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机器视觉这么难?为什么有的人年薪30W,有的人还没入门

日期: 2020-12-22
浏览次数: 11

机器视觉这么难?为什么有的人年薪30W,有的人还没入门


  关于“如何入门/转行机器视觉”有几万到几十万的阅读量,学生经常在微信官方账号的后台向我们抛出类似的问题。可见很多0-1岁的视觉新人对此有困扰和疑惑。


  我总结一下,大概有以下四种人:


  1)即将毕业,想进入机器视觉行业但不知道如何学习的大学生。


  大三大四是选择工作和就业的关键时期,视觉工程师又不是门槛很低的岗位(毕竟工程师的头衔是挂着的),所以会有很多不确定的视觉小白被劝退。


  继续坚持让想做视觉工程师的小白自己摸索学习,多接触鱼龙混杂的自学资料。他们往往没有系统,碎片化的知识会增加焦虑。


  2)在另一个行业工作多年,想转行做视觉工程师


  工作多年,但人生做出了一个很大的选择,踏入了一个调性和氛围完全不同的行业,但是对于labview机器视觉需要掌握哪些技能却没有一个清晰的概念,很焦虑自己的年龄会成为发展的天花板。


  3)在自动化的其他功能领域,想转行机器视觉


  他们在自动化行业有一段时间了,也听说过机器视觉的地位,所以转行做机器视觉工程师是他们深思熟虑的结果。但由于对labview知之甚少,很容易陷入思维的大坑,以为只要学一点lab vew编程,模仿市场上现有的可视化软件,就可以轻松完成切换。


  4)刚加入机器视觉岗位,没人教也没人带


  他们已经成功加入机器视觉,但可能在一些中小型公司工作,而公司又没有系统规范的管理体系,所以他们从一开始就处于一种蛮荒的状态,带着自己的飞行,但是没有系统的工作方法的指导,他们很容易陷入瓶颈,这对他们的职业发展非常不利。


  所以,我想从以下两个维度帮你解决眼前的困惑:


  1.转行/入门机器视觉需要哪些能力?


  早期的机器视觉领域有点像“三无”职业:没有专门的训练,没有固定的能力要求,没有客观的评价标准。


  因为国内外机器视觉的发展阶段不一样。国内机器视觉起步比欧美晚十几年,因为2006年才开始进入市场起步期。但随着中国人口红利的消失和制造业的被迫转型升级,整个行业将会快速发展,对机器视觉工程师这个职位的需求也会稳步增长。所以,随着市场的逐步完善,现在的企业机器视觉已经具备了基本的能力要求。典型的例子是——


  调试labview视觉软件和摄像头硬件


  掌握labview图像采集、可视化辅助算法仿真、可视化软件框架和模板匹配算法


  实现参数保存、连续运行和单步运行


  布局视觉软件系统框架


  labview可视化软件的独立设计


  这些是一个0-1岁的视觉工程师应该具备的基本技能。你要做的就是尽可能的掌握这些技能,至少让它们合格,甚至把某项技能作为你的长板,提升你的核心竞争力。这样,无论是想入门,还是想转行,还是只想成为一名机器视觉工程师,都可以找到自己的“把握”,找到自己的价值。


  2.如何掌握这些能力?


  能力的获得基本分为两个层面,一个是认知层面,一个是行为层面。如果你知道labview编程很重要,那就属于认知层;可以使用labview编程编写模板匹配,实现自动操作和连续彩图,属于行为层。


  建立认知而不跟进行为,基本上是浪费时间。很多人享受着“我知道很多新知识”的状态,却从来不去想如何去落实这些新知识。就像读了100本机器视觉相关的书,却连简单的算法描述文档和可视化助手脚本都提交不了,没用。


  长此以往,你读的干货越多,你就越享受获得碎片化知识的快感,慢慢地你就会“淹没”在新知识的海洋里。


  那么我们该怎么办呢?


  大道至简,三言两语就能解释——


  首先,你要筛选出哪些知识对你至关重要。关键是你学了这些知识之后,你真的可以换一份现在的工作了。


  其次,你需要在关键知识上进行大量的刻意练习。


  最后,你需要有反馈感,比如自己导出一个东西放到相应的平台上让大家判断;找几个小伙伴一起学习练习,互相督促反馈;找一些业内靠谱的老师给你指导。


  只有这样,你才能真正掌握这些能力,获得真实可见的成长。


  这三个步骤说起来容易,但实践起来相当困难,因为可能你不知道如何把项目和实践结合起来,找不到一个可靠的同事给你及时的反馈。


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