機器視覺技術是一門涉及人工智能、神經(jīng)生物學、心理物理學、計算機科學、圖像處理、模式識別等諸多領域的交叉學科。它主要用計算機來模擬人的視覺功能，從客觀事物的圖像中提取信息，進行處理并加以理解，最終用于實際檢測、測量和控制。其具有速度快、信息量大、功能多等特點。

圖像采集：這是機器視覺技術的基礎，通過相機、攝像機等設備將目標物體采集成數(shù)字信號，然后利用特定的圖像處理算法將其轉化為可供計算機處理的數(shù)字圖像。設備種類繁多，涵蓋普通數(shù)碼相機、攝像機到高端醫(yī)療影像設備和工業(yè)相機等，應用領域廣泛。

圖像預處理：將數(shù)字圖像預處理為更好的質量和格式，以方便機器視覺算法的使用。包括灰度變換、色彩空間轉換、噪聲過濾、邊緣檢測、圖像增強等多個方面。

特征提取：根據(jù)目標應用的需求從數(shù)字圖像中提取具有代表性的特征，并以數(shù)學形式表達。常見特征包括邊緣、顏色、紋理等，且通常要根據(jù)具體應用設計和選擇。

圖像分割：把數(shù)字圖像分割成不同區(qū)域，并將不同區(qū)域分配給不同的對象和結構。常見算法有基于閾值的分割、基于邊緣的分割、基于區(qū)域的分割等。

目標識別：依據(jù)圖像特征檢測和圖像分割的結果，將特定目標從圖像中提取出來，再進行進一步分析和處理。常用算法包括支持向量機、決策樹、深度學習等。

二、機器視覺的應用

工業(yè)領域

自動化生產(chǎn)：實現(xiàn)對物品的識別、判別和分類，從而達成自動化生產(chǎn)。

質量控制：自動檢測并判斷產(chǎn)品是否符合質量標準，提高質量檢測的效率和準確性。

安全監(jiān)測：對工廠進行監(jiān)控和安全防護，保障工業(yè)安全。

醫(yī)療領域

醫(yī)學影像分析：對數(shù)字化的醫(yī)學影像進行處理和分析，輔助醫(yī)生做出正確的診斷和治療方案。

疾病診斷：通過對患者的癥狀和影像進行分析，得到更準確的診斷結果。

手術輔助：監(jiān)控和分析手術過程，提高手術的成功率和安全性。

交通領域

交通監(jiān)測：監(jiān)測交通流量、車輛違法行為等，提高交通安全和管理效率。

智能交通管理：實現(xiàn)對交通信號的自動控制和調(diào)度，提升交通運行效率和道路通行能力。

無人駕駛：幫助無人駕駛汽車實現(xiàn)自主導航和安全駕駛。

安防領域

智能監(jiān)控：使監(jiān)控區(qū)域實現(xiàn)自動巡視和目標跟蹤，提高監(jiān)控效率和范圍。

人臉識別：協(xié)助警方快速抓捕和定位犯罪嫌疑人。

車牌識別：幫助對車輛的違規(guī)行為進行罰款和處理。

三、機器視覺所屬專業(yè)

機器視覺的一二級學科分別是：0811控制科學與工程；081104模式識別與智能系統(tǒng)，機械、機電、自動化等相關專業(yè)；或者0812計算機科學與技術 – 81203計算機應用技術。

機器視覺所涵蓋的專業(yè)領域如下：

電氣工程：用于機器視覺系統(tǒng)中硬件和軟件的設計。

工程數(shù)學：是圖像處理技術的基礎。

物理：作為照明系統(tǒng)設計的基礎。

機械工程：在機器視覺系統(tǒng)中有廣泛的應用。