入门门槛
机器视觉作为一个专业领域，确实存在一定的入门门槛。根据要求，我们可以看到有几个因素影响了机器视觉的入门难度：
缺乏系统的学习资源：许多想要进入机器视觉领域的大学生或转行者可能会发现自己接触到的自学资料质量参差不齐，缺乏系统的知识体系，这导致他们难以有效地学习和掌握必要的技能。
技能要求不明确：早期的机器视觉领域没有统一的技能要求和评价标准，这使得求职者难以明确自己需要掌握哪些技能才能进入该行业。
实践经验不足：理论知识的学习只是第一步，更重要的是能够将所学应用于实际工作中。对于初学者来说，很难有机会在没有指导的情况下积累足够的实践经验。
就业情况
关于机器视觉行业的就业情况，要求显示：
行业发展阶段：机器视觉行业虽然属于新兴行业，但在国内的应用已经开始普及，尤其是在大型PCB生产工厂。由于成本原因，其在行业的实际普及率仍有待提高。
就业方向多样化：机器视觉行业的就业方向主要包括销售人员、实验室图像算法编写、现场调试人员和售后支持以及全套跟项目人员。不同岗位对技能的要求有所不同，例如算法编写岗位通常要求较高的图像处理能力和工作经验，而现场调试和售后岗位则更看重代码理解和问题解决能力。
就业难度与提升空间：机器视觉行业的难度不是特别大，一般情况下有2-3年工作经验就能胜任大部分工作。行业的发展趋势是向AI人工智能方向和深度学习靠拢，因此对于从业者来说，要想有更多的提升可以学习一些关于计算机视觉的知识，包括AI和深度学习等。
机器视觉的入门门槛相对较高，主要是由于缺乏系统的学习资源和明确的技能要求。一旦掌握了必要的技能并积累了实践经验，就业机会还是相对较多的。随着技术的发展，持续学习和提升自己的技能对于保持竞争力至关重要。
