视觉检测是一个涉及多个学科领域的综合性技术，需要学习和掌握一系列知识和技能。以下是视觉检测学习的主要内容：

数字图像处理

图像的采集、存储、显示和处理方法。

图像的数字化和增强技术。

常用图像处理算法，如滤波、边缘检测、图像增强等。

计算机视觉原理

图像特征提取。

目标检测和跟踪。

图像分类和识别。

图像分割和形状描述。

计算机视觉中的算法，如特征点检测、目标跟踪算法等。

机器学习和深度学习

机器学习算法在视觉检测中的应用，如支持向量机（SVM）、神经网络等。

模式识别的基本理论和方法。

编程语言和工具

熟悉编程语言，如Python、C++等。

掌握相关的图像处理库和计算机视觉库，如OpenCV、TensorFlow等。

图形编程 （如果涉及图形界面和交互式应用）：

计算机图形学的基本原理和算法，如坐标变换、三维投影、光照模型等。

常用的图形编程语言和图形库，如OpenGL、DirectX等。

图形用户界面（GUI）的设计原则和常用控件的使用方法。

数学知识

线性代数、概率统计、图像处理等数学知识，这些知识有助于理解和实现视觉检测算法。

实践经验

通过实际的项目和实验，不断积累视觉检测的实践经验，提高算法的准确性和稳定性。

应用领域知识

了解工业检测、医学影像分析、安防监控等领域的应用案例和案例分析。

其他相关知识

光学基础知识，包括光源、反射器、控制器等。

硬件设备选型和维护知识，如相机、镜头、光源等。

运动控制和PLC通讯协议等知识，以实现自动化检测流程。

综上所述，视觉检测的学习内容涵盖了图像处理、计算机视觉、机器学习、编程、数学等多个方面。要成为一名优秀的视觉检测工程师，需要系统地学习和实践这些知识和技能，并通过实际项目积累经验。