一、就業(yè)前景較好

行業(yè)需求增長(zhǎng)：機(jī)器視覺是當(dāng)前熱門的技術(shù)領(lǐng)域之一，隨著技術(shù)的不斷發(fā)展和應(yīng)用領(lǐng)域的拓展，其需求不斷增長(zhǎng)。在工業(yè)4.0、大數(shù)據(jù)、AI、深度學(xué)習(xí)等發(fā)展的帶動(dòng)下，機(jī)器視覺越來(lái)越被企業(yè)接受，大到大型項(xiàng)目，小到舊設(shè)備改造都有應(yīng)用，像在工業(yè)自動(dòng)化、醫(yī)療設(shè)備領(lǐng)域已經(jīng)有較多應(yīng)用，并且在質(zhì)量檢測(cè)、智能制造、物流分揀等具體工業(yè)場(chǎng)景中的應(yīng)用也日益增多，如在質(zhì)量檢測(cè)領(lǐng)域用于產(chǎn)品缺陷檢測(cè)，在智能制造領(lǐng)域助力自動(dòng)化生產(chǎn)，在物流分揀領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)智能分揀等，這些應(yīng)用場(chǎng)景的增加必然帶來(lái)對(duì)相關(guān)人才的大量需求，使得行業(yè)趨勢(shì)向好，就業(yè)機(jī)會(huì)廣闊。

人才相對(duì)短缺：目前學(xué)校本科和研究生很少有機(jī)器視覺專業(yè)或者課程（研究生大多是一些圖像處理方向，現(xiàn)在也有部分老師做視覺方向的研究與應(yīng)用），不像PLC等工控產(chǎn)品在大學(xué)基本都有相關(guān)課程，所以從事這個(gè)行業(yè)的人員大多是半路出家或者自學(xué)成才，人員水平參差不齊，這也導(dǎo)致在機(jī)器視覺領(lǐng)域，真正具備專業(yè)技能和豐富經(jīng)驗(yàn)的人才相對(duì)較少，從而使得具備相關(guān)技能和經(jīng)驗(yàn)的人才在就業(yè)市場(chǎng)上更具競(jìng)爭(zhēng)力。

二、就業(yè)方向廣泛

技術(shù)研發(fā)與應(yīng)用

機(jī)器視覺算法研究：需要深入研究機(jī)器視覺算法，這要求從業(yè)者具備扎實(shí)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，因?yàn)樗惴ǖ拈_發(fā)和優(yōu)化離不開數(shù)學(xué)原理的運(yùn)用，例如在設(shè)計(jì)目標(biāo)檢測(cè)算法時(shí)，要用到概率論、線性代數(shù)等知識(shí)來(lái)構(gòu)建模型和進(jìn)行算法推導(dǎo)。

圖像處理軟件開發(fā)：開發(fā)圖像處理軟件也是一個(gè)重要方向。從業(yè)者要熟練掌握編程語(yǔ)言，如C++、Python等，還要對(duì)機(jī)器視覺技術(shù)有深入理解，這樣才能開發(fā)出高效、準(zhǔn)確處理圖像的軟件，像在開發(fā)工業(yè)產(chǎn)品表面缺陷檢測(cè)軟件時(shí)，要通過編程實(shí)現(xiàn)圖像的采集、預(yù)處理、特征提取和缺陷分類等功能。

光學(xué)系統(tǒng)設(shè)計(jì)：光學(xué)系統(tǒng)是機(jī)器視覺的重要組成部分，設(shè)計(jì)光學(xué)系統(tǒng)需要掌握光學(xué)原理、光學(xué)元件特性等知識(shí)，例如設(shè)計(jì)合適的鏡頭、光源等光學(xué)部件，以確保能夠獲取高質(zhì)量的圖像用于后續(xù)的分析處理。

系統(tǒng)集成與維護(hù)

系統(tǒng)安裝調(diào)試：隨著越來(lái)越多的企業(yè)引入機(jī)器視覺系統(tǒng)，需要系統(tǒng)集成和維護(hù)人員進(jìn)行系統(tǒng)的安裝調(diào)試工作。這要求相關(guān)人員熟悉機(jī)器視覺系統(tǒng)的硬件設(shè)備（如相機(jī)、鏡頭、光源等）、軟件平臺(tái)，能夠根據(jù)不同的應(yīng)用場(chǎng)景進(jìn)行合理配置，確保系統(tǒng)正常運(yùn)行，例如在汽車生產(chǎn)線上安裝機(jī)器視覺系統(tǒng)進(jìn)行零部件檢測(cè)時(shí)，要對(duì)相機(jī)的安裝位置、拍攝角度、光源的亮度和角度等進(jìn)行調(diào)試。

故障排查優(yōu)化：在系統(tǒng)運(yùn)行過程中，可能會(huì)出現(xiàn)各種故障，能夠獨(dú)立完成故障排查工作的人員非常受歡迎。還需要對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化，以提高其性能和準(zhǔn)確性，比如當(dāng)檢測(cè)精度下降時(shí)，要能夠分析是硬件問題（如鏡頭磨損）還是軟件算法問題（如算法不適應(yīng)新的產(chǎn)品類型），并進(jìn)行相應(yīng)的解決和優(yōu)化。

跨領(lǐng)域融合

與自然語(yǔ)言處理等領(lǐng)域的結(jié)合：機(jī)器視覺與自然語(yǔ)言處理、知識(shí)推理等領(lǐng)域的交叉融合為求職者提供了新的就業(yè)機(jī)會(huì)。這些領(lǐng)域需要具備多學(xué)科知識(shí)背景的人才，以推動(dòng)機(jī)器視覺技術(shù)在更復(fù)雜場(chǎng)景中的應(yīng)用，例如在智能安防領(lǐng)域，將機(jī)器視覺獲取的圖像信息與自然語(yǔ)言處理技術(shù)相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)對(duì)監(jiān)控場(chǎng)景的智能描述和事件預(yù)警等功能。

三、就業(yè)存在一定挑戰(zhàn)

技術(shù)門檻要求：

對(duì)知識(shí)技能要求高：機(jī)器視覺方向的一些崗位（如算法編寫等）對(duì)從業(yè)者的知識(shí)技能要求較高。例如實(shí)驗(yàn)室圖像算法編寫崗位，對(duì)個(gè)人的圖像處理能力要求非常高，在很多企業(yè)中多由老技術(shù)人員和研究生擔(dān)任，并且大多要求3年經(jīng)驗(yàn)或者研究生畢業(yè)等具備很強(qiáng)的算法編寫能力，需要從業(yè)者掌握多種技能，如數(shù)學(xué)、編程、圖像處理算法等知識(shí)，學(xué)習(xí)曲線較陡。

需要持續(xù)學(xué)習(xí)：由于機(jī)器視覺技術(shù)在不斷向AI人工智能方向和深度學(xué)習(xí)靠攏，行業(yè)內(nèi)的人需要不斷學(xué)習(xí)新的知識(shí)來(lái)提升自己，如學(xué)習(xí)計(jì)算機(jī)視覺、AI和深度學(xué)習(xí)以及超高精度的圖像處理等知識(shí)，才能適應(yīng)行業(yè)發(fā)展，跟上技術(shù)迭代的步伐，否則可能面臨就業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力下降的風(fēng)險(xiǎn)。

工作性質(zhì)特點(diǎn)：在機(jī)器視覺行業(yè)，除了技術(shù)研發(fā)等崗位，如現(xiàn)場(chǎng)調(diào)試和售后崗位，可能需要大量出差前往工廠進(jìn)行現(xiàn)場(chǎng)工作，對(duì)于一些希望工作地點(diǎn)穩(wěn)定的求職者來(lái)說(shuō)可能不太適應(yīng)，不過機(jī)器視覺企業(yè)其實(shí)和一些互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)很像，也有其他類型的崗位可供選擇，但整體就業(yè)時(shí)也需要考慮這種工作性質(zhì)帶來(lái)的影響。