系统学习视觉系统需要分阶段进行，涵盖数学、计算机科学、视觉处理及实践项目等多个方面。以下是一个详细的学习路径：

1. 基础知识储备

数学基础

线性代数：矩阵运算、向量空间、线性变换等。

概率与统计：概率分布、参数估计、假设检验等。

微积分：导数、积分、优化方法等。

编程基础

编程语言：Python（推荐初学者）、C++。

编程思想：函数式编程、面向对象编程等。

科学计算库：NumPy、SciPy、Pandas等。

视觉处理基础

图像处理：滤波、边缘检测、二值化、形态学处理等。

计算机视觉：图像分割、特征提取、图像配准等。

2. 深入学习视觉系统组成

视觉传感器

图像传感器：CCD、CMOS、红外传感器等。

光源与照明：选择合适的光源和照明方案。

视觉系统软件

图像处理软件：Photoshop、GIMP、OpenCV等。

机器视觉软件：LabVIEW、Mathematica、MATLAB等。

3. 算法与技术学习

核心算法

图像分类：卷积神经网络（CNN）。

目标检测：RCNN、YOLO、SSD等。

图像分割：FCN、U-Net等。

目标跟踪：Kalman滤波、深度学习跟踪算法等。

三维视觉

三维重建：结构光法、多视图几何法、体素表示法等。

深度估计：基于视差的深度估计、基于深度学习的深度估计。

物体姿态估计：特征匹配、模型匹配、深度学习应用。

4. 实践项目与竞赛

开源项目：参与TensorFlow、PyTorch等开源项目。

竞赛参与：参加Kaggle等机器学习竞赛。

实际应用：从简单项目开始，逐步挑战复杂项目，如人脸识别、自动驾驶视觉系统等。

5. 持续学习与更新

关注最新研究：阅读顶级会议和期刊的论文。

技术社区：加入机器学习和计算机视觉相关的论坛和社区。

实际应用：将所学知识应用于实际工作中，不断迭代和优化。

学习资源推荐

在线课程：Coursera、edX、Udacity等平台上的相关课程。

书籍：《计算机视觉：模型、学习与推理》、《深度学习》等。

实验平台：OpenCV、TensorFlow、PyTorch等提供的实验代码和工具。

通过以上步骤，你可以系统地学习和掌握视觉系统的知识，并逐步提升自己的实践能力和解决问题的能力。