机器视觉考研的专业选择涉及多个相关领域，具体可分为以下方向：

一、核心相关专业

模式识别与智能系统

该专业直接对应机器视觉的核心研究方向，涵盖模式识别、机器学习、智能控制等，与视觉算法开发紧密相关。

计算机科学与技术

提供计算机视觉、图像处理、机器学习等基础课程，是机器视觉领域最主流的考研方向，适合计算机基础扎实的学生。

二、相关交叉学科

控制科学与工程

研究系统动态行为与控制策略，适用于需要结合视觉系统与机械控制的场景。

光学工程

涉及光学系统设计与分析，对机器视觉中的成像原理和硬件实现有重要意义。

电子工程与自动化

侧重硬件设计（如传感器、信号处理）与系统集成，适合关注机器视觉硬件实现的学生。

人工智能与机器学习

结合深度学习、强化学习等技术，提升视觉系统的自主识别与决策能力。

三、其他相关方向

机械电子工程（机电一体化）：

融合机械设计与电子控制，适用于需要视觉系统的自动化设备。

测控技术与仪器：涉及传感器与数据采集，与机器视觉的感知模块相关。

生物医学工程：应用视觉技术于医疗影像分析等特殊领域。

四、注意事项

专业划分差异：

不同院校可能将机器视觉归类于计算机科学与技术或控制科学与工程下的模式识别与智能系统，建议以目标院校招生简章为准。

跨学科优势：

机器视觉本身是多学科交叉领域，可结合数学、物理等基础学科提升竞争力。

综上，机器视觉考研可优先考虑模式识别与智能系统或计算机科学与技术专业，同时结合自身兴趣选择交叉学科方向。