视觉检测技术是一门涉及多个学科领域的技术，适合学习的专业包括但不限于以下几个：

计算机科学与技术

核心课程：编程语言、算法设计、数据结构、操作系统、数据库系统等。

相关领域：计算机视觉、图像处理、模式识别、人工智能。

电子工程

核心课程：电路分析、信号处理、微电子学、通信原理等。

相关领域：图像传感器设计、信号采集和处理技术。

自动化

核心课程：控制系统理论、机器人技术、过程控制等。

相关领域：工业机器人视觉引导、质量检测等。

光电信息工程

相关课程：视觉检测技术，为光电信息工程专业学生开设的技术基础课。

模式识别与智能系统

相关领域：与机器视觉密切相关的课程和实践项目。

人工智能专业

学习人工智能中的机器学习、深度学习等关键技术，对机器视觉有着重要应用。

数学专业

涉及图像处理、特征提取、模式识别等，需要数学知识作为支撑，例如线性代数、概率论和统计学。

机械类专业

包括机械设计、制造、自动化控制等知识，有助于理解机器视觉技术在实际生产中的应用场景和与机械设备的集成。

测控专业

涉及用各种传感器来感知世界，如工业相机等。

眼视光医学专业

虽然这个专业与视觉检测技术看似不直接相关，但其课程中包括眼科光学基础、眼科学基础、临床视光学基础等，这些知识对于视觉检测技术的理解和应用也有一定帮助。

在学习视觉检测技术时，需要掌握以下内容：

数字图像处理基础

了解数字图像的表示和处理方法，包括图像的采集、存储、显示和处理等。

计算机视觉原理

学习计算机视觉的基本原理，包括图像特征提取、目标检测和跟踪、图像分类和识别等。

图像处理算法

学习常用的图像处理算法，如滤波、边缘检测、图像增强等，以及计算机视觉中的算法，如特征点检测、目标跟踪算法等。

机器学习与深度学习

了解机器学习和深度学习的基本原理，学习使用机器学习和深度学习算法进行视觉检测任务，如图像分类、目标检测等。

图形编程

学习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。同时，掌握常用的图形编程语言和图形库，如OpenGL、DirectX等。

工程实践

通过实践操作，如参加视觉检测项目或实习，锻炼自己的实践能力。同时，了解最新的研究进展和技术应用，不断提升自己的水平。

建议根据个人兴趣和职业规划选择合适的专业和课程进行学习，同时注重理论与实践相结合，以更好地掌握视觉检测技术的应用。