TCL
视觉工程师
视觉工程师
发布于 3 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公自动化控制
自动化控制
Dfm评审
Oee优化
Opencv
Visionpro
工业相机
机器视觉
自动化控制
值不值得投
71综合评分
综合评分 71
资深视觉技术岗，技术栈前沿且发展空间大，但需深入产线调试，WLB面临一定挑战。
从薪资福利、成长空间、工作节奏和岗位方向综合评估，方便横向比较。
薪资怎么样
2万
比自动化控制中位数高
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 580 个在招 · 其中自动化控制 2 个
市场机会
选择不多
沈阳 · 自动化控制 · 1 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位主要负责工业视觉检测系统的硬件选型、软件开发与现场调试，涵盖2D/3D相机、光源等硬件方案设计及C#、OpenCV等视觉算法编程
你需要深入产线解决技术问题，优化设备OEE与直通率，并参与产品DFM评审与持续改善，是连接视觉技术与自动化产线的核心技术人员
最低要求
教育背景：本科及以上学历
经验要求：5年以上海康、康耐视视觉检测开发经验，有自动化设备或工厂产线应用经验者优先
专业知识：熟练掌握VisionPro、In-Sight系列图像处理工具，C#应用开发，熟练OpenCV、Halcon、VisionMaster、labview一个以上的视觉算法库编程
硬技能：熟悉工业2D/3D相机、3D线扫、光学镜头、照明光源系统，以及控制板卡的选型
软技能：了解汽车行业APQP、PPAP、FMEA、SPC、MSA等五大工具及要求
熟悉Cmk、GRR、Cpk评价方法及标准
其他要求：熟悉工控行业通讯协议，了解PLC、机器人、MES与视觉通讯方式
工作职责
（一）硬件选型（20%）
负责视觉设备硬件，包括工业2D/3D相机、3D线扫、光学镜头、照明光源系统，以及控制板卡的选型，根据需求独立完成硬件方案设计
结合产品生产工艺要求，负责输出产线视觉设备技术要求，供应商方案评审及验收
负责制定公司视觉设备选型标准，跟踪行业前沿（3D视觉、AI视觉、深度学习模型、光源方案等），推动技术升级与应用落地
（二）软件开发（20%）
使用VisionPro或者In-Sight等图像处理工具，联合C#编程进行视觉引导程序编写
使用OpenCV、Halcon、VisionMaster、labview等视觉算法库进行编程
（三）设备调试及持续改善（50%）
设备现场调试，解决技术问题
设备直通率，Downtime改善，OEE优化
编制视觉系统的维护保养手册、检测标准、SOP等文档，确保系统的可维护性和可复制性
维修人员培训
（四）其他（10%）
产品设计方案DFM评审，满足视觉检测要求
客户审核对应，问题点改善
优先资格
有自动化设备或工厂产线应用经验者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 深入汽车及高端制造行业，积累丰富的产线实战经验与行业Know-how
- 依托巨头企业平台，能接触到行业前沿的3D视觉与AI视觉技术
- 需要频繁深入产线现场调试，工作环境可能在工厂车间，体力与精力消耗较大
- 适合具备扎实C#与视觉算法基础，喜欢软硬件结合，且能适应工厂产线节奏的资深自动化/视觉工程师
缺点 / 挑战
- 技术壁垒较高，涵盖软硬件结合，个人核心竞争力强，不易被替代
- 设备直通率与OEE优化背负产线指标压力，需快速响应并解决突发技术问题
角色解读
- 从单一视觉开发向视觉系统架构师发展，主导整条产线的视觉方案规划
- 向自动化技术专家或视觉团队技术管理岗转型，负责前沿技术（如AI视觉、3D视觉）的落地与团队赋能
- 负责工业视觉检测系统的硬件选型与方案设计，包括2D/3D相机、光源及镜头等
- 使用C#及OpenCV、Halcon等算法库进行视觉软件开发与视觉引导程序编写
- 深入产线进行设备现场调试，优化设备OEE与直通率，并编制相关SOP文档
- 精通C#编程及VisionPro、Halcon、OpenCV等主流机器视觉算法库
- 熟悉工业2D/3D相机、光学镜头及光源系统的硬件选型与方案设计
- 了解汽车行业五大工具（APQP、FMEA等）及工控通讯协议、PLC交互
申请策略
- 在面试中准备好过往解决复杂产线视觉问题的具体案例，体现你的现场排障与持续改善能力
- 突出5年以上海康/康耐视视觉检测开发经验，以及自动化产线落地案例
- 详细列出熟练掌握的视觉算法库（Halcon/OpenCV等）及C#开发能力，展示软硬件结合的项目成果
- 强调在OEE优化、Downtime改善及汽车行业五大工具应用方面的实际数据与经验
- 提前了解TCL相关产品的生产工艺与DFM要求，熟悉3D视觉与AI深度学习在工业检测中的最新应用
- 复习并巩固工控通讯协议及PLC交互逻辑，提升跨系统联调能力
面试指南
- STAR法则：针对项目经验，从背景、任务、行动（硬件选型+软件开发+调试）到结果（OEE提升、直通率达标）进行结构化阐述
- 逻辑拆解：针对排障问题，按照‘硬件光路检查 -> 软件算法逻辑 -> 通讯与PLC交互 -> 机械与工艺匹配’的顺序层层排查
- 请分享一个你主导的从硬件选型到软件落地并最终交付的完整视觉检测项目
- 在产线调试中，如果遇到设备直通率不达标或Downtime过高的情况，你的排查思路是什么？
- 你是如何理解并应用汽车行业五大工具（如FMEA、MSA）来保证视觉系统稳定性的？
- 针对3D视觉或AI深度学习在工业检测中的应用，你有什么实际经验或看法？
- 复习C#底层机制及Halcon/OpenCV的核心算子，准备应对可能的技术细节拷问
- 了解TCL在沈阳的工厂主要生产什么产品，思考其生产工艺中可能涉及的视觉检测痛点
职位点评
薪资福利75
成长发展85
工作生活45
使命价值70
薪资福利
75中等
作为上市企业的资深技术岗，薪资在沈阳当地具有较强竞争力，但JD未明确披露具体薪资与福利细节。
薪资信号未披露（AI估算：1.5千–2.5万/月）
成长发展
85较高
岗位涉及3D视觉、AI视觉等前沿技术跟踪，且需主导方案制定与人员培训，技术深度与广度均有良好发展空间。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈C#、VisionPro、In-Sight、OpenCV、Halcon、VisionMaster、labview、3D视觉、AI视觉、深度学习
成长机会跟踪行业前沿、推动技术升级与应用落地、人员培训、维修人员培训
业务类型cost_center
工作生活
45较低
岗位包含大量设备调试及持续改善工作，需深入产线现场，且背负OEE与直通率指标，工作节奏可能受产线状况影响，WLB存在一定挑战。
工作模式未明确
办公地点工厂/生产基地
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
70中等
依托企业平台推动制造业自动化与智能化升级，具有较高的行业价值与技术成就感，但属于制造支持环节，社会直接感知度一般。
行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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