機器視覺技術(shù)是一個涉及多學科知識和技術(shù)的交叉學科領域。它整體屬于人工智能專業(yè)的一個分支。
從學科分類角度來看，機器視覺的一二級學科分別是：控制科學與工程，模式識別與智能系統(tǒng)；或者計算機科學與技術(shù)，計算機應用技術(shù)。
二、學習機器視覺可報考的專業(yè)
計算機科學相關(guān)專業(yè)
計算機科學與技術(shù)：這個專業(yè)提供了許多機器視覺所需的基礎知識和技術(shù)，例如圖像處理、模式識別、機器學習等。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)，計算機科學與技術(shù)專業(yè)能為機器視覺的學習奠定堅實的計算機基礎。
計算機應用技術(shù)：該專業(yè)聚焦于計算機技術(shù)在實際場景中的應用，這與機器視覺將計算機視覺技術(shù)應用于檢測、測量和控制等實際操作相契合，有助于深入學習機器視覺在各行業(yè)的應用技術(shù)。
控制科學與工程相關(guān)專業(yè)
模式識別與智能系統(tǒng)：在這個專業(yè)中，可以學習到機器視覺系統(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)的設計、運行和優(yōu)化等知識。機器視覺在自動化領域有廣泛的應用，例如機器人的視覺導航、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。學習自動化專業(yè)能夠掌握機器視覺與其他自動化設備協(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、光學設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設備，電子工程專業(yè)的知識有助于深入理解這些硬件設備的原理、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)學專業(yè)：數(shù)學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)計學等。這些數(shù)學概念被應用于圖像變換、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)計學的方法對圖像特征進行分析和分類，因此數(shù)學專業(yè)的學習可以為機器視覺提供強大的理論分析工具。
光學工程專業(yè)：光學工程涉及到光學原理、光學儀器和光學系統(tǒng)設計等方面的知識。對于理解圖像采集和傳感的原理以及設計高質(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)設計以及光學成像設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，光學工程專業(yè)知識有助于在這方面進行優(yōu)化和創(chuàng)新。
