考研机械视觉的考试科目通常包含以下核心内容，具体可能因院校和学科方向略有差异：

一、基础课程

机械设计基础

考查机械零件的设计、制造工艺及机械系统的组成与分析，为理解机械视觉硬件结构奠定基础。

自动控制原理

涉及传感器原理、信号处理及控制算法，与机械视觉中的信号采集与反馈控制密切相关。

二、专业核心课程

模式识别与智能系统

图像处理：

包括滤波、边缘检测、特征提取等基础方法；

机器学习：监督学习（如分类算法）、无监督学习（如聚类）及深度学习（如卷积神经网络）在图像识别中的应用；

智能控制：计算机视觉与机器人控制系统的结合，如目标跟踪与路径规划。

计算机视觉

虽然未直接列为独立科目，但通常包含在模式识别与智能系统中，涉及图像配准、三维重建等核心内容。

三、选修或拓展内容

部分院校可能要求选修以下课程：

目标检测与识别：

如基于深度学习的物体检测算法（YOLO、SSD等）；

工程应用：探伤、场景建模等实际场景中的视觉技术。

四、备考建议

教材选择：

以机械设计基础、自动控制原理为核心，辅以《模式识别与智能系统》等专业教材；

关注招生简章：

不同院校对具体科目权重有差异，需以最新招生文件为准；

强化实验与项目：

通过图像处理、机器学习等实践项目巩固理论。

以上内容综合自多所高校的考研方向分析，建议结合自身报考院校的考试大纲进行针对性复习。