1）首先，你要明确机器视觉工程师的岗位需求
以一份在网上LabVIEW工程师的真实招聘需求为例：
从这几分招聘需求中，我们可以挖掘几个关键词。
4、熟悉NIVISON数据采集
此外，你还需要掌握简单软件开发、有项目经验等。
初入行的LabVIEW工程师可以对标自己所找到的需求，来检验自身的能力还有什么不足。其实招聘网站的需求除了可以展示你所需要的岗位需求，很多时候也暗藏一些需要你去挖掘的小彩蛋。比如：你可以通过招聘网站来了解机器视觉的行业动态（如LabVIEW工程师岗位环比增多还是减少，为什么会有这种变化）。再如：你可以通过一些大厂的招聘来洞悉一些大厂技术趋势上的变化。
2）其次，你要有意识的修炼体系化的LabVIEW技术
凡事的学习都有一个方式方法，LabVIEW工程师也不例外。没有系统和方法的打法叫一通乱打，最后随之而来的可能是更深的迷惘和焦虑。
那么应该怎么做呢？
切忌不要今天了学习一个视觉助手，明天再搞编程。将一件事贯彻到底的收获远远大于东边打一耙子，西边挥一棒子。
同时，进行分析复盘和总结，这样面对转行后可能即将到来的面试，你至少可以胸有成竹！
3）再次，对所学的关键知识，进行刻意练习，掌握实操
在学习的过程中，除了系统化掌握LabVIEW的知识外，还要落到实处的去进行一些输出，一些刻意练习，通过实际项目去分析自己的掌握程度。在输入输出的过程中才能获得真实可见的成长。
这三个步骤说起来容易，但是实践起来是有相当难度的，因为也许你不知道该从哪里获得体系化的LabVIEW知识，也找不到一个靠谱的业内大牛来对你进行及时指导，更毋庸谈论通过实际项目去刻意训练了。
下面再说选择LabVIEW平台开发，具有哪些技术优势，以及作为个人开发者，如何着手视觉项目开发。
学习机器视觉，为什么要选择LabVIEW？
具体的原因，相比其他机器视觉平台，LabVIEW视觉具有无可比拟的技术优势，主要表现为以下几点：
2.可扩展的软件能有效降低应用开发和维护成本
4.广泛的机器视觉硬件选择
从稳定而紧凑的NI智能相机，到用于高性能PC系统的图像采集板卡，NI周到地为您的应用提供了相当丰富的硬件选型方案。
5.丰富的软件选择：高性能与简便易用
针对你现在特有的机器视觉应用，NI为你提供了两种选择：针对需要底层视觉代码开发的研发工程师，NI提供了可编程的函数库;针对较少编程经验的现场工程师，NI提供了基于配置的开发方式的软件工具。
LabVIEW开发如何着手深入开发？
1.LabVIEW视觉有哪些套件
2.LabVIEW基础如何过渡到实际项目视觉、运动、测试方面的应用
从视觉单纯来讲，建议先掌握VisionAssistant（视觉助手），大家肯定有的兄弟先考虑相机。其实大家可以先不必考虑相机的，相机相当于只输出图像，我们只要得到图片就可以玩转视觉的，从图像处理—视觉定位—测量尺寸—等一系列的步骤，大家应不断与实际结合不断练习，为什么线下学习的同学进步之快，很显然实物结合加上导师指点。
从运动方面上讲，建议掌握运动控制卡以及运动控制到第三方提供的运动函数指令。单纯来说是调用。有的兄弟觉得这种简单，不就是控制10多根轴与20多个气缸嘛，具老师很多学员都是写的固定的步骤以及运动没有什么封装技巧，后期不稳定、客户反馈不稳定、不成熟、改来改去让我们开始感觉LV不适合做这种大型运动控制，只是咱们掌握方法出现的错误。咱们应该纠正思想与实际现场结合写出一款具有灵魂的控制软件。通用逻辑运动首先具备的知识点：基础、进阶基础等重要的基础知识。应用场合往往与视觉定位结合紧密，其实咱们做LV视觉的大多数都是做定位比较多数。检测相对也多点。飞拍贴片、动态追溯、等等案例、不得不让我们采取运动控制卡去完成。加上LV快速搭建以及老师思想与方法相信大家进步很快了解其核心。
2）有助于功能模块的标准化、平台化，减少重复开发的工作量。再其框架的基础上，我们通过一定程度的自定制最终开发出适合公司使用的通用测试平台软件。3）多线程管理能力很强，稳定定非常高。4）同步机制很好的解决了并行测试中的竞争、资源冲突、死锁等现象。
只要咱们配置好后台步骤，基本测试完成了，无论多少测试步骤，同步测试异步测试均快速搭建，体现高效、稳定、快速。未来相信大家肯定会经常运用到。实现的是一键化。
体验不同NI产品需不断实战从实战中获取真理，需不断练习思考，不可停止学习。学习能让一个人未来更多选择的机会。
3.学习那么多会不会不精
孰能生巧，学习是一个循循渐进的过程。选择也不要过多，觉得自己主攻哪些可以把主攻的归类为核心，其他可以实际应用中不断练习。这样可以有更多的机会。
LabVIEW视觉软件开发，如何做到思想/方法/框架一体化？
1.从思想上
拿到这个项目的时候，比如视觉首先想咱们软件核心思想是什么，所谓的核心思想也就是假如视觉定位，咱们核心就是定位里面的方式以及算法。首先九点标定---图像处理---虚拟定位---算法处理---得出结果等一系列的步骤。软件思想是一款软件的灵魂，正如一台设备的内脏。完好的算法以及好的思想往往运行效率以及稳定程度大大提升可用性。
2.从方法上
我们谈方法，编码规范、开发流程、同行评审、结对编程、持续集成，从瀑布到敏捷再到极限编程。方法实用于机器，机器致力于生产。直截了当的说方法是机器做事的效率。
3.从框架上
有了思想方法的软件让我们更加相信软件的成熟与稳定，然而我们应用多台或者更多台设备的时候出现我们再做相同的事情，而且写代码很繁琐，线程开销很大，维护很困难。然而这一切源于对框架深入探究。
原文标题：30多岁，还适合学LabVIEW吗？十余年视觉大咖告诉你：只要想学，什么时候开始都不晚！
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