機器視覺試題及答案

一、單項選擇題（每題2分，共10題）1.機器視覺系統(tǒng)中，用于采集圖像的部件是（）A.光源B.鏡頭C.相機D.圖像處理軟件2.以下哪種圖像濾波方法能有效去除高斯噪聲（）A.均值濾波B.中值濾波C.雙邊濾波D.高斯濾波3.邊緣檢測常用的算子是（）A.拉普拉斯算子B.霍夫變換C.分水嶺算法D.連通域分析4.機器視覺中常用的顏色模型是（）A.RGBB.HSVC.CMYKD.YUV5.圖像二值化的常用方法是（）A.閾值分割B.區(qū)域生長C.主動輪廓D.形態(tài)學(xué)操作6.以下哪種特征描述子用于描述圖像的紋理特征（）A.SIFTB.SURFC.LBPD.ORB7.相機標(biāo)定的目的是（）A.提高圖像分辨率B.確定相機的內(nèi)部參數(shù)和外部參數(shù)C.去除圖像噪聲D.增強圖像對比度8.模板匹配的主要目的是（）A.檢測圖像中的物體B.分割圖像區(qū)域C.提取圖像邊緣D.分析圖像紋理9.用于測量物體形狀和尺寸的機器視覺技術(shù)是（）A.立體視覺B.單目視覺C.多光譜視覺D.紅外視覺10.以下哪個不是機器視覺的應(yīng)用領(lǐng)域（）A.工業(yè)檢測B.醫(yī)療影像C.語音識別D.自動駕駛二、多項選擇題（每題2分，共10題）1.機器視覺系統(tǒng)的基本組成部分包括（）A.光源B.鏡頭C.相機D.圖像處理軟件2.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3.以下屬于圖像分割算法的有（）A.閾值分割B.區(qū)域生長C.聚類算法D.邊緣檢測分割4.特征提取的方法包括（）A.基于形狀的特征提取B.基于紋理的特征提取C.基于顏色的特征提取D.基于輪廓的特征提取5.相機的內(nèi)部參數(shù)有（）A.焦距B.主點坐標(biāo)C.畸變系數(shù)D.旋轉(zhuǎn)矩陣6.常用的機器學(xué)習(xí)算法在機器視覺中的應(yīng)用有（）A.分類B.回歸C.聚類D.目標(biāo)檢測7.機器視覺中常用的圖像數(shù)據(jù)格式有（）A.BMPB.JPEGC.PNGD.TIFF8.以下哪些是提高機器視覺系統(tǒng)精度的方法（）A.提高相機分辨率B.優(yōu)化光源設(shè)計C.精確的相機標(biāo)定D.采用高精度算法9.機器視覺在工業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用包括（）A.零件尺寸測量B.表面缺陷檢測C.裝配驗證D.機器人導(dǎo)航10.影響機器視覺系統(tǒng)性能的因素有（）A.環(huán)境光照B.圖像噪聲C.算法復(fù)雜度D.硬件性能三、判斷題（每題2分，共10題）1.機器視覺只能處理彩色圖像。（）2.中值濾波對椒鹽噪聲有很好的抑制效果。（）3.霍夫變換主要用于直線檢測。（）4.RGB顏色模型更適合圖像處理。（）5.圖像的分辨率越高，包含的信息就越多。（）6.相機標(biāo)定只需要確定內(nèi)部參數(shù)。（）7.模板匹配可以快速找到圖像中與模板完全相同的區(qū)域。（）8.深度學(xué)習(xí)算法在機器視覺中只能用于分類。（）9.光源的穩(wěn)定性對機器視覺系統(tǒng)很重要。（）10.機器視覺系統(tǒng)可以完全替代人工檢測。（）四、簡答題（每題5分，共4題）1.簡述機器視覺系統(tǒng)的工作流程。答案：首先通過光源照亮目標(biāo)物體，相機采集圖像，然后圖像處理軟件對圖像進行預(yù)處理（增強、濾波等），接著提取特征，進行圖像分割、匹配等操作，最后根據(jù)處理結(jié)果做出決策，如檢測缺陷、識別物體等。2.說明圖像二值化的作用。答案：將灰度圖像轉(zhuǎn)化為只有黑白兩種值的圖像，突出圖像中的目標(biāo)物體，簡化圖像數(shù)據(jù)，便于后續(xù)的輪廓提取、形狀分析、特征計算等操作，能有效提高圖像處理效率和準(zhǔn)確性。3.簡述相機標(biāo)定的意義。答案：相機標(biāo)定可確定相機內(nèi)部參數(shù)（如焦距、主點等）和外部參數(shù)（旋轉(zhuǎn)和平移關(guān)系）。通過標(biāo)定，能將圖像像素坐標(biāo)轉(zhuǎn)換為真實世界坐標(biāo)，實現(xiàn)精確測量，提高機器視覺系統(tǒng)對物體位置、尺寸等信息獲取的準(zhǔn)確性。4.列舉兩種常用的特征提取方法及其特點。答案：SIFT特征提取方法，具有尺度不變性、旋轉(zhuǎn)不變性等優(yōu)點，對光照、噪聲等有一定魯棒性，但計算量較大。LBP用于紋理特征提取，計算簡單、速度快，對圖像灰度變化敏感，能有效描述局部紋理信息。五、討論題（每題5分，共4題）1.討論機器視覺在醫(yī)療影像診斷中的應(yīng)用及面臨的挑戰(zhàn)。答案：應(yīng)用于疾病檢測、病灶定位等。挑戰(zhàn)在于醫(yī)療圖像數(shù)據(jù)復(fù)雜，噪聲干擾大；不同設(shè)備成像差異大；對診斷準(zhǔn)確性要求極高，算法需不斷優(yōu)化；數(shù)據(jù)隱私和安全問題需重視。2.分析深度學(xué)習(xí)在機器視覺領(lǐng)域相比傳統(tǒng)方法的優(yōu)勢。答案：深度學(xué)習(xí)能自動學(xué)習(xí)圖像的層次化特征，無需人工精心設(shè)計特征。在復(fù)雜場景下識別準(zhǔn)確率更高，泛化能力強，能處理大規(guī)模數(shù)據(jù)?？赏ㄟ^不斷訓(xùn)練優(yōu)化模型，適應(yīng)多種任務(wù)和場景。3.探討機器視覺系統(tǒng)中光源設(shè)計的重要性及設(shè)計要點。答案：光源設(shè)計重要性在于影響圖像質(zhì)量，進而影響整個系統(tǒng)性能。設(shè)計要點包括選擇合適的光源類型（如環(huán)形、背光源等），確保光照均勻，避免反光、陰影；根據(jù)物體特性和檢測需求確定光強、顏色等參數(shù)。4.說說機器視覺與人工智能其他領(lǐng)域（如自然語言處理）的聯(lián)系與區(qū)別。答案：聯(lián)系：都基于數(shù)據(jù)和算法，可相互借鑒技術(shù)，如深度學(xué)習(xí)算法。區(qū)別：機器視覺處理圖像數(shù)據(jù)，關(guān)注圖像中的物體識別、定位等；自然語言處理處理文本數(shù)據(jù)，重點是語義理解、文本生成等，數(shù)據(jù)形式和處理方式有較大差異。答案一、單項選擇題1.C2.D3.A4.B5.A6.C7.B8.A9.A10.C二、多項選擇題1.ABCD2.ABCD3.AB