1, 智能机器人学,涉及到的学科有哪些？
人工智能涉及的学科比较多，生活中的方方面面都有人工智能的实际应用。主要涉及哲学和认知科学，数学，神经生理学，心理学，计算机科学，信息论，控制论，不定性论，仿生学等学科。研究范畴 ：自然语言处理，知识表现，智能搜索，推理，规划，机器学习，知识获取，组合调度问题，感知问题，模式识别，逻辑程序设计，软计算，不精确和不确定的管理，人工生命，神经网络，复杂系统，遗传算法，人类思维方式。应用领域： 智能控制，专家系统，机器人学，语言和图像理解，遗传编程，机器人工厂。实际应用 ：机器视觉：指纹识别，人脸识别，视网膜识别，虹膜识别，掌纹识别，专家系统，智能搜索，定理证明，博弈，自动程序设计还有航天应用等。
2, 计算机视觉与图像识别是什么学科
”计算机视觉“，是指用计算机实现人的视觉功能，对客观世界的三维场景的感知、识别和理解。计算机视觉是一个处于指示前沿的领域。我们认为计算机视觉，或简称为“视觉”，是一项事业，它与研究人类或动物的视觉是不同的。它借助于几何、物理和学习技术来构筑模型，从而用统计的方法来处理数据。因此从我们的角度看，在透彻理解摄像机性能与物理成像过程的基础上，视觉对每个像素进行简单的推理，将在多幅图像中可能得到的信息综合成和谐的整体，确定像素集之间的联系以便将它们彼此分割开，或推断一些形状信息，使用几何信息或概率统计技术来识别物体。”机器视觉“，即采用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是指通过机器视觉产品（即图像摄取装置，分cmos和ccd两种）把图像抓取到，然后将该图像传送至处理单元，通过数字化处理，根据像素分布和亮度、颜色等信息，来进行尺寸、形状、颜色等的判别。进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。目前广泛应用于食品和饮料、化妆品、建材和化工、金属加工、电子制造、包装、汽车制造等行业。机器视觉是个相对较新的技术，它为制造工业在提高产品质量、提高生产效率和操作安全性上提供了许多技术。在其他相关技术中，机器视觉包括图像数字化、图像操作和图像分析，通常使用计算机来完成，所以说它是一门覆盖图像处理和计算机视觉的专业。然而，我们又强调过机器视觉、计算机视觉和图像处理不是同义的。它们其中之一都不是任何其他两个的子集。计算机视觉是计算机科学的一个分支，而机器视觉是系统工程一个特殊领域。机器视觉没有说明要使用计算机，但是在获取高速处理速度上经常会使用特殊的图像处理硬件，这个速度是普通计算机所不能达到的。机器视觉是计算机视觉在工厂自动化的一个应用。正如监视员在一个装配线上工作，可视地监视物件并判断其质量，因此机器视觉系统使用照相机和图像处理软件来完成类似的监视。一个机器视觉系统是一个在基于数字图像分析上作决定的计算机。综上所述，其实机器视觉和计算机视觉并没有很清晰的界限，而是紧密的联系在一起，它们有着相同的理论，只是在实际应用中有所不同，计算机视觉与机器视觉都是要从图像或图像序列中获取对世。
3, 工业机器视觉系统是什么？
机器视觉系统就是利用机器代替人眼来作各种测量和判断。它是计算机学科的一个重要分支，它综合了光学、机械、电子、计算机软硬件等方面的技术，涉及到计算机、图像处理、模式识别、人工智能、信号处理、光机电一体化等多个领域。图像处理和模式识别等技术的快速发展，也大大地推动了机器视觉的发展。嘉铭机器视觉产业应用广泛，有四大功能：1、指导和定位。视觉定位要求机器视觉系统快速准确地找到零件并确定其位置。上下料定位以机器视觉为指导，机械臂精确抓取。在半导体封装领域，器件需要根据机器视觉的位置信息进行调整，拾取芯片并精确绑定，这是视觉定位在机器视觉领域中最基本的应用。2，外观测试：测试生产线产品没有质量问题，这一环节也是最重要的环节，以取代人工。机器视觉涉及医学领域，其主要检测有尺寸检测、外观缺陷检测、瓶肩缺陷检测、瓶口检测等。3、高精度的检测：部分产品精度高，达到0.01 ~ 0.02m甚至U级。机器不能检测到人眼。4，识别是利用机器视觉对图像进行处理、分析和理解，以识别各种模式下的目标和物体。这些数据可以追溯和收集，广泛应用于汽车、食品、医药等行业。
相关概念
视觉
视觉（vision）是一个生理学词汇。光作用于视觉器官，使其感受细胞兴奋，其信息经视觉神经系统加工后便产生。通过视觉，人和动物感知外界物体的大小、明暗、颜色、动静，获得对机体生存具有重要意义的各种信息，至少有80%以上的外界信息经视觉获得，视觉是人最重要的感觉。
机器
机器是由各种金属和非金属部件组装成的装置，消耗能源，可以运转、做功。机器一般由零件、部件组成一个整体，或者由几个独立机器构成联合体，凡用来完成有用功的机器称为工作机，如各种机床、起重机、纺织机、发电机等。
图像处理
图像处理（imageprocessing）又称为影像处理，是用计算机对图像进行达到所需结果的技术。起源于20世纪20年代，一般为数字图像处理。图像处理技术的主要内容包括图像压缩、增强复原、匹配描述识别3个部分，常见的处理有图像数字化、图像编码、图像增强、图像复原、图像分割和图像分析等。图像处理是利用计算机对图像信息进行加工以满足人的视觉心理或者应用需求的行为，应用广泛，多用于测绘学、大气科学、天文学、美图、使图像提高辨识等。
