选择机器视觉技术时，可以考虑以下几个方面：
应用领域
人脸识别：需要高精度的人脸检测和识别技术。
自动驾驶：需要实时检测和识别道路上的物体、行人和其他车辆。
无人机：用于自动导航和避障，需要图像处理和目标检测技术。
医学影像分析：需要分析医疗影像，如X光、CT、MRI等，进行疾病诊断。
工业生产：用于自动化生产线上的质量检测、物品分类和定位等。
技术选型
卷积神经网络（CNN）：目前最普遍的计算机视觉模型结构，适用于图像分类、目标检测等任务。
目标检测算法：
Faster R-CNN：基于深度神经网络的目标检测模型，检测速度快，适用于需要高精度检测的应用。
YOLO（You Only Look Once）：单阶段目标检测算法，检测速度快，适用于实时应用。
图像处理技术：
图像分类：基于色彩、纹理、形状、空间关系等特征进行分类。
特征提取：使用SIFT、SURF、ORB等算法进行特征提取和匹配。
硬件选择
计算机：需要高性能的GPU来支持深度学习模型的训练和推理。
FPGA：适用于需要低功耗和实时处理的机器视觉应用，如工业自动化和医疗影像分析。
摄像头：
AI Camera：集成了处理器的智能相机，适用于需要小型化和便携性的应用。
Industry Camera：工业相机，适用于工业自动化和高质量的图像处理。
开发工具和框架
深度学习框架：如TensorFlow、PyTorch、Keras等，用于构建和训练机器视觉模型。
OpenCV：开源计算机视觉库，提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法。
根据具体的应用需求和场景，可以选择合适的技术和工具进行机器视觉技术的开发和应用。例如，如果需要处理大量的图像数据并且对实时性有较高要求，可以选择使用YOLO或Faster R-CNN等目标检测算法，并搭配高性能的GPU进行计算。如果应用在工业自动化领域，可以考虑使用FPGA进行低功耗和实时性要求较高的机器视觉任务。