视觉检测系统可以使用多种编程语言和工具来实现，具体选择哪种取决于项目需求、开发团队的技能和个人偏好。以下是一些常用的编程语言和工具：
Python
优点：简单易学的语法，拥有丰富的图像处理和机器学习库，如OpenCV、scikit-image、Pillow和NumPy。Python的生态系统非常强大，有大量的第三方库和框架可供选择，适合快速开发和原型设计。
缺点：作为一种解释型语言，Python在执行效率上可能不如编译型语言，但在大多数视觉检测应用中，这种性能差异是可以接受的。
C++
优点：高效性能，可以直接操作硬件，适合实时图像处理和计算机视觉任务。C++拥有丰富的图像处理库，如OpenCV和PCL，可以实现复杂的图像算法和检测方法。
缺点：语法相对复杂，学习曲线较陡峭，开发周期可能较长。
Java
优点：通用性强，拥有丰富的图像处理和机器学习库，如JavaCV和DeepJavaLibrary，适合跨平台开发。
缺点：相对于Python和C++，Java的开发效率和生态系统可能稍逊一筹。
MATLAB
优点：强大的数值计算和编程环境，提供了丰富的图像处理和计算机视觉工具箱，如Image Processing Toolbox和Computer Vision Toolbox，适合进行复杂的图像分析和模式识别任务。
缺点：成本较高，且不太适合需要高性能计算的实时应用。
LabVIEW
优点：基于图形化编程，特别适用于测量、自动化和控制系统，提供了丰富的图像处理和计算机视觉模块。
缺点：学习曲线较陡峭，主要用于特定的工程应用领域。
OpenCV
优点：广泛使用的开源计算机视觉库，支持多种编程语言，如C++、Python、Java等，提供了丰富的图像处理和计算机视觉功能。
缺点：需要一定的编程知识来充分利用其功能。
TensorFlow
优点：由Google开发的深度学习框架，提供了丰富的图像处理和模式识别算法，支持多种编程语言，如Python、C++等，适合构建和训练深度学习模型。
缺点：学习曲线较陡峭，计算资源需求较高。
根据以上信息，如果需要快速开发和原型设计，Python是一个很好的选择，因为它有丰富的库和框架，并且易于学习和使用。如果对性能有极高要求，或者需要实现复杂的图像处理算法，C++可能更适合。对于需要科学计算和工程领域的应用，MATLAB可能是一个好选择。而LabVIEW则适用于特定的工程应用，如测量和自动化。
建议根据具体的项目需求、团队技能和资源情况来选择最合适的编程语言和工具。