机器视觉工程师的工作范围广泛，不同的角色和职责对编程能力的要求也有所不同。以下是从多个角度解析这个问题：
1. 底层算法开发工程师
编程要求: 非常高
工作内容: 开发和优化图像处理算法，构建底层视觉系统。
技能要求: 深入理解图像处理理论，熟练掌握C/C++、Python等编程语言，熟悉OpenCV等开源库。
特点: 需要从零开始编写复杂的算法，对数学和计算机科学有深刻的理解。
2. 二次开发工程师
编程要求: 中等
工作内容: 基于现有的机器视觉框架，根据客户需求进行定制开发。
技能要求: 熟悉Visual Basic、C#、C++等编程语言，了解机器视觉SDK（如Halcon、VisionPro等）。
特点: 主要任务是集成现有工具和库，实现特定的应用需求，对编程能力的要求相对较低。
3. 应用工程师（FAE）
编程要求: 较低
工作内容: 在客户现场进行系统调试和优化，确保视觉系统正常运行。
技能要求: 基本的编程能力，熟悉机器视觉软件的操作和配置。
特点: 更注重实际应用和现场问题解决，对编程能力的要求最低。
机器视觉定位编程软件
对于不同级别的机器视觉工程师，使用的编程软件和工具也有所不同：
1. 开源库：OpenCV
特点: 开源、灵活，支持多种编程语言（C++、Python等）。
适用人群: 底层算法开发工程师，需要高度定制化的开发。
优势: 功能丰富，社区活跃，文档齐全。
2. 商业软件：Halcon
特点: 商业软件，功能强大，集成度高。
适用人群: 二次开发工程师和应用工程师。
优势: 提供了丰富的工具和模块，简化了开发流程，适合快速开发和部署。
3. Builder类软件
特点: 可视化界面，无需高级编程基础。
适用人群: 应用工程师，尤其是初学者。
优势: 操作简单，上手快，适合快速解决问题。
底层算法开发工程师需要非常强的编程能力，能够从零开始开发复杂的算法。
二次开发工程师需要中等的编程能力，能够基于现有框架进行定制开发。
应用工程师对编程能力的要求较低，主要任务是系统调试和优化。
选择合适的编程软件和工具，可以根据自己的技术水平和工作需求来决定。无论是哪种类型的机器视觉工程师，持续学习和实践都是非常重要的。
