机器视觉是一门涉及多个学科的交叉领域，它主要属于控制科学与工程下的模式识别与智能系统，在有些院校则属于计算机科学与技术下的计算机应用技术。以下是关于机器视觉的相关介绍：

 机器视觉的本质和定义

机器视觉的本质是利用机器代替人眼进行各种操作与判断，极大地节省了劳动力，提高了工作效率，工作相对规范化，错误率明显降低。它是一门涉及人工智能、神经生物学、心理物理学、计算机科学、图像处理、模式识别等诸多领域的交叉学科。

 机器视觉的应用领域

机器视觉技术的应用领域广泛，包括工业自动化、无人驾驶、消费电子、新能源、半导体、汽车、交通、医药、农业/环境、航空航天/军事/国防、集装箱/包装、无人机/无人驾驶、能源(石油、天然气、太阳能、风能)、餐饮、林业/木材、一般制造业、物流/仓储/配送、医疗/医疗设备、制药、塑料、自主机器人等。

 机器视觉的技术基础

机器视觉技术基于计算机科学，涉及图像处理、人工智能、信号处理、模式识别等多个技术内容。它通过图像摄取装置将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，得到被摄目标的形态信息，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号，图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。

 机器视觉与人工智能的关系

机器视觉是人工智能领域的一个重要分支，它利用计算机视觉和图像处理技术，使机器能够像人一样理解和识别图像和视频信息。随着人工智能和机器视觉技术的快速发展，智能视觉工程的应用前景越来越广泛，该专业人才将拥有广阔的就业前景和发展空间。

综上所述，机器视觉是一门多学科交叉的领域，它结合了计算机科学、图像处理、人工智能等多个学科的技术，具有广泛的应用前景和重要的社会价值。