关于工业视觉的自学与就业方向，结合搜索结果可总结为以下建议：
一、工业视觉应用方向（适合零基础或自动化基础者）
掌握应用型视觉软件 学习如SGVision等工业视觉软件，掌握外观检测、缺陷识别、尺寸测量等功能。这类软件通常提供丰富的模板和文档，适合快速上手。
理解工业视觉系统架构
通过在线课程或社区（如马克拉伯机器视觉应用社区）学习系统搭建流程，包括硬件选型、传感器调试等基础内容。
积累项目经验
参与开源项目或企业实习，通过实际项目提升问题解决能力。例如，利用SGVision完成一个简单的自动化检测任务。
二、工业视觉开发方向（适合有编程基础者）
学习编程语言
掌握Python、C++等编程语言，了解OpenCV、ROS等开发框架，为自定义算法和系统集成打基础。
研究硬件接口与传感器
学习如何与工业相机、PLC等硬件设备通信，理解传感器原理及数据采集流程。
开发与优化算法
针对特定场景（如复杂物体识别）开发自定义算法，并通过仿真和调试优化性能。
三、通用建议
结合自动化基础： 若已有自动化经验，可优先选择应用型开发方向，门槛相对较低且市场需求大。
持续学习与实践：通过在线课程（如Coursera、B站）、技术博客（如机器视觉网）保持知识更新，关注行业动态。
建立作品集：无论是应用还是开发方向，都需要通过项目展示技术能力，建议定期整理个人作品集。
四、就业前景
工业视觉领域近年发展迅速，企业对视觉工程师的需求持续增长。应用型工程师因技能门槛较低，适合快速入门；开发型工程师则因技术门槛较高，但薪资待遇更优。建议根据自身兴趣和基础选择方向，并通过实际项目提升竞争力。