一、就业前景较好
行业需求增长：机器视觉是当前热门的技术领域之一，随着技术的不断发展和应用领域的拓展，其需求不断增长。在工业4.0、大数据、AI、深度学习等发展的带动下，机器视觉越来越被企业接受，大到大型项目，小到旧设备改造都有应用，像在工业自动化、医疗设备领域已经有较多应用，并且在质量检测、智能制造、物流分拣等具体工业场景中的应用也日益增多，如在质量检测领域用于产品缺陷检测，在智能制造领域助力自动化生产，在物流分拣领域实现智能分拣等，这些应用场景的增加必然带来对相关人才的大量需求，使得行业趋势向好，就业机会广阔。
人才相对短缺：目前学校本科和研究生很少有机器视觉专业或者课程（研究生大多是一些图像处理方向，现在也有部分老师做视觉方向的研究与应用），不像PLC等工控产品在大学基本都有相关课程，所以从事这个行业的人员大多是半路出家或者自学成才，人员水平参差不齐，这也导致在机器视觉领域，真正具备专业技能和丰富经验的人才相对较少，从而使得具备相关技能和经验的人才在就业市场上更具竞争力。
二、就业方向广泛
技术研发与应用
机器视觉算法研究：需要深入研究机器视觉算法，这要求从业者具备扎实的数学基础，因为算法的开发和优化离不开数学原理的运用，例如在设计目标检测算法时，要用到概率论、线性代数等知识来构建模型和进行算法推导。
图像处理软件开发：开发图像处理软件也是一个重要方向。从业者要熟练掌握编程语言，如C++、Python等，还要对机器视觉技术有深入理解，这样才能开发出高效、准确处理图像的软件，像在开发工业产品表面缺陷检测软件时，要通过编程实现图像的采集、预处理、特征提取和缺陷分类等功能。
光学系统设计：光学系统是机器视觉的重要组成部分，设计光学系统需要掌握光学原理、光学元件特性等知识，例如设计合适的镜头、光源等光学部件，以确保能够获取高质量的图像用于后续的分析处理。
系统集成与维护
系统安装调试：随着越来越多的企业引入机器视觉系统，需要系统集成和维护人员进行系统的安装调试工作。这要求相关人员熟悉机器视觉系统的硬件设备（如相机、镜头、光源等）、软件平台，能够根据不同的应用场景进行合理配置，确保系统正常运行，例如在汽车生产线上安装机器视觉系统进行零部件检测时，要对相机的安装位置、拍摄角度、光源的亮度和角度等进行调试。
故障排查优化：在系统运行过程中，可能会出现各种故障，能够独立完成故障排查工作的人员非常受欢迎。还需要对系统进行优化，以提高其性能和准确性，比如当检测精度下降时，要能够分析是硬件问题（如镜头磨损）还是软件算法问题（如算法不适应新的产品类型），并进行相应的解决和优化。
跨领域融合
与自然语言处理等领域的结合：机器视觉与自然语言处理、知识推理等领域的交叉融合为求职者提供了新的就业机会。这些领域需要具备多学科知识背景的人才，以推动机器视觉技术在更复杂场景中的应用，例如在智能安防领域，将机器视觉获取的图像信息与自然语言处理技术相结合，实现对监控场景的智能描述和事件预警等功能。
三、就业存在一定挑战
技术门槛要求：
对知识技能要求高：机器视觉方向的一些岗位（如算法编写等）对从业者的知识技能要求较高。例如实验室图像算法编写岗位，对个人的图像处理能力要求非常高，在很多企业中多由老技术人员和研究生担任，并且大多要求3年经验或者研究生毕业等具备很强的算法编写能力，需要从业者掌握多种技能，如数学、编程、图像处理算法等知识，学习曲线较陡。
需要持续学习：由于机器视觉技术在不断向AI人工智能方向和深度学习靠拢，行业内的人需要不断学习新的知识来提升自己，如学习计算机视觉、AI和深度学习以及超高精度的图像处理等知识，才能适应行业发展，跟上技术迭代的步伐，否则可能面临就业竞争力下降的风险。
工作性质特点：在机器视觉行业，除了技术研发等岗位，如现场调试和售后岗位，可能需要大量出差前往工厂进行现场工作，对于一些希望工作地点稳定的求职者来说可能不太适应，不过机器视觉企业其实和一些互联网企业很像，也有其他类型的岗位可供选择，但整体就业时也需要考虑这种工作性质带来的影响。
