均胜电子
视觉工程师
视觉工程师
发布于 8 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公计算机视觉工程
计算机视觉工程
Opencv
Plc编程
Visionpro
电气设计
非标设备
值不值得投
薪资怎么样
1.2万
比计算机视觉工程中位数低
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
17 个在招
市场机会
选择适中
苏州 · 计算机视觉工程 · 28 个在招
职位详情
关于这个职位
该岗位隶属于均胜电子旗下均普智能的智能制造业务，负责非标自动化设备的机器视觉系统设计与落地
你需要完成相机光源选型、视觉方案评估以及与 PLC/上位机工程师配合完成工业智能相机的调试与程序编写，并到客户现场做程序优化与标准化文档输出
最低要求
本科及以上学历，自动化相关专业优先
具备视觉相关测试与应用能力，熟悉 PLC 编程、电气设计、工业弱电控制
年以上自动化电气设计经验，有设计过大型非标设备经验者优先
熟悉康耐视 Insight、海康 Vision Master、基恩士 XG-Xvision Editor 等工业智能相机软件的使用
熟悉 Halcon、VisionPro、OpenCV 其中一种视觉库
大学英语4级及以上，具备良好的英语沟通（阅读）能力
学习能力强，工作积极主动，有责任心，具备良好的团队合作技巧
工作职责
协同机械设计进行设备视觉系统设计及视觉系统方案评估
负责相机、光源的选型
与 PLC、PC 软件工程师配合，完成工业智能相机的调试与程序编写，保证设备正常运行
验证视觉软件运行的稳定性
维护并解决客户现场提出的程序优化问题
研究并学习市场最新技术与新产品，并落实到实际应用环节
完成标准化建设，编写相应的操作指南并更新、推广使用标准
完成部门主管交代的临时任务
优先资格
自动化相关专业优先
有设计过大型非标设备经验者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 岗位覆盖视觉方案设计到现场调试的完整链路，技能积累扎实、可迁移性强
- 智能制造与自动化装备行业需求稳定，视觉工程师在长三角制造业中流动性好、就业面广
- 非标设备项目差异大，方案反复调整，对现场应变和沟通能力要求高
- 同时要兼顾视觉、电气、PLC 多领域知识，学习曲线较陡
- 适合有自动化/电气背景、愿意动手到产线现场调试、希望把机器视觉做成核心工程能力的技术型求职者
缺点 / 挑战
- 接触康耐视、基恩士、海康等主流工业视觉平台，工程经验含金量较高
- 需要频繁出入客户现场，设备调试期节奏紧凑，出差和驻场可能性较高
角色解读
- 可从单一设备的视觉调试，成长为整线视觉方案负责人或视觉算法方向工程师
- 积累非标设备与客户现场经验后，可转向项目技术负责人、方案售前或视觉团队管理
- 若持续深入 Halcon/OpenCV 算法与深度学习缺陷检测，可向机器视觉算法工程师方向发展
- 负责非标自动化设备的机器视觉系统方案设计与相机、光源选型，把视觉方案落到具体设备上
- 与机械、PLC、上位机软件工程师配合，完成工业智能相机的调试和视觉程序编写
- 跟进设备在客户现场的运行，处理程序优化问题，并输出标准化操作指南
- 熟悉至少一种主流视觉软件/库，如康耐视 Insight、海康 Vision Master、基恩士 XG-X、Halcon、VisionPro 或 OpenCV
- 具备电气设计与 PLC 编程基础，能与控制工程师对齐信号和节拍
- 具备视觉系统从选型、打光、标定到现场调试的完整落地能力
- 具备英文技术文档阅读与跨团队沟通能力
申请策略
- 投递前了解均普智能的非标自动化业务和主要客户行业（汽车零部件、新能源等），面试时能对上业务场景
- 主动询问岗位的出差频率、驻场安排与项目周期，判断是否与自己的生活安排匹配
- 突出使用过的视觉软件与库（Halcon、VisionPro、OpenCV、康耐视、海康、基恩士），并写明具体项目中的选型与调试工作
- 列出参与过的非标设备项目，注明设备类型、视觉检测项（定位、尺寸、缺陷等）和你负责的模块
- 补充 PLC 编程与电气设计经验，说明你与机械、软件、控制团队的协作方式
- 体现英语能力，如 CET4 及以上、阅读英文技术手册与设备文档的经历
- 系统梳理至少一种主流视觉库（建议 Halcon 或 OpenCV）的标定、模板匹配、缺陷检测等常用算子与调参方法
- 补齐 PLC 与工业通信基础（如与相机的触发、IO 交互、通讯协议），提升与电控团队的配合效率
面试指南
- 用 STAR 结构讲项目：项目背景与检测需求 → 你负责的模块（选型/打光/算法/通信） → 遇到的具体问题与排查过程 → 最终效果与量化指标（节拍、误判率、稳定性）
- 技术问题按「现象 → 可能原因分层（光源/镜头/标定/通信/算法参数）→ 逐项验证 → 结论」的顺序作答，体现系统化排查思路
- 请介绍一个你完整参与过的视觉项目，从方案评估到现场调试是怎么做的？相机和光源选型时你会考虑哪些因素，如何判断打光方案是否有效？视觉系统与 PLC 之间如何交互，出现误触发或节拍不匹配你怎么排查？使用 Halcon/VisionPro/OpenCV 时遇到过哪些精度或稳定性问题，怎么解决的？客户现场提出的程序优化需求，你如何评估并落地？
- 复习机器视觉基础：成像原理、镜头与视野计算、光源类型与打光方式、标定流程
- 准备 2 个可详细展开的项目案例，尤其是现场调试和问题定位的部分
- 了解非标自动化设备的开发流程与常见术语（节拍、CT、IO、触发、通讯协议），并准备英文技术文档阅读的实例
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