视觉检测可以使用多种编程语言和软件工具进行开发，以下是一些常用的选项：
Python
Python是一种简单易学且功能强大的高级编程语言，非常适合视觉检测应用。它拥有丰富的图像处理和机器学习库，如OpenCV、Pillow和NumPy，可以方便地实现图像处理和模型训练。
C++
C++是一种高效性能的编程语言，广泛应用于视觉检测领域。C++可以利用底层硬件资源，提供快速的图像处理和计算能力。常用的开源库，如OpenCV和Dlib，也提供了C++接口，方便开发者进行视觉检测算法的实现与优化。
Java
Java是一种通用的编程语言，也被广泛用于视觉检测应用开发。Java拥有丰富的图像处理和机器学习库，如JavaCV和DeepJavaLibrary，可以方便地进行图像处理和模型训练。
MATLAB
MATLAB是一种用于科学计算和工程领域的编程语言和环境。MATLAB提供了丰富的图像处理和计算工具箱，如Image Processing Toolbox和Computer Vision Toolbox。对于视觉检测算法的实现和验证，MATLAB提供了较为便捷的开发环境。
OpenCV
OpenCV是一个广泛使用的开源计算机视觉库，提供了丰富的图像处理和计算机视觉功能。它支持多种编程语言，如C++、Python、Java等，非常适用于开发各种视觉检测应用。
HALCON
HALCON是一种功能强大的机器视觉软件库，具备高性能的图像分析和处理功能。它提供了丰富的图像处理函数和算法，并支持多种编程语言，如C、C++、C等。
LabVIEW
LabVIEW是一种基于图形化编程的开发环境，特别适用于测量、自动化和控制系统。它提供了丰富的图像处理和计算机视觉模块，可用于开发视觉检测应用。
TensorFlow
TensorFlow是一个开源的深度学习框架，提供了丰富的图像处理和模式识别算法。它支持多种编程语言，如Python、C++等，可以用于图像分类、目标检测和分割等任务。
PyTorch 和 Caffe
这两种框架也是常用的深度学习框架，可以用于视觉检测任务。它们各自有不同的特点和优势，可以根据具体需求选择。
AI控制器与视觉AI云平台
一些平台如AI控制器与视觉AI云平台提供了从数据采集、模型训练到推理部署和检测执行的全流程服务，适合工业检测等应用场景。
根据具体需求和项目复杂度，可以选择合适的编程语言和工具进行视觉检测应用的开发。对于初学者或快速原型开发，Python和OpenCV是一个不错的选择；而对于需要高性能和底层优化的高级应用，C++和OpenCV可能更为合适。