一、就業(yè)前景較好
行業(yè)需求增長：機器視覺是當前熱門的技術(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。在工業(yè)4.0、大數(shù)據(jù)、AI、深度學習等發(fā)展的帶動下，機器視覺越來越被企業(yè)接受，大到大型項目，小到舊設(shè)備改造都有應(yīng)用，像在工業(yè)自動化、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、智能制造、物流分揀等具體工業(yè)場景中的應(yīng)用也日益增多，如在質(zhì)量檢測領(lǐng)域用于產(chǎn)品缺陷檢測，在智能制造領(lǐng)域助力自動化生產(chǎn)，在物流分揀領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)智能分揀等，這些應(yīng)用場景的增加必然帶來對相關(guān)人才的大量需求，使得行業(yè)趨勢向好，就業(yè)機會廣闊。
人才相對短缺：目前學校本科和研究生很少有機器視覺專業(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)品在大學基本都有相關(guān)課程，所以從事這個行業(yè)的人員大多是半路出家或者自學成才，人員水平參差不齊，這也導(dǎo)致在機器視覺領(lǐng)域，真正具備專業(yè)技能和豐富經(jīng)驗的人才相對較少，從而使得具備相關(guān)技能和經(jīng)驗的人才在就業(yè)市場上更具競爭力。
二、就業(yè)方向廣泛
技術(shù)研發(fā)與應(yīng)用
機器視覺算法研究：需要深入研究機器視覺算法，這要求從業(yè)者具備扎實的數(shù)學基礎(chǔ)，因為算法的開發(fā)和優(yōu)化離不開數(shù)學原理的運用，例如在設(shè)計目標檢測算法時，要用到概率論、線性代數(shù)等知識來構(gòu)建模型和進行算法推導(dǎo)。
圖像處理軟件開發(fā)：開發(fā)圖像處理軟件也是一個重要方向。從業(yè)者要熟練掌握編程語言，如C++、Python等，還要對機器視覺技術(shù)有深入理解，這樣才能開發(fā)出高效、準確處理圖像的軟件，像在開發(fā)工業(yè)產(chǎn)品表面缺陷檢測軟件時，要通過編程實現(xiàn)圖像的采集、預(yù)處理、特征提取和缺陷分類等功能。
光學系統(tǒng)設(shè)計：光學系統(tǒng)是機器視覺的重要組成部分，設(shè)計光學系統(tǒng)需要掌握光學原理、光學元件特性等知識，例如設(shè)計合適的鏡頭、光源等光學部件，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
系統(tǒng)安裝調(diào)試：隨著越來越多的企業(yè)引入機器視覺系統(tǒng)，需要系統(tǒng)集成和維護人員進行系統(tǒng)的安裝調(diào)試工作。這要求相關(guān)人員熟悉機器視覺系統(tǒng)的硬件設(shè)備（如相機、鏡頭、光源等）、軟件平臺，能夠根據(jù)不同的應(yīng)用場景進行合理配置，確保系統(tǒng)正常運行，例如在汽車生產(chǎn)線上安裝機器視覺系統(tǒng)進行零部件檢測時，要對相機的安裝位置、拍攝角度、光源的亮度和角度等進行調(diào)試。
故障排查優(yōu)化：在系統(tǒng)運行過程中，可能會出現(xiàn)各種故障，能夠獨立完成故障排查工作的人員非常受歡迎。還需要對系統(tǒng)進行優(yōu)化，以提高其性能和準確性，比如當檢測精度下降時，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），并進行相應(yīng)的解決和優(yōu)化。
跨領(lǐng)域融合
與自然語言處理等領(lǐng)域的結(jié)合：機器視覺與自然語言處理、知識推理等領(lǐng)域的交叉融合為求職者提供了新的就業(yè)機會。這些領(lǐng)域需要具備多學科知識背景的人才，以推動機器視覺技術(shù)在更復(fù)雜場景中的應(yīng)用，例如在智能安防領(lǐng)域，將機器視覺獲取的圖像信息與自然語言處理技術(shù)相結(jié)合，實現(xiàn)對監(jiān)控場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：
對知識技能要求高：機器視覺方向的一些崗位（如算法編寫等）對從業(yè)者的知識技能要求較高。例如實驗室圖像算法編寫崗位，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(shù)人員和研究生擔任，并且大多要求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，需要從業(yè)者掌握多種技能，如數(shù)學、編程、圖像處理算法等知識，學習曲線較陡。
需要持續(xù)學習：由于機器視覺技術(shù)在不斷向AI人工智能方向和深度學習靠攏，行業(yè)內(nèi)的人需要不斷學習新的知識來提升自己，如學習計算機視覺、AI和深度學習以及超高精度的圖像處理等知識，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)競爭力下降的風險。
工作性質(zhì)特點：在機器視覺行業(yè)，除了技術(shù)研發(fā)等崗位，如現(xiàn)場調(diào)試和售后崗位，可能需要大量出差前往工廠進行現(xiàn)場工作，對于一些希望工作地點穩(wěn)定的求職者來說可能不太適應(yīng)，不過機器視覺企業(yè)其實和一些互聯(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)時也需要考慮這種工作性質(zhì)帶來的影響。
