要成为一名合格的机器视觉工程师，需要学习和掌握以下方面的知识和技能：

计算机视觉基础理论

图像形成的基本原理

相机成像模型

颜色空间理论

图像处理技术

图像的采集、预处理、特征提取、图像分割、图像增强、图像恢复

对比度拉伸、灰度变换、傅里叶变换、DFT、小波变换、高低通滤波器设计

形态学（膨胀、腐蚀、开运算和闭运算以及凸壳等）

图像配准（模板匹配等）

模式识别

图像分类、目标检测、跟踪、识别

支持向量机（SVM）、随机森林、神经网络等算法

深度学习

卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）

TensorFlow、PyTorch等深度学习框架

传感器原理与应用

传感器类型及其工作原理

相机、光源、镜头等硬件选型

编程语言

Python（丰富的机器视觉库如OpenCV、TensorFlow、PyTorch）

C++（高效性能，适用于计算密集型应用）

C（适用于上位机开发，拖拽拽拽）

MATLAB（图像处理和算法开发）

软件工具

OpenCV（开源计算机视觉库）

Halcon（强大的机器视觉软件）

VisionPro（基于COM/ActiveX的机器视觉工具）

MATLAB（图像处理和算法开发）

硬件设备

摄像头、光源、传感器等硬件设备的选择和应用

相机选型、打光方式、镜头选择等光学知识

机器人学和自动化控制理论

机器人视觉系统

智能相机工程项目建立

EPSON机器人编程应用

视觉引导机械手定位抓取

其他

数据结构与算法（数组、链表、栈、队列、树、图等）

概率论与统计学（概率分布、期望、方差等）

微积分（导数、积分等）

建议按照以下步骤进行学习：

1. 扎实掌握数学和编程基础知识，特别是线性代数、概率论和微积分。

2. 深入学习图像处理库，如OpenCV，学会使用其进行图像处理和分析。

3. 涉足机器学习领域，了解并掌握常见的机器学习算法，并将其应用于图像识别等任务。

4. 通过实践项目巩固所学知识，不断提升自己的技能水平。