在学习机器视觉的过程中，可以遵循以下步骤来提高自己的能力：

1. 掌握必要的数学基础：机器视觉领域广泛应用数学知识，如矩阵运算、向量几何、投影几何、概率论和统计学。因此，学习机器视觉之前，应先熟练掌握这些基础数学概念。

2. 学习编程语言：机器视觉常用的编程语言包括C#、C++和Python等。至少掌握一门语言，可以通过在线教程、书籍或参加培训班来提升编程技能。

3. 了解机器视觉基本概念：学习图像处理、特征提取、图像匹配、物体检测和识别等基础知识。可以通过阅读教材、参加培训班或自主学习来获取这些知识。

4. 熟练使用机器视觉软件：掌握VisionPro、Halcon和OpenCV等软件的使用方法对于实际应用至关重要。可以通过官方文档、专业书籍或在线教程来学习这些工具的使用。

5. 实践和代码调试：通过实际操作来深入理解和掌握图像处理和机器视觉算法。从简单的任务开始，逐渐增加难度，通过实践来调试代码并解决问题。