机器视觉程序可以使用多种编程语言和软件来实现，以下是一些常见的选择：
Python
OpenCV：一个开源的计算机视觉库，提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法，支持C++、Python和Java等多种编程语言。
TensorFlow：由Google开发的深度学习框架，用于构建和训练神经网络模型，支持分布式计算和GPU加速。
PyTorch：由Facebook开发的深度学习框架，具有动态图机制，易于构建和训练模型，同样支持多种编程语言。
C++
OpenCV：同样支持C++编程语言，适合对性能要求较高的图像处理和计算机视觉任务。
Halcon：德国MVTec公司开发的机器视觉软件包，支持C++和Windows平台，适用于各种工业自动化和机器视觉应用。
Cogrex：美国康耐视公司开发的VisionPro软件，支持C++，适用于高精度图像处理和机器视觉应用。
MATLAB
MATLAB提供了许多图像处理和计算机视觉的函数和工具箱，适合进行图像处理、特征提取和图像分析等任务。
Java
虽然Java不是机器视觉领域最常用的编程语言，但也有一些库和框架如OpenCV的Java接口可以用于机器视觉应用的开发。
建议
选择合适的编程语言和软件取决于具体的应用需求、性能要求和开发环境。对于需要高性能处理的场合，C++是一个很好的选择。对于快速开发和实验，Python是一个流行且功能强大的工具。MATLAB适合需要复杂算法和可视化分析的场景。根据团队的技术栈和项目特点，可以选择最适合的工具来开发机器视觉程序。