机械视觉考试的内容通常涵盖多个方面，具体要求可能因考试类型和院校而异，但综合多个信息源，主要考察内容如下：

一、核心理论基础

图像处理与特征提取

常用操作：滤波（如中值滤波、高斯滤波）、边缘检测（如Sobel、Canny）、图像分割（如阈值分割、区域生长）。

特征描述：SIFT、SURF、ORB等特征点检测算法，以及暴力匹配、FLANN匹配等特征匹配方法。

机器学习与深度学习

监督学习：分类（如SVM）、回归算法在目标检测、分类识别中的应用。

无监督学习：聚类算法（如K-means）在图像分割中的运用。

深度学习：卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）在图像识别、目标检测中的实现。

智能控制与系统集成

计算机视觉与机器人控制系统的结合，如基于视觉的路径规划、运动控制。

二、应用技术

目标检测与识别

基于传统算法（如Haar级联）和深度学习（如YOLO、SSD）的目标定位方法。

实际应用：缺陷检测、人脸识别、自动驾驶中的目标识别。

传感器与数据采集

光学传感器（如摄像头）、压力/温度传感器在机器视觉系统中的集成。

数据预处理：图像校正（标定）、传感器数据融合技术。

三、实践能力

编程与算法实现

编程语言：C/C++、Python，要求掌握图像处理库（如OpenCV）和深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch）。

实验设计：设计相机标定流程、特征点匹配算法，或基于深度学习的视觉系统。

系统设计与工程应用

传感器选型与系统集成方案设计。

应用场景：工业检测、医疗影像分析等实际工程问题的解决方案。

四、其他可能内容

传感器技术：

光学传感器、激光雷达（LiDAR）等在机器视觉中的原理与应用。

自动控制原理：PID控制、状态反馈在视觉系统中的优化。

建议备考方向

理论结合实践，重点掌握图像处理、机器学习算法及编程实现；

多做案例分析，熟悉目标检测、传感器集成等工程应用；

参考官方教材或考纲，确保知识体系完整性。