介绍机器视觉中的人才差距

又到了大学毕业典礼结束，年轻的电气和机械工程师开始寻找他们的第一份工作的时候了。不幸的是，自动化，尤其是机器视觉和工业机器人，并不是应届毕业生的首选职业。当他们这样做时，经理们发现许多求职者缺乏工作所需的基本技能。

自动化领域领域的领导者指出，对早期职业工程师短缺负责的几个基本问​​题。对于初学者来说，一片误解包围了该行业。“当您在工程学院与制造或自动化等事物与学生交谈时，他们认为计算机在工厂中的机器，”应用工程部门经理Don Bromley说：Güdel公司．(安阿伯市密歇根)。“对很多工程师来说，这可能不是那么令人兴奋。”

这种感知的可能罪魁祸首：工程学生没有在任何大深度下暴露于受试者。“没有核心课程，学生必须采取这笔交易的基本自动化和机器人概念，”Bromley说。“这个行业使用了其他领域的专业工具和设备并没有与之交互。有人需要一段时间，以便起来速度。“

尼克·提博是Leoni Engineering Products＆Services，Inc。（密歇根州），密歇根州湖）一直负责招聘机器愿景和机器人工作人员在过去十年中。大多数候选人最近毕业的电气工程师在与莱昂尼的角色中，更有可能与现有的电子或控制系统相比，而不是开发新产品。但据Tegeau表示，当前的工程教育反映了相反的反映。

蒂博说:“学生们在大学里花了一半的时间学习如何设计电路，但可能只上了一门关于如何排除现有系统故障的课程。”“我们必须教我们所有的工程师如何排除电气故障。”

学术方面也有挫折感。工程教授报告在课程中没有足够的时间，为学生制作雇主预期的知识基础的拓展。此外，“公布或灭亡”的学术界氛围 - 教师面临持续的压力，以获得其研究，以获得有权和联邦资金 - 为具有相关行业经验的教育工作者留下更少的空间。

超越技术实力
招聘入门级工程师的挑战扩展到所谓的软技能，如多任务，时间管理和口头和书面通信。Rex Lee博士，总裁兼首席执行官金字塔成像（佛罗里达州坦帕），确定他最近的招聘挑战，找到了最近毕业的候选人“他们对工作的所有权感到拥有，并将自己视为他们正在做的工作中的专业人士。”

李博士说，这需要自我激励和强大的人际关系技巧——这两个特点在当今的学术环境中经常缺失。“上过大学的人肯定表现出了积极主动的能力，但很多人已经变得依赖别人为他们制定详细的时间表或一系列任务，”李博士说。

自力更生，但不是为了牺牲团队合作，有助于推动公司成功。Lee博士寻找候选人，他们不仅可以快速了解他的组织如何运作，还可以帮助改善内部的业务流程。“我一般发现，一些人刚刚没有足够的经验，迅速地采取这种自由，”他说。

不过，对于刚进入职场的工程师来说，情况并非全是黯淡无光的，据李博士说，他们比资深同行有一个关键优势。他说:“可以说，年轻人精力更充沛，还没有被灌输这种思想。”“当一家高科技公司的形势一直在变化时，你需要员工对这种技术着迷，并愿意尽可能多地吸收材料。我们雇佣的许多老年人就是没有这种求知欲。”

更多的工作经验并不会自动转化为更合格的候选人。“我们在寻找具有视觉经验的人方面遇到了全面的困难，但当我们找到时，这是在一个软件包的有限世界里的经验，”汤姆·布伦南说阿尔忒弥斯的愿景（丹佛，科罗拉多州）。“我们在很大程度上试图雇用广泛区域的整体工程技能，然后培训员工。一旦人们熟悉这个领域，他们真的很喜欢它。“

吸引人才到机器视觉行业只是一个招聘拼图。公司必须知道如何保留新员工。“因为自动化是如此热门市场，有很多公司希望引诱良好的才能，”格洛姆利说。“所以我们必须确保我们保留工作有趣并提供培训和进步机会。你必须创造一个有吸引力的环境，员工觉得他们正在成长并做有意义的工作。“

员工们喜欢这样一个平台，它不仅能让他们分享自己的改进想法，还能表达愤怒或不满，而不用担心遭到报复，李博士补充道。

为员工提供继续教育也使他们在其职业生涯中保持内容。Lee博士指向AIA的认证愿景专业人员（CVP）培训作为一个例子。“它显示员工，他们有路径学习，成长和获得更多责任和更多的凭据。”

创意
随着自动化需求的持续增长，机器视觉和机器人公司必须找到吸引和留住高质量工程人才的方法。Güdel的布罗姆利表示:“我们需要把行业人士放在正在决定自己想做什么的工程专业学生面前，并向他们展示自动化是一个有趣、苛刻和具有挑战性的高科技领域。”

实现这一目标的一种方法是推广甚至赞助学生比赛。Artemis Vision的Brennan Cites Cites Robosub等比赛，其中学生设计和建立了必须完全难以视觉和基于声学的任务的自治机器人潜艇。“接触这些项目类型的工程师可能不知道如何编制商业6轴机器人，但他们已经暴露于这种思维方式，”布伦南说。

布伦南还认为，该行业需要与更多州立学院和大学合作，将机器视觉纳入课程。他表示:“计算机科学系涵盖网络、数据库、安全以及许多其他主题，但机器视觉似乎并不经常出现在这一列表中。”

莱奥尼有一种独特的方法。今年4月，在冠致2017展会上，经过该公司的展位时，人们发现了一些意想不到的东西:一个“招聘”的标志。这家机器视觉和机器人集成商看到了一个不容错过的招聘机会。

只要视觉和成像公司在他们发展到招聘过程中的系统中应用相同的聪明才智，该行业更好地占据了下一代工程师的成功。

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