机械视觉编程通常涉及以下步骤和所需程序：
选择编程语言
Python：因其易学易用且拥有丰富的图像处理和机器学习库（如OpenCV、TensorFlow和Keras）而广泛应用。
C++：适用于需要高性能和实时处理的机械视觉应用，拥有丰富的图像处理库如OpenCV和PCL。
MATLAB：适用于科学计算和算法开发，具有强大的图像处理和计算机视觉函数，适合快速原型开发和算法验证。
掌握数字图像处理基础
图像的读取、显示、转换、滤波、边缘检测等基本操作和处理方法。
学习计算机视觉算法
图像分割、特征提取、目标检测、图像匹配等常用算法，例如SIFT、HOG、CNN等。
使用图像处理库和工具
OpenCV：跨平台的开源计算机视觉库，支持多种编程语言，提供丰富的图像处理和计算机视觉算法。
MATLAB：提供图像处理工具箱，包括各种图像处理和分析函数，适合算法验证和快速原型开发。
HALCON：高性能的工业机器视觉库，支持多种编程语言，适用于工业自动化应用。
机器学习和深度学习
学习并应用机器学习算法，如TensorFlow、Keras等，进行深度学习和图像识别任务。
实践和项目经验
通过实际项目和编程练习来积累经验，加深对机械视觉编程的理解和应用能力。
总结来说，机械视觉编程需要掌握至少一种编程语言，了解数字图像处理基础，学习计算机视觉算法，并熟练使用相关的图像处理库和工具。根据具体应用需求和开发环境，可以选择适合的编程语言和工具进行开发。