业的一个分支，也与计算机科学有着紧密联系。它涉及多个专业和学科的知识和技术，以下是相关专业：
控制科学与工程（模式识别与智能系统）：为机器视觉提供控制方面的理论基础，在自动化和机器人领域有广泛应用，如目标跟踪、运动控制等。例如在自动化生产线上，利用机器视觉检测到产品位置后，通过控制工程相关知识实现对机械臂准确抓取产品的控制。
计算机科学与技术（计算机应用技术）：这是机器视觉的核心相关专业。计算机科学提供了许多基础知识和技术，如图像处理、模式识别、机器学习等，是机器视觉算法实现和图像处理的关键支撑。例如利用计算机算法对摄取的图像进行分析、识别图像中的物体等操作。
电气工程：用于机器视觉系统中硬件和软件的设计，例如设计合适的电路来驱动图像摄取装置（如CCD或CMOS摄像头），以及设计电源管理系统等硬件设施。
工程数学：是图像处理技术的基础，像线性代数、概率论、统计学等数学概念被应用于图像变换、特征提取、分类和回归等方面。例如在图像特征提取时可能用到线性代数中的矩阵运算，在图像分类时可能用到概率论和统计学的知识进行概率判断。
物理：是照明系统设计的基础，合理的照明系统有助于提高图像的质量以便于机器视觉系统进行图像分析和处理。
机械工程：机器视觉系统最广泛的应用领域之一，例如在机械制造中，利用机器视觉进行零部件的尺寸测量、缺陷检测等工作。
二、机器视觉课程内容
基本原理与方法课程
图像处理基础：包括图像的预处理（如灰度直方图、像素统计、亮度测量、彩色图转黑白等）、滤波、增强、二值化、形态学操作等。这些课程内容可以让学生掌握对原始图像进行初步处理的能力，以便后续更好地提取图像特征。
特征提取：教会学生如何从图像中提取有效的特征，这是进行目标识别、分类等操作的重要前提。例如通过特定算法提取图像中物体的边缘特征、纹理特征等。
目标检测和跟踪：让学生了解如何在图像或视频序列中检测出特定目标，并对其进行跟踪，这在安防监控、智能交通等领域有重要应用。
深度学习相关课程
深度学习模型介绍：如卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)等深度学习模型，让学生了解这些模型的结构、原理和特点，为后续在机器视觉中的应用奠定基础。
深度学习框架使用：学生将学会使用深度学习框架，如TensorFlow和PyTorch，进行图像分类、目标检测和语义分割等任务。例如利用TensorFlow框架构建一个图像分类模型，对不同种类的动物图片进行分类识别。
应用场景相关课程
制造业中的应用：例如产品质量检测和缺陷分析。通过实际案例分析，让学生了解机器视觉在生产线上如何检测产品的尺寸是否合格、表面是否有划痕等缺陷，从而提高生产效率和产品质量。
医疗健康领域应用：像辅助医生进行疾病诊断和手术操作。在课程中可能会介绍如何利用机器视觉技术对医学影像（如X光片、CT片等）进行分析，帮助医生更准确地诊断疾病，或者在手术中利用机器视觉进行导航、辅助操作等。
智能交通领域应用：如车辆识别和交通监控。课程会介绍如何通过机器视觉技术识别车牌号码、车辆类型，以及对交通流量进行监控，提高交通安全和管理效率。
前沿技术课程
目标跟踪的新进展：介绍目标跟踪领域最新的算法和技术，例如如何在复杂环境下更稳定、准确地跟踪目标。
行为识别技术：让学生了解如何通过机器视觉对人类或动物的行为进行识别，这在安防监控、智能家居等领域有潜在的应用价值。
3D视觉和增强现实相关技术：这些是目前机器视觉领域比较前沿的研究方向，课程会介绍3D视觉的原理、技术以及在增强现实中的应用等内容。
