（一）技术知识方面
编程基础需求
机器视觉涉及到编程知识，如自学c#和halcon等编程语言和工具。对于有一定编程基础（例如已经从事PLC、机器人控制编程工作）的人来说，学习机器视觉编程会相对容易一些，因为编程思维是相通的。如果完全没有编程经验，那么入门可能会面临一定挑战，需要花费时间去学习编程语法、逻辑结构以及如何运用到机器视觉的任务中，如对图像进行处理和分析时的编程实现等内容。
图像处理知识
机器视觉的根本是图像处理，需要掌握图像的采集、处理、分析等知识。像了解如何对生产线上的产品进行拍照并提取有效信息进行判断，这其中涉及到图像的特征提取、图像滤波、形态学处理等概念和技术。对于没有接触过图像处理知识的人来说，这些概念和技术是比较新的内容，入门需要从基础的图像处理理论学起，例如学习图像的灰度化、二值化处理等基础知识。
数学基础要求
机器视觉中一些算法会涉及到数学知识，如线性代数中的矩阵运算（在图像变换、相机标定等方面会用到）、概率论与数理统计（在图像特征的统计分析等方面会用到）等。如果数学基础薄弱，在理解和运用相关算法时可能会遇到困难，从而影响入门的速度和深度。
（二）硬件设备知识方面
相机及镜头知识
要入门机器视觉，需要了解相机的工作原理（如CCD和CMOS相机的区别）、相机的参数（像分辨率、帧率、快门速度等）以及镜头的选型（根据工作距离、视野范围、景深等因素选择合适的镜头）。对于初学者来说，这些硬件知识可能比较繁杂，需要逐步学习和积累经验，才能在实际应用中根据需求选择合适的相机和镜头组合。
光源及照明知识
光源在机器视觉中起着重要作用，不同的检测任务需要不同的照明方式（如正面照明、背面照明、环形照明等）来突出图像特征以便于后续处理。学习如何根据被检测物体的材质、形状、表面特性等来选择合适的光源是入门机器视觉硬件知识的一部分内容，这也需要一定的时间去掌握和实践。
二、机器视觉方向的就业情况
（一）就业岗位丰富
销售人员
机器视觉行业需要销售人员去推广产品和解决方案。这要求销售人员具备一定的机器视觉知识，能够向客户讲解产品的功能、优势等内容。随着机器视觉行业的发展，对这类销售人员的需求也在不断增加，因为越来越多的企业开始关注和应用机器视觉技术，需要专业的销售人员来开拓市场。
实验室图像算法编写人员
这类岗位对个人的图像处理能力要求非常高。在很多企业中，往往由有经验的老技术人员或者研究生担任。他们需要具备很强的算法编写能力，能够开发新的图像算法或者优化现有的算法，以满足不同的机器视觉应用需求，如在目标检测、图像分割等方面的算法开发。由于对专业能力要求高，所以相应的薪资待遇也比较可观，但入职门槛也较高，通常要求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
这个岗位要求个人要有很强的代码理解能力，能够根据现场的情况对代码进行微调。虽然对实际的代码编写能力要求相对较低，但需要能够快速识别代码和解决问题。这类岗位更多在大型企业中或者跨国企业中，随着机器视觉设备的广泛应用，对现场调试和售后人员的需求也在逐步增长，以确保设备的正常运行和故障排除。
全套跟项目人员（小企业为主）
在小企业中，由于接到的单子的难度和工作量不大，往往只需要1 – 2个人就可以完成整个项目。这类人员需要具备较为全面的知识和技能，包括机器视觉项目的需求分析、方案设计、设备选型、安装调试以及售后维护等方面的能力。对于一些有综合能力、希望全面发展的人员来说，是一个不错的就业方向。
（二）行业需求现状
市场需求未饱和
目前机器视觉在国内更多是工业自动化的应用，另一个用的比较多一些的是医疗设备。在工业自动化设备领域，视觉行业人才比较缺，并且随着人力成本的提高以及企业对改善劳动强度、提升产业增值的需求，机器视觉的市场需求还有很大的空间尚未饱和。例如，一般的工业生产线上增加机器视觉部分可以提高生产效率和产品质量，使产品更具竞争力，所以越来越多的企业有意愿采用机器视觉技术。
不同地区需求情况
从地区需求来看，北京、上海、深圳、东莞等地对机器视觉的招聘需求量较高，其中北京机器视觉招聘需求量最高，占22.3%，在全国中排名第1；其次是上海占17.6%，深圳占12.6%，东莞占8.7%。这些地区的工业发达，自动化程度高，对机器视觉技术的应用和推广更加积极，从而产生了更多的就业机会。
（三）薪资待遇
整体薪资水平
机器视觉行业的薪资待遇相对较好。2022年机器视觉平均工资为￥17.5K，2020年工资为￥15.9K，2019年工资为￥16.4K，2018年工资为￥18.0K，2017年工资为￥13.0K，2016年工资为￥11.5K，2015年工资为￥13.5K，2014年工资为￥8.2K。并且不同工作经验和学历层次的薪资也有所差异，例如本科以上学历、1 – 3年工作经验的薪资范围在15000 – 30000元不等。
