机器视觉工程师,面对难以实现的需求时,应该如何应对?-LMLPHP
作为一名机器视觉工程师,在工作中难免会遇到一些难以实现,奇形怪状的需求,各种五花八门,奇葩需求,顿时头疼不已。同时销售要接订单,机器视觉工程师也要做项目提升自我,销售与技术矛盾本身是存在的,订单由销售接入,需求由机器视觉工程师把控。公司要生存下去,不得不去接订单,大的,小的,好的,坏的项目都要去接,公司才能长久下去,烂项目接到不是大不了的事情,毕竟还有商务谈判。

作为一名技术,作为一名机器视觉工程师更应该为机器视觉项目尽快完成做好准备,以下是面对机器视觉项目工作需求应对的方法:

一:与需求方积极沟通(需求方:客户,业务,销售,PM等等)

充分的沟通,了解需求方的具体需求及期望的项目检测的效果,这样可以更好地理解需求,并权衡不同的方案。同时要具有一定的发散性思维去解决问题,

二:分析问题(利用一切资源去,发现问题,解决问题,寻找问题的解决办法)

在完全了解需求之后,可以对问题进行深入分析。可以从技术实现的角度出发,分析问题的难点要点和寻找可能的解决方案,并权衡不同的方案。在分析的过程中,尽可能的快速找到解决问题的方法。比如visionpro解决不了的,使用halcon去解决此问题,传统方法解决不了的,可以使用深度学习去解决,2D解决不了的可以用3D去解决等等方法。需要支援的尽量整合公司的资源。

三、寻求帮助(本公司的供应商资源,本公司的机器视觉工程师)

人们很多时候由于自身的局限性,会遇到很多无法解决的问题。如果遇到了难以解决的问题,可以向其他机器视觉工程师请求帮助,也可以向供应商请求帮助,借此寻找最佳的解决方案,切记自己憋着不上报问题,这可能会影响到项目时间节点的。

四、提出解决方案

在分析问题的过程中,你可以提出自己的解决方案,并与需求方进行充分的讨论。可以提供多种解决方案,包括时间成本、技术难度、可维护性等方面的权衡,以便需求方更好地做出决策。

五、一定要找到最佳解决方案

总之,面对难以实现的需求,我们要从多种方案中寻找最佳的结局方案,不仅仅是技术上,成本上等等,我们都要努力为之解决。我也要考虑后期的维护和应对未来的需求有一定的预判性。

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