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机器视觉很难么?为何有人年薪20W,有人却还没入门。。。

发布时间: 2020-04-06发布者: 浏览量: 394

知乎上关于“如何入门/转行机器视觉?”的话题,普遍有几万到十几万的阅读,而且也常常有学员在公众号后台向我们抛出类似的问题。可见,很多0-1岁的视觉新人对此是有困扰和疑惑的。



对此小编总结了一下,大概有以下四种人群:

1) 临近毕业,想要进入机器视觉行业,但不知道怎么学的大学生

大三,大四是择业就业的关键时期,而机器视觉工程师又不是门槛很低的岗位(毕竟这不是一般的技术工种),所以会有很多不太坚定的视觉小白,望而却步。

继续坚持想要做机器视觉工程师的小白,自己摸索着学习,接触到的更多的是鱼龙混杂的自学资料,他们往往没有体系,碎片化的知识反而更会扩大焦虑。

2)在另一个行业就职多年,想要转行视觉工程师

已经工作多年,却做出了人生一个重大的选择,踏入一个调性和氛围完全不同的行业,但是对机器视觉需要掌握怎样的技能并没有清晰的概念,同时也很焦虑自己的年纪会成为发展的天花板。

3) 身处自动化其他职能领域,想要转行机器视觉

他们已经在自动化行业呆过一段时间,对于机器视觉的岗位多少有过耳闻,因此转行机器视觉工程师是他们慎思之后的结果,但是正因为对于OpenCV、Halcon一知半解,他们很容易掉入一个思维大坑,以为学会一点C++编程,模仿着从市面上现有的视觉课程就可以轻松完成转行了。

4)刚刚入职机器视觉岗位,但是没人教没人带

他们已经成功入职机器视觉,但是可能就职于一些中小型公司,公司并没有系统规范的管理体系,所以他们从最开始就处于一种野路子,自己带自己飞的状态,但是没有系统的工作方法指导,他们很容易就卡在瓶颈中动弹不得,对职业发展非常不利。

 

因此,我想要从以下两个维度帮大家解决眼前的困惑:

1、想要转行/入门机器视觉,都需要具备什么样的能力?

机器视觉这一行,因为是一个比较新的行业,在早期的时候就有点像“三无”职业:无专门的培训、无固定的能力要求、无客观的评判标准。

因为,机器视觉在国际和国内的发展阶段是不一样的。国内机器视觉起步比欧美晚了十几年,因为它大概是从2006年才开始进入市场启动期,但是随着现在中国人口红利的消失以及制造业转型升级的倒逼,整个产业将快速发展,对机器视觉工程师这个职位的需求也会稳步增长。

于是,随着市场的逐渐完善,现在的企业机器视觉已经有了基本的能力要求。典型如——

• 调试机器视觉软件和相机硬件• 掌握图像采集、视觉助手算法仿真、视觉软件框架、模板匹配算法• 实现参数保存、连续运行、单步运行• 布局视觉软件系统框架• 独立设计视觉软件

以上,基本是一个0-1岁的视觉工程师应该具备的基本技能。而你要做的就是尽可能掌握这些技能,起码将其做到合格,甚至可以把某项技能作为自己的长板来提升核心竞争力。这样无论你是想入门,还是想转行,抑或是刚刚做机器视觉工程师,都可以找到自己的“抓手”,去找到自己的价值所在。

2、如何掌握这些能力?

能力的习得基本分为两个层面,一个是认知层,一个是行为层。如你知道了C++编程很重要,这属于认知层;你能利用C++编程写模板匹配,实现自动运行、连续彩图功能,这属于行为层。

如果仅仅是建立认知,但没有行为跟进,基本就是在浪费时间。而很多人,都是享受着“我知道了很多新知识”的状态,但却从不思考如何将这些新知识落地执行。就好像,你看100本机器视觉相关的书籍,但是连一份简单的算法说明文档和视觉助手脚本都提交不出来,这是毫无卵用的。

且长时间来看,你看的干货资料越多,你就会越享受获取碎片化知识的快感中,慢慢的你就在新知识的海洋中“溺死了”。

那应该怎样做呢?

大道至简,用几句话就能说明白——

首先,你要筛选哪些知识对自己是关键的。关键的意思是,这个知识你学完了,就能切实改变你当下的工作。

其次,你需要对关键知识进行大量的刻意练习。

最后,你需要有反馈意识,如自己输出一些东西放到相应的平台上供大家评判;找一些小伙伴一起学习实践,相互督促反馈;找一些行业里的靠谱老师,来给予你指导。

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,但是实践起来是有相当难度的,因为也许你不知道应该如何结合项目进行实操,也找不到一个靠谱的同行来对你进行及时反馈。



帮助工程师少走弯路,可以来参加犀灵机器人机器视觉培训课程。系统化的学习,带你从0开始真正的深入到机器视觉的领域。基础知识融汇贯通于整个课程中,熟悉设备操作以及与自动化项目的深度结合课程,使你未来的工作中能真正快速上手实际项目,成为企业的技术骨干。


文章来源:网络收集,犀灵机器人http://www.kadeta.com整理发布

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