2025年機器人視覺工程師中級模擬題一、單選題（共10題，每題2分）1.在機器人視覺系統(tǒng)中，以下哪種傳感器最適合用于獲取高精度深度信息？A.激光雷達B.紅外傳感器C.攝像頭（無特殊說明）D.超聲波傳感器2.以下哪種圖像處理技術(shù)主要用于消除圖像噪聲？A.邊緣檢測B.圖像增強C.形態(tài)學(xué)處理D.降采樣3.在特征點匹配算法中，SIFT算法的主要優(yōu)勢是什么？A.計算速度最快B.對旋轉(zhuǎn)和尺度變化最魯棒C.需要大量內(nèi)存D.只適用于灰度圖像4.以下哪種相機標(biāo)定方法不需要已知世界坐標(biāo)？A.準確標(biāo)定法B.自標(biāo)定法C.雙目立體視覺標(biāo)定D.標(biāo)定板標(biāo)定5.在目標(biāo)跟蹤算法中，卡爾曼濾波器適用于哪種場景？A.靜態(tài)場景B.具有非線性運動模型的目標(biāo)C.目標(biāo)快速運動且無噪聲D.目標(biāo)突然出現(xiàn)或消失6.以下哪種深度學(xué)習(xí)模型最適合用于圖像分類任務(wù)？A.RNNB.LSTMC.CNND.GAN7.在3D重建中，以下哪種方法不需要相機運動信息？A.多視圖幾何法B.結(jié)構(gòu)光法C.激光掃描法D.深度相機法8.以下哪種相機參數(shù)對圖像畸變影響最大？A.焦距B.主點坐標(biāo)C.畸變系數(shù)D.相機尺寸9.在SLAM系統(tǒng)中，以下哪種傳感器最適合用于定位？A.GPSB.慣性測量單元C.磁力計D.激光雷達10.以下哪種圖像分割方法適用于處理背景復(fù)雜的場景？A.基于閾值的分割B.基于邊緣的分割C.基于區(qū)域的分割D.基于深度學(xué)習(xí)的分割二、多選題（共5題，每題3分）1.以下哪些技術(shù)可用于提高機器人視覺系統(tǒng)的魯棒性？A.數(shù)據(jù)增強B.權(quán)重初始化C.多傳感器融合D.運動補償2.在目標(biāo)檢測算法中，以下哪些是常見的評價指標(biāo)？A.精確率B.召回率C.mAPD.F1分數(shù)3.以下哪些因素會影響雙目立體視覺系統(tǒng)的深度估計精度？A.相機間距B.相機焦距C.圖像分辨率D.對象紋理復(fù)雜度4.在機器人導(dǎo)航中，以下哪些傳感器可用于環(huán)境感知？A.攝像頭B.激光雷達C.超聲波傳感器D.磁力計5.以下哪些是常用的圖像濾波方法？A.均值濾波B.高斯濾波C.中值濾波D.邊緣檢測三、判斷題（共10題，每題1分）1.SIFT算法在旋轉(zhuǎn)和尺度變化下依然能保持較好的匹配效果。（√）2.激光雷達只能獲取單點云數(shù)據(jù)。（×）3.圖像增強會提高圖像的信噪比。（√）4.雙目立體視覺系統(tǒng)需要兩個相機進行深度估計。（√）5.卡爾曼濾波器適用于線性系統(tǒng)。（√）6.CNN模型在圖像分類任務(wù)中比RNN模型更有效。（√）7.深度相機可以直接獲取深度信息，無需標(biāo)定。（×）8.圖像畸變主要是由相機鏡頭引起的。（√）9.SLAM系統(tǒng)不需要任何外部傳感器進行定位。（×）10.基于深度學(xué)習(xí)的圖像分割方法不需要任何先驗知識。（√）四、簡答題（共5題，每題5分）1.簡述SIFT算法的主要步驟。2.解釋什么是相機標(biāo)定，并說明其重要性。3.描述目標(biāo)跟蹤算法的基本原理。4.說明多傳感器融合在機器人視覺系統(tǒng)中的作用。5.比較深度相機和激光雷達在3D重建中的優(yōu)缺點。五、計算題（共3題，每題10分）1.假設(shè)一個相機內(nèi)參矩陣為：K=[[1000,0,320],[0,1000,240],[0,0,1]]計算該相機的焦距和主點坐標(biāo)。2.在雙目立體視覺系統(tǒng)中，兩個相機的基線距離為0.1米，相機焦距為50毫米，圖像分辨率為640×480。計算該系統(tǒng)在圖像中心處能分辨的深度范圍。3.假設(shè)一個目標(biāo)跟蹤算法的預(yù)測誤差協(xié)方差矩陣為：P=[[0.1,0],[0,0.1]]接收到的測量值為x=1，測量噪聲協(xié)方差矩陣為：R=[[0.01]]請計算卡爾曼增益和更新后的估計值。六、編程題（共2題，每題15分）1.編寫一個Python函數(shù)，實現(xiàn)一個簡單的基于閾值的圖像分割算法。輸入為灰度圖像，輸出為二值圖像。要求使用OpenCV庫。2.編寫一個Python函數(shù)，實現(xiàn)一個簡單的目標(biāo)檢測算法。輸入為彩色圖像，輸出為檢測到的目標(biāo)邊界框。要求使用YOLOv5模型。答案單選題答案1.A2.B3.B4.B5.B6.C7.C8.C9.B10.D多選題答案1.A,C,D2.A,B,C,D3.A,B,C,D4.A,B,C,D5.A,B,C判斷題答案1.√2.×3.√4.√5.√6.√7.×8.√9.×10.√簡答題答案1.SIFT算法的主要步驟：-縮放和旋轉(zhuǎn)不變性生成子圖像-計算局部特征描述符-對描述符進行歸一化-計算描述符之間的距離-利用最近鄰搜索找到匹配點-應(yīng)用RANSAC算法去除誤匹配2.相機標(biāo)定及其重要性：-相機標(biāo)定是指確定相機內(nèi)部參數(shù)和外部參數(shù)的過程。內(nèi)部參數(shù)包括焦距、主點坐標(biāo)和畸變系數(shù)等，外部參數(shù)是指相機在三維空間中的位置和姿態(tài)。-相機標(biāo)定的重要性在于：-消除圖像畸變，提高圖像質(zhì)量-精確計算圖像點到三維世界點的對應(yīng)關(guān)系-為3D重建、目標(biāo)跟蹤等任務(wù)提供基礎(chǔ)3.目標(biāo)跟蹤算法的基本原理：-目標(biāo)跟蹤算法的基本原理是通過連續(xù)幀之間的圖像特征匹配，確定目標(biāo)在視頻序列中的位置。-常見的方法包括：-基于特征點的跟蹤：如SIFT、SURF等-基于模型的跟蹤：如卡爾曼濾波、粒子濾波等-基于深度學(xué)習(xí)的跟蹤：如Siamese網(wǎng)絡(luò)等4.多傳感器融合在機器人視覺系統(tǒng)中的作用：-多傳感器融合是指將來自多個傳感器的信息進行整合，以提高系統(tǒng)的感知能力和魯棒性。-在機器人視覺系統(tǒng)中，多傳感器融合的作用包括：-提高環(huán)境感知的精度和范圍-增強系統(tǒng)在復(fù)雜環(huán)境下的適應(yīng)性-提高系統(tǒng)的可靠性和容錯能力5.深度相機和激光雷達在3D重建中的優(yōu)缺點：-深度相機：-優(yōu)點：獲取深度信息簡單方便，成本相對較低-缺點：視場角有限，易受光照影響，深度精度較低-激光雷達：-優(yōu)點：深度精度高，視場角廣，不受光照影響-缺點：成本高，易受遮擋影響，數(shù)據(jù)量較大計算題答案1.相機焦距和主點坐標(biāo)：-焦距：f=sqrt(1000^2+1000^2)=1414.21mm-主點坐標(biāo)：(x0,y0)=(320,240)2.雙目立體視覺系統(tǒng)的深度范圍：-最小深度：d_min=(baseline*f)/(right_image_width/image_width)-最大深度：d_max=(baseline*f)/(left_image_width/image_width)-由于圖像中心處左右圖像寬度相同，因此：-d_min=d_max=(0.1m*0.05m)/(0.64m)=0.0781m3.卡爾曼濾波計算：-卡爾曼增益：K=P*H^T*(H*P*H^T+R)^-1-更新后的估計值：x_hat=x_hat+K*(z-H*x_hat)編程題答案1.基于閾值的圖像分割算法：pythonimportcv2importnumpyasnpdefthreshold_segmentation(image,threshold=128):gray_image=cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2GRAY)_,binary_image=cv2.threshold(gray_image,threshold,255,cv2.THRESH_BINARY)returnbinary_image2.基于YOLOv5的目標(biāo)檢測算法：pythonimportcv2importtorchfrommodels.experimentalimportattempt_loadfromutils.datasetsimportLoadImagesfromutils.generalimportnon_max_suppression,scale_coordsfromutils.torch_utilsimportselect_devicedefyolo_detection(image_path,weights='yolov5s.pt',img_size=640):device=select_device('cuda:0'iftorch.cuda.is_available()else'cpu')model=attempt_load(weights,map_location=device)img=cv2.imread(image_path)img=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2RGB)img=cv2.resize(img,(img_size,img_size))img=img.transpose((2,0,1))img=torch.from_numpy(img).to(device)img=img.float()/255.0ifimg.ndimension()==3:img=img.unsqueeze(0)pred=model(img,augment=False)[0]pred=non_max_suppression(pred,0.4,0.5,classes=None,agnostic=False)fori,detinenumerate(pred):#detectionsperimagep,s,im0=path,'',img0iflen(det):det[:,:4]=scale_coords(img.shape[2:],det[:,:4],im0.shape).round()for*xyxy,conf,clsinreversed(det):label=f'{cls}{conf:.2f}'cv2.rectangle(im0,(int