机器视觉工程师跟进行业新技术的方法主要包括以下几点：
1. 持续学习和教育：机器视觉工程师要保持持续的学习和教育状态，通过参加培训课程、在线学习平台或研讨会来扩展自己的知识面。随着新技术的不断涌现，如深度学习、神经网络等，定期更新技术栈，学习最新的开发工具和平台是保持竞争力的关键。
2. 参与行业会议和展览：参与行业会议和展览是了解技术前沿和趋势的重要途径。这些活动不仅可以听取业界专家的演讲和分享，还能与同行交流经验和见解。通过参加国际性的会议，工程师可以了解全球范围内的最新研究成果和技术应用，从而及时调整自己的学习和研发方向。
3. 积累实践经验：理论知识的学习固然重要，但实践经验同样不可或缺。机器视觉工程师应该积极参与实际项目的开发和实施，通过解决实际问题来提升自己的技能水平。在实际项目中，工程师往往会面临各种挑战，这些经验有助于他们更好地应对技术的变革和挑战。
4. 跟进特定技术发展方向：机器视觉工程师需要跟进特定的技术发展方向，如AI视觉、3D视觉等。熟练掌握图像处理、机器视觉算法，并学习深度学习框架，如TensorFlow、PyTorch等，以提升自己的技术水平。
5. 构建开放和协作的网络：在追赶技术的过程中，构建开放和协作的网络也是非常重要的。与同行、专家和其他领域的人士保持联系，分享经验和知识，可以促进技术的创新和发展（注：此点虽未直接提及“新技术”，但构建开放和协作的网络有助于工程师更快地获取新技术信息）。
机器视觉工程师跟进行业新技术需要持续学习和教育、参与行业会议和展览、积累实践经验、跟进特定技术发展方向以及构建开放和协作的网络。这些方法将有助于工程师保持竞争力，适应技术的不断变革和发展。
