视觉检测技术涉及多个学科领域，因此选择合适的专业时，可以考虑以下几方面的因素：

兴趣和职业规划

计算机科学与技术：适合对编程和算法设计感兴趣的学生，课程包括编程语言、算法设计、数据结构、操作系统、数据库系统等。相关领域有计算机视觉、图像处理、模式识别、人工智能等。

电子信息工程：适合对电子电路、信号处理、通信系统、微电子技术感兴趣的学生，提供了硬件和软件的基础，包括传感器、信号处理电路和图像处理算法等。

机械工程：适合对机械设计、制造、自动化感兴趣的学生，了解机械系统的设计和集成，以及如何将视觉检测技术应用于工业自动化和机器人技术中。

控制理论与控制工程：适合对系统的动态行为、稳定性分析、控制算法设计感兴趣的学生，这些知识对于设计和实现视觉检测系统中的运动控制和自动化至关重要。

光电信息工程：适合对光学、光电子学、信号处理感兴趣的学生，提供了光学系统的设计和制造知识，以及图像处理和传感器技术。

人工智能与视觉检测（微专业）：这是一个融合计算机视觉、机器学习和深度学习等领域的前沿学科，培养具备实践能力与创新能力的视觉检测领域人才。

学术和职业目标

数学专业：机器视觉中涉及图像处理、特征提取、模式识别等，离不开数学知识，如线性代数、概率论和统计学。

计算机大类：包括计算机科学与技术、软件工程、大数据等，学习数据结构、算法设计、编程语言、图像学等课程，这些是机器视觉软件开发与算法部分的重要基础知识。

机械类专业：包括机械设计、制造、自动化控制等，有助于理解机器视觉技术在实际生产中的应用场景和与机械设备的集成。

测控专业：机器视觉是测控技术与人工智能的交叉学科，涉及用各种传感器来感知世界，如工业相机等。

眼视光医学专业：虽然这个专业与视觉检测技术看似不直接相关，但其课程中包括眼科光学基础、眼科学基础、临床视光学基础等，这些知识对于视觉检测技术的理解和应用也有一定帮助。

眼视光学专业：主要研究现代光学技术和现代眼科学，涉及视力检测、视力矫正等方面，旨在解决人类视觉障碍问题。

行业需求和发展前景

工业视觉技术：智能制造离不开机器视觉，机器视觉是实现工业自动化和智能化的必要手段。该领域涵盖图像处理、光学、机电控制、计算机科学、人工智能等相关知识，市场需求大，岗位薪资高，晋升快。

建议

计算机科学与技术和 人工智能与视觉检测（微专业）：适合对编程和算法设计有浓厚兴趣，希望从事计算机视觉、图像处理、人工智能相关工作的学生。

电子信息工程和 光电信息工程：适合对电子技术和光学技术感兴趣，希望从事硬件和软件设计、信号处理相关工作的学生。

机械工程和 控制理论与控制工程：适合对机械设计和自动化控制感兴趣，希望将视觉检测技术应用于工业自动化和机器人技术中的学生。

数学专业：适合对数学有较高要求，希望从事图像处理、模式识别相关工作的学生。

眼视光医学和 眼视光学专业：适合对医学和视觉矫正感兴趣，希望从事眼科诊断、治疗和验光配镜相关工作的学生。

根据以上分析，选择哪个专业更好，还需结合个人的兴趣和职业规划来决定。