機器視覺面試題及答案

一、單項選擇題（每題2分，共20分）1.機器視覺系統中，用于將光信號轉換為電信號的部件是（）A.鏡頭B.光源C.相機D.圖像處理軟件答案：C2.以下哪種圖像濾波方法主要用于去除椒鹽噪聲（）A.均值濾波B.高斯濾波C.中值濾波D.雙邊濾波答案：C3.機器視覺常用的色彩模型是（）A.RGBB.HSVC.YUVD.以上都是答案：D4.邊緣檢測算子中，對噪聲較為敏感的是（）A.Sobel算子B.Prewitt算子C.Canny算子D.Roberts算子答案：D5.用于圖像特征提取的算法是（）A.Harris角點檢測B.閾值分割C.形態學操作D.圖像增強答案：A6.工業相機分辨率指的是（）A.相機能夠拍攝的最大尺寸B.相機感光芯片上的像素數量C.相機的幀率D.相機的視場角答案：B7.以下哪種光源適合對表面不平整物體進行打光（）A.背光源B.環形光源C.同軸光源D.無影光源答案：D8.圖像二值化處理是將圖像轉換為（）種灰度值A.1B.2C.256D.1024答案：B9.機器視覺中用于匹配模板的算法是（）A.SIFTB.SURFC.TemplateMatchingD.ORB答案：C10.相機鏡頭的焦距越短，其視場角（）A.越小B.越大C.不變D.不確定答案：B二、多項選擇題（每題2分，共20分）1.機器視覺系統組成部分包括（）A.光源B.鏡頭C.相機D.圖像處理軟件答案：ABCD2.常用的圖像增強方法有（）A.直方圖均衡化B.對比度拉伸C.銳化D.平滑答案：ABCD3.以下屬于圖像分割方法的有（）A.閾值分割B.區域生長C.邊緣檢測分割D.聚類分割答案：ABCD4.機器視覺中常用的特征描述子有（）A.SIFT描述子B.SURF描述子C.HOG描述子D.LBP描述子答案：ABCD5.工業相機按輸出信號可分為（）A.模擬相機B.數字相機C.高速相機D.智能相機答案：AB6.光源的選型需要考慮的因素有（）A.物體表面特性B.檢測精度C.環境光干擾D.成本答案：ABCD7.常用的圖像濾波算法有（）A.均值濾波B.高斯濾波C.中值濾波D.維納濾波答案：ABCD8.以下哪些是用于目標檢測的深度學習算法（）A.YOLOB.SSDC.FasterR-CNND.ResNet答案：ABC9.相機標定的目的是（）A.確定相機的內參B.確定相機的外參C.消除鏡頭畸變D.提高圖像清晰度答案：ABC10.形態學操作包括（）A.腐蝕B.膨脹C.開運算D.閉運算答案：ABCD三、判斷題（每題2分，共20分）1.機器視覺只能處理彩色圖像。（）答案：錯2.高斯濾波是一種線性濾波。（）答案：對3.圖像的分辨率越高，圖像質量一定越好。（）答案：錯4.邊緣檢測是圖像分割的一種方法。（）答案：對5.工業相機幀率越高，拍攝的圖像越清晰。（）答案：錯6.中值濾波對高斯噪聲的去除效果較好。（）答案：錯7.深度學習算法在機器視覺中應用廣泛，不需要人工特征提取。（）答案：對8.光源的顏色對機器視覺檢測結果沒有影響。（）答案：錯9.相機的焦距決定了相機的拍攝距離。（）答案：錯10.圖像的二值化處理可用于字符識別。（）答案：對四、簡答題（每題5分，共20分）1.簡述機器視覺系統的工作流程。答案：首先光源照亮目標物體，相機采集圖像，接著對圖像進行預處理（如濾波、增強等），然后提取特征，再通過匹配或識別算法進行分析，最后輸出檢測結果，用于后續決策或控制。2.說明圖像閾值分割的原理。答案：根據圖像的灰度特性，設定一個或多個閾值，將圖像中灰度值大于或小于閾值的像素分別歸為不同類別，從而把圖像分割成前景和背景等不同區域。3.簡述相機標定的意義。答案：相機標定可確定相機的內參（如焦距、像素尺寸等）和外參（如位置、姿態），消除鏡頭畸變，將圖像像素坐標與實際物理坐標建立聯系，提高測量精度和定位準確性。4.列舉兩種常用的深度學習目標檢測算法的優點。答案：YOLO算法速度快，能實時檢測目標；FasterR-CNN檢測精度高，對小目標也有較好的檢測效果，通過區域建議網絡提高檢測效率。五、討論題（每題5分，共20分）1.在機器視覺項目中，如何選擇合適的光源？答案：要考慮物體表面特性，如粗糙或光滑；檢測精度要求，高精度需更均勻光源；環境光干擾情況，避免干擾；還要結合成本。如表面不平整選無影光源，對精度要求高可選用高均勻性背光源。2.機器視覺中，傳統圖像處理算法與深度學習算法各自的優勢與不足。答案：傳統算法優勢是原理簡單、速度快、對硬件要求低，不足是依賴人工特征，復雜場景適應性差。深度學習算法優勢是自動提取特征、精度高、適應性強，不足是訓練數據要求高、訓練時間長、硬件需求高。3.談談機器視覺在工業自動化中的應用前景。答案：前景廣闊。能實現高精度檢測、定位與識別，提高生產效率和產品質量，降低人工成本。在智能制造、機器人引導等領域發揮重要作用，隨著技術發展，將拓展更多應用場景，推動工業自動化向更高