一、機器視覺就業(yè)的有利因素

行業(yè)處于上升期：機器視覺這個行業(yè)屬于新興行業(yè)，09 – 10年左右開始正式出現(xiàn)，15 – 16年開始在國內有企業(yè)應用在工業(yè)生產(chǎn)中，雖然目前由于成本原因普及率有待提高，但隨著全自動化生產(chǎn)需求的增長，整體行業(yè)處于上升階段，這會創(chuàng)造更多的就業(yè)機會。

應用領域廣泛：

工業(yè)制造方面：在制造業(yè)中，計算機視覺（機器視覺是其一部分）技術可以用于檢測和分類產(chǎn)品，監(jiān)控生產(chǎn)過程，優(yōu)化生產(chǎn)流程等。傳統(tǒng)制造業(yè)是計算機視覺專業(yè)畢業(yè)生的潛在就業(yè)領域，機器視覺在大型的pcb生產(chǎn)工廠應用較早，其根本是圖像處理，對生產(chǎn)線上的產(chǎn)品進行拍照提取有效信息進行判斷，很多自動化工廠都有應用需求，所以就業(yè)面向的企業(yè)數(shù)量眾多。

人工智能相關領域：人工智能公司的業(yè)務范圍廣泛，包括圖像識別、視頻監(jiān)控、自動駕駛、虛擬現(xiàn)實、醫(yī)療圖像分析等，而機器視覺是這些業(yè)務中的重要技術支撐。所以人工智能公司是計算機視覺（包含機器視覺）專業(yè)畢業(yè)生的主要就業(yè)方向之一。

醫(yī)療健康領域：計算機視覺技術在醫(yī)療圖像分析、疾病診斷和治療方面有廣泛的應用，機器視覺在醫(yī)療影像處理方面可發(fā)揮作用，例如進行圖像增強、圖像分割、圖像識別等任務，從而為醫(yī)生提供更準確的診斷信息，所以在醫(yī)療健康領域也有就業(yè)機會。

自動駕駛領域：在自動駕駛領域，計算機視覺技術是實現(xiàn)自動駕駛的核心技術之一，機器視覺技術可用于目標檢測、車道線檢測、障礙物檢測等任務，為自動駕駛汽車提供準確的環(huán)境信息，這也為相關從業(yè)者提供了就業(yè)崗位。

安防監(jiān)控領域：安防監(jiān)控系統(tǒng)需要通過攝像頭等傳感器獲取監(jiān)控區(qū)域的圖像信息，并對其進行分析和理解，以發(fā)現(xiàn)異常情況，機器視覺技術可以用于目標檢測、人臉識別、行為分析等任務，為安防監(jiān)控系統(tǒng)提供更準確的信息，相關安防企業(yè)也需要機器視覺方面的人才。

就業(yè)崗位多樣：

銷售人員：需要對機器視覺產(chǎn)品和技術有一定的了解，能夠向客戶介紹產(chǎn)品的功能、優(yōu)勢等，促成銷售訂單。

實驗室圖像算法編寫人員：對個人的圖像處理能力要求非常高，在很多企業(yè)中多由老技術人員和研究生擔任，通常要求3年經(jīng)驗或者研究生畢業(yè)等具備很強的算法編寫能力，主要進行圖像算法編寫工作。

現(xiàn)場調試人員和售后人員：要求個人有很強的代碼理解能力，能夠根據(jù)現(xiàn)場的情況對代碼進行微調，對于實際的代碼編寫能力要求較低，這類崗位更多在大型企業(yè)中或者跨國企業(yè)中，主要負責現(xiàn)場設備的調試和售后維護工作。

全套跟項目人員：主要存在于小企業(yè)中，由于小企業(yè)接到的單子的難度和工作量不大，往往只需要1 – 2個人就可以完成整個項目，負責項目從開始到結束的一系列工作。

二、機器視覺就業(yè)的挑戰(zhàn)因素

技術更新快：計算機視覺與圖像處理領域的技術更新?lián)Q代非?？?，機器視覺作為其中一部分也不例外。畢業(yè)生需要不斷學習和掌握新的技術和知識，如深度學習中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡、生成對抗網(wǎng)絡等新技術在機器視覺中的應用，以適應市場的需求。

競爭激烈：該領域的競爭非常激烈，因為行業(yè)發(fā)展前景好吸引了眾多人才進入。畢業(yè)生需要具備較強的專業(yè)技能和綜合素質，如不僅要掌握圖像處理、計算機視覺的知識，還需要掌握相關工具和軟件（如Python、OpenCV、TensorFlow等），才能在就業(yè)市場中脫穎而出。

跨學科知識要求高：機器視覺是一個涉及計算機科學、數(shù)學、物理學和工程學等多個領域的交叉學科，其應用場景非常廣泛，畢業(yè)生需要具備跨學科的知識和能力，才能更好地適應不同的工作需求，例如在醫(yī)療影像處理方面可能需要一些醫(yī)學知識輔助理解圖像意義等。

機器視覺方向就業(yè)前景較好，但也面臨著一些挑戰(zhàn)，需要從業(yè)者不斷提升自己的能力以適應行業(yè)發(fā)展需求。