机器视觉就业薪资受多种因素影响，如工作地区、工作经验、学历等。
（一）不同年份薪资情况
根据2014 – 2022年的数据统计，机器视觉平均工资整体呈波动趋势：
2014年工资为8.2K；
2015年工资为13.5K；
2016年工资为11.5K；
2017年工资为13.0K；
2018年工资为18.0K；
2019年工资为16.4K；
2020年工资为15.9K；
2022年工资为17.5K。
（二）不同地区薪资情况
北京、上海等地对机器视觉岗位需求较高，这些地区的薪资也相对可观，但未查询到明确不同地区的薪资差异对比数据。
（三）不同工作经验和学历薪资情况
学历要求方面，本科占48.6%，硕士占28.7%，大专占11.4%，不限学历占5.8%，博士占4.4%，中专占0.63%，高中占0.45%，中技占0.05%。经验要求方面，1 – 3年占30.6%，3 – 5年占27.3%，不限经验占22.0%，5 – 10年占11.0%，应届毕业生占7.9%，10年以上占1.1%。通常工作经验越丰富、学历越高薪资会越高，如3 – 5年工作经验且本科以上学历，薪资在20000 – 35000元的岗位有一定的关注度，1 – 3年工作经验且本科以上学历，薪资多在15000 – 30000元之间。
二、机器视觉就业前景
（一）行业处于发展上升期
机器视觉属于新兴行业，09 – 10年左右开始正式出现，15 – 16年开始在国内企业应用于工业生产，如大型的PCB生产工厂，虽然目前受成本影响普及率有待提高，但整个行业处于快速发展阶段，行业需求快速提升。
（二）就业方向广泛
研发与应用方向：从事机器视觉算法研发、图像处理软件开发、光学系统设计等工作，这类工作对数学基础、计算机编程能力和机器视觉技术理解要求高，随着人工智能等技术发展，对创新研发人才需求迫切。
系统集成与维护方向：企业引入机器视觉系统增多，对掌握系统原理、硬件设备、软件平台、调试维护技能的系统集成和维护人员需求增加，他们能独立完成系统安装、调试、优化和故障排查工作。
各领域应用方向：在质量检测、智能制造、物流分拣等领域应用广泛，如产品缺陷检测、自动化生产、智能分拣等场景，相关人才就业前景广阔。
培训和教育方向：随着机器视觉技术普及，对培训、教育咨询等工作的人员需求也在增加。
跨学科融合方向：机器视觉技术与物联网、大数据等融合，为企业决策提供支持，具备跨学科知识和技能的复合型人才竞争力大。
（三）市场需求潜力大
机器视觉下游应用持续拓展，本土市场空间广阔，细分市场很有潜力，仍具备较大发展前景，创业公司也层出不穷，行业盈利水平出色，本土企业不断发展，产业链完善，核心零部件价值量占比较高，作为技术密集型行业整体盈利水平较高。
