机器视觉属于工业自动化和智能化领域的关键技术方向。它是通过光学装置和非接触传感器，自动接收和处理真实物体图像，从而获得所需信息或用于控制机器人运动的技术。其本质是图像处理，可对生产线上的产品进行拍照并提取有效信息以进行判断，这一过程模拟了人类眼睛的图像采集功能，再经过图像识别和处理来提取信息，最终通过执行装置完成操作。相比人类视觉，机器视觉具有精确性、可靠性高、环境适应性好、可持续工作、生产效率高等优势，在现代工业生产、智能制造、医药、食品包装等领域都发挥着较大的作用。
二、机器视觉就业情况
（一）就业方向广泛
研发与应用方向
这是主要的就业方向之一。工程师需要深入研究机器视觉算法、开发图像处理软件、设计光学系统等。要求具备扎实的数学和计算机编程基础，并且对机器视觉技术有深入的理解。随着人工智能、深度学习等技术的融入，这个领域对具有创新能力和研发实力的人才需求更加迫切。
系统集成与维护方向
随着企业对机器视觉系统的引入增多，此方向人员需求持续增长。相关人员要掌握机器视觉系统的基本原理、硬件设备、软件平台以及调试维护技能，能够独立完成系统的安装、调试、优化以及故障排查工作的人员在此领域极具竞争力。
应用领域相关岗位
质量检测领域：机器视觉技术用于产品缺陷检测，以提高产品质量和生产效率。掌握机器视觉技术的人才在该领域有很大需求。
智能制造领域：助力自动化生产，降低人力成本。对熟悉机器视觉技术应用的人才需求大。
物流分拣领域：实现智能分拣，大大提高物流效率，相应地需要掌握机器视觉技术的人员。
交叉融合领域
机器视觉与自然语言处理、知识推理等领域的交叉融合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。
培训与教育方向
随着机器视觉技术的普及和应用范围的扩大，对机器视觉技术的培训和教育也提出了新的需求。从事机器视觉技术培训、教育咨询等工作的人员将迎来更多就业机会。
与其他技术融合相关
机器视觉技术与物联网、大数据等技术的融合带来新机遇。通过机器视觉技术收集的数据与物联网、大数据等技术深度融合，为企业决策提供更准确支持，具备跨学科知识和技能的复合型人才在这个方向更具竞争力。
企业内部不同岗位
销售人员：负责机器视觉相关产品或服务的销售工作。
实验室图像算法编写人员：对个人的图像处理能力要求非常高，很多企业中多由老技术人员和研究生担任，要求具备很强的算法编写能力，通常需要3年经验或者研究生毕业等条件。
现场调试人员和售后人员：要求个人有很强的代码理解能力，能根据现场情况对代码进行微调，相比之下对实际的代码编写能力要求较低，这类岗位更多出现在大型企业或跨国企业中。
全套跟项目人员（多存在于小企业）：小企业接到的单子难度和工作量不大时，往往1 – 2人可完成整个项目。
（二）就业前景较好
行业处于上升期
机器视觉行业正处在上升阶段，在工业4.0、大数据、AI、深度学习等发展的带动下，越来越被企业接受，应用范围不断拓展，从大型的PCB生产工厂逐渐扩展到更多的工业生产领域，未来还有向更多行业渗透的趋势，这将催生更多的就业岗位。
人才需求类型多样
无论是研发型人才、应用型人才、系统集成维护人才，还是复合型人才，在机器视觉领域都有相应的需求。不同岗位对技能和知识的要求有所差异，这为不同背景和能力的求职者提供了机会，只要掌握相关的专业知识和技能，就有机会在这个领域找到合适的工作。
与热门技术结合紧密
由于与人工智能、深度学习、物联网、大数据等热门技术有着紧密的结合，随着这些技术的持续发展，机器视觉技术也会不断创新和拓展应用场景，从而持续创造新的就业机会。
