视觉检测可以使用的编程软件有多种，以下是一些常用的编程软件及其特点：
OpenCV
特点：OpenCV是一个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。它提供了丰富的图像处理和计算机视觉功能，适用于开发各种视觉检测应用。
HALCON
特点：HALCON是一种功能强大的机器视觉软件库，支持多种编程语言如C、C++、C等。它提供了丰富的图像处理函数和算法，适用于高性能的图像分析和处理任务。
MATLAB
特点：MATLAB是一种强大的数值计算和编程环境，可以进行图像处理、计算机视觉和模式识别等任务。它提供了丰富的图像处理函数和工具箱，适用于快速原型开发和算法验证。
LabVIEW
特点：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，适用于开发视觉检测应用。
Python
特点：Python是一种简单易学且功能强大的脚本语言，拥有丰富的图像处理和计算机视觉库，如PIL（Python Imaging Library）、scikit-image、OpenCV等。Python可以与其他库和工具进行无缝集成，适合进行快速信息处理和实时视觉检测。
TensorFlow
特点：TensorFlow是一个开源的深度学习框架，支持多种编程语言如Python、C++等。它提供了丰富的图像处理和模式识别算法，适用于图像分类、目标检测和分割等任务。
PyTorch
特点：PyTorch是另一个流行的机器学习框架，提供了动态图计算和自动求导的功能，使得模型的开发和调试更加灵活和方便。它也适用于视觉识别的开发。
Caffe
特点：Caffe是一个快速的深度学习框架，特别适用于图像分类和目标检测等任务。它使用C++编写，具有高效的计算性能和丰富的模型库。
Cognex VisionPro
特点：Cognex VisionPro是美国Cognex公司开发的一套专业的机器视觉开发软件，具有强大的图像处理和分析能力，支持多种图像来源和传感器。
海康视觉检测编程软件
特点：由海康威视公司开发，提供了一套功能强大、易于使用的工具和库，用于开发和实现各种视觉检测任务，例如目标识别、图像分割、检测、跟踪等。
根据具体需求、项目复杂度以及个人或团队的技能水平，可以选择合适的编程软件和工具进行视觉检测应用的开发。例如，对于需要高性能和实时性的应用，C++和OpenCV可能是更好的选择；而对于需要快速原型开发和算法验证的应用，Python和MATLAB可能更为合适。