视觉检测应用专业的学习内容主要包括以下几个方面：

数字图像处理基础

图像的采集、存储、显示和处理方法。

图像的数字化和增强技术。

常用图像处理算法，如滤波、边缘检测、图像增强等。

计算机视觉原理

图像特征提取。

目标检测和跟踪。

图像分类和识别。

图像分割和形状描述。

计算机视觉中的算法

特征点检测、目标跟踪算法等。

图形编程

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。

常用的图形编程语言和图形库，如OpenGL、DirectX等。

图形用户界面（GUI）的设计原则和常用控件的使用方法。

机器学习与模式识别

机器学习算法在视觉检测中的应用，如支持向量机（SVM）、神经网络等。

模式识别的基本理论和方法。

应用领域知识

工业检测、医学影像分析、安防监控等领域的应用案例和案例分析。

实际项目操作和实习经历

通过实际项目操作和实习，培养实践能力和解决问题的能力。

此外，视觉检测技术还涉及以下相关学科：

计算机科学与技术：编程语言、算法设计、数据结构、操作系统、数据库系统等。

电子工程：电路分析、信号处理、微电子学、通信原理等。

自动化：控制系统理论、机器人技术、过程控制等。

数学专业：线性代数、概率论和统计学等。

机械类专业：机械设计、制造、自动化控制等知识。

测控专业：传感器技术、信号采集和处理技术。

综上所述，视觉检测应用专业是一个综合性较强的学科，涵盖了图像处理、计算机视觉、机器学习、图形编程等多个领域的知识和技能。学生需要掌握这些基础知识，并通过实践项目和实习来提升自己的实际操作能力。