機器視覺是一個多學科交叉的領域，整體屬于人工智能專業(yè)的一個分支，也與計算機科學有著緊密聯(lián)系。它涉及多個專業(yè)和學科的知識和技術(shù)，以下是相關(guān)專業(yè)：

控制科學與工程（模式識別與智能系統(tǒng)）：為機器視覺提供控制方面的理論基礎，在自動化和機器人領域有廣泛應用，如目標跟蹤、運動控制等。例如在自動化生產(chǎn)線上，利用機器視覺檢測到產(chǎn)品位置后，通過控制工程相關(guān)知識實現(xiàn)對機械臂準確抓取產(chǎn)品的控制。

計算機科學與技術(shù)（計算機應用技術(shù)）：這是機器視覺的核心相關(guān)專業(yè)。計算機科學提供了許多基礎知識和技術(shù)，如圖像處理、模式識別、機器學習等，是機器視覺算法實現(xiàn)和圖像處理的關(guān)鍵支撐。例如利用計算機算法對攝取的圖像進行分析、識別圖像中的物體等操作。

電氣工程：用于機器視覺系統(tǒng)中硬件和軟件的設計，例如設計合適的電路來驅(qū)動圖像攝取裝置（如CCD或CMOS攝像頭），以及設計電源管理系統(tǒng)等硬件設施。

工程數(shù)學：是圖像處理技術(shù)的基礎，像線性代數(shù)、概率論、統(tǒng)計學等數(shù)學概念被應用于圖像變換、特征提取、分類和回歸等方面。例如在圖像特征提取時可能用到線性代數(shù)中的矩陣運算，在圖像分類時可能用到概率論和統(tǒng)計學的知識進行概率判斷。

物理：是照明系統(tǒng)設計的基礎，合理的照明系統(tǒng)有助于提高圖像的質(zhì)量以便于機器視覺系統(tǒng)進行圖像分析和處理。

機械工程：機器視覺系統(tǒng)最廣泛的應用領域之一，例如在機械制造中，利用機器視覺進行零部件的尺寸測量、缺陷檢測等工作。

二、機器視覺課程內(nèi)容

基本原理與方法課程

圖像處理基礎：包括圖像的預處理（如灰度直方圖、像素統(tǒng)計、亮度測量、彩色圖轉(zhuǎn)黑白等）、濾波、增強、二值化、形態(tài)學操作等。這些課程內(nèi)容可以讓學生掌握對原始圖像進行初步處理的能力，以便后續(xù)更好地提取圖像特征。

特征提取：教會學生如何從圖像中提取有效的特征，這是進行目標識別、分類等操作的重要前提。例如通過特定算法提取圖像中物體的邊緣特征、紋理特征等。

目標檢測和跟蹤：讓學生了解如何在圖像或視頻序列中檢測出特定目標，并對其進行跟蹤，這在安防監(jiān)控、智能交通等領域有重要應用。

深度學習相關(guān)課程

深度學習模型介紹：如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(CNN)和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(RNN)等深度學習模型，讓學生了解這些模型的結(jié)構(gòu)、原理和特點，為后續(xù)在機器視覺中的應用奠定基礎。

深度學習框架使用：學生將學會使用深度學習框架，如TensorFlow和PyTorch，進行圖像分類、目標檢測和語義分割等任務。例如利用TensorFlow框架構(gòu)建一個圖像分類模型，對不同種類的動物圖片進行分類識別。

應用場景相關(guān)課程

制造業(yè)中的應用：例如產(chǎn)品質(zhì)量檢測和缺陷分析。通過實際案例分析，讓學生了解機器視覺在生產(chǎn)線上如何檢測產(chǎn)品的尺寸是否合格、表面是否有劃痕等缺陷，從而提高生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量。

醫(yī)療健康領域應用：像輔助醫(yī)生進行疾病診斷和手術(shù)操作。在課程中可能會介紹如何利用機器視覺技術(shù)對醫(yī)學影像（如X光片、CT片等）進行分析，幫助醫(yī)生更準確地診斷疾病，或者在手術(shù)中利用機器視覺進行導航、輔助操作等。

智能交通領域應用：如車輛識別和交通監(jiān)控。課程會介紹如何通過機器視覺技術(shù)識別車牌號碼、車輛類型，以及對交通流量進行監(jiān)控，提高交通安全和管理效率。

前沿技術(shù)課程

目標跟蹤的新進展：介紹目標跟蹤領域最新的算法和技術(shù)，例如如何在復雜環(huán)境下更穩(wěn)定、準確地跟蹤目標。

行為識別技術(shù)：讓學生了解如何通過機器視覺對人類或動物的行為進行識別，這在安防監(jiān)控、智能家居等領域有潛在的應用價值。

3D視覺和增強現(xiàn)實相關(guān)技術(shù)：這些是目前機器視覺領域比較前沿的研究方向，課程會介紹3D視覺的原理、技術(shù)以及在增強現(xiàn)實中的應用等內(nèi)容。