1. 专业背景
如果你没有机器视觉相关的专业背景，但对这一领域感兴趣，可以通过以下途径进入该行业：
自学：
在线课程：许多在线平台如Coursera、edX、Udacity等提供了机器视觉和计算机视觉的相关课程，涵盖了基础理论和实践项目。
书籍：阅读经典教材如《Computer Vision: Algorithms and Applications》（Richard Szeliski著）和《Learning OpenCV 3》（Adrian Kaehler, Gary Bradski著）。
培训：
专业培训机构：一些培训机构提供了机器视觉的专项培训，如深圳市华汉伟业科技有限公司提供的带薪培训。
企业内部培训：加入一些提供内部培训的企业，如苏州峰之建精密设备有限公司，这些企业通常会有专门的培训队伍和课程。
实践经验：
项目经验：参与开源项目或自己动手做一些小项目，积累实际经验。
实习：寻找相关领域的实习机会，通过实际工作学习和提升技能。
2. 机器视觉应用工程师的前景
市场需求：
快速增长：根据Jobui的数据，2021年机器视觉应用工程师的职位数量较2020年增长了67%，显示出强劲的市场需求。
行业应用广泛：机器视觉技术在工业自动化、医疗设备、3C电子等多个领域都有广泛的应用，尤其是在定位、尺寸测量、OCR/OCV等方面。
薪资待遇：
较高薪资：根据猎聘网的数据，机器视觉应用工程师的薪资待遇较为丰厚，大部分职位的薪资在10K-20K之间，占比达到51%。
增长趋势：2021年较2020年的薪资增长了18%，显示出良好的职业发展前景。
职业发展：
多样化发展路径：机器视觉应用工程师可以在项目管理、技术研发、产品设计等多个方向发展，随着经验的积累，可以晋升为高级工程师、项目经理等职位。
技术创新：随着数字化、智能化的发展，机器视觉技术的应用场景将不断拓展，为工程师提供了广阔的发展空间。
行业趋势：
技术进步：机器视觉技术的不断进步，尤其是深度学习和AI技术的应用，使得机器视觉在复杂场景下的应用更加广泛和高效。
政策支持：国家政策对智能制造和数字化转型的支持，将进一步推动机器视觉技术的发展和应用。
尽管没有相关专业背景，通过自学、培训和实践经验，仍然可以成功进入机器视觉工程师这一领域，并且该领域的前景非常广阔，市场需求大，薪资待遇好，职业发展空间大。
