本课程是电子信息科学与技术专业本科生的核心专业理论课程，旨在系统传授机器视觉自动检测技术的理论知识与实践方法，为学生搭建从技术认知到工程应用的完整学习路径。课程共设六章，内容体系兼顾理论深度与实践导向，全面覆盖技术全链条。
机器视觉作为典型的交叉学科，融合了光源照明技术、数字图像处理技术、控制技术、光学成像技术、传感器技术等核心技术，同时深度关联人工智能、神经生物学、心理物理学、计算机科学、模式识别等多领域知识。其技术本质是通过计算机模拟人类视觉的智能行为，从客观事物的图像中精准提取有效信息，经处理与理解后应用于实际检测和控制场景，凭借精度高、稳定性强、无损检测的显著优势，广泛服务于工业检测、精密测控、自动生产线、农产品品质检测与分级，以及危险场合作业机器人等关键领域，在现代工业与农业智能化升级中发挥着不可替代的作用。
课程内容设计层层递进：第一章从机器视觉的系统构成、工作原理、发展历程及应用领域切入，帮助学生建立整体技术认知框架；后续章节分别聚焦硬件体系（相机分类与参数、光学镜头选型、图像采集卡及数据传输）、成像技术（光源特性、工业灰度与彩色照明设计、LED 照明技术）、核心算法（图像预处理、频域增强、数学形态学、边缘检测、Blob 分析、阈值分割、图像匹配、相机标定与测量）、软件开发（图像文件格式、常用函数库、Matlab 应用及算法实例），并通过第六章的工程案例分析，实现理论与实践的深度结合。
通过课程学习，学生不仅能透彻理解机器视觉系统的主要组成、相机的成像原理及基本图像处理算法，熟悉多领域应用场景，更能通过常用视觉系统搭建实践，掌握系统构建的基本思路、硬件选型方法，具备独立完成系统搭建与软件程序编写的能力，最终实现工程实践能力与创新思维的双重提升，为后续投身电子信息领域相关研发与应用工作奠定坚实基础。
