2025年工業(yè)AI計(jì)算機(jī)視覺專項(xiàng)考試時(shí)間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題1.在計(jì)算機(jī)視覺中，將彩色圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像的主要目的是什么？A.減少數(shù)據(jù)量，降低計(jì)算復(fù)雜度B.提高圖像對比度C.更容易進(jìn)行邊緣檢測D.以上都是2.下列哪種圖像變換屬于幾何變換？A.濾波B.縮放C.直方圖均衡化D.色彩空間轉(zhuǎn)換3.在特征點(diǎn)檢測與描述中，SIFT、SURF和ORB等算法的主要應(yīng)用包括？A.圖像分類B.目標(biāo)檢測C.圖像匹配與定位D.圖像分割4.相機(jī)標(biāo)定中，主要解決的問題是？A.消除圖像噪聲B.提高圖像分辨率C.恢復(fù)圖像的幾何畸變，確定相機(jī)的內(nèi)參和外參D.增強(qiáng)圖像的對比度5.下列哪種方法不屬于傳統(tǒng)的目標(biāo)檢測或識(shí)別技術(shù)？A.基于模板匹配B.基于邊緣檢測的霍夫變換C.基于深度學(xué)習(xí)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）D.基于特征點(diǎn)匹配的識(shí)別6.在工業(yè)零件表面缺陷檢測中，通常對圖像分割算法的要求是？A.速度最快B.精度最高C.實(shí)現(xiàn)最簡單D.對光照變化不敏感7.深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）在計(jì)算機(jī)視覺任務(wù)中表現(xiàn)出色的主要原因是？A.能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)圖像的層次化特征表示B.計(jì)算速度非?？霤.需要大量標(biāo)注數(shù)據(jù)D.算法結(jié)構(gòu)簡單8.在工業(yè)機(jī)器視覺系統(tǒng)中，光源的選擇對于成像質(zhì)量至關(guān)重要，以下哪種光源常用于需要高對比度和清晰邊緣的檢測？A.條形光B.環(huán)形光C.同步照明（明場）D.反射式照明9.下列哪個(gè)術(shù)語描述的是圖像中一個(gè)像素的強(qiáng)度值？A.顏色模型B.分辨率C.像素值D.相機(jī)標(biāo)定10.對于需要精確測量物體尺寸的工業(yè)視覺應(yīng)用，通常需要采用？A.單目視覺系統(tǒng)B.雙目立體視覺系統(tǒng)C.激光掃描系統(tǒng)D.熱成像系統(tǒng)二、填空題1.數(shù)字圖像的像素是圖像的最小處理單位，其值通常表示該點(diǎn)的________或顏色信息。2.圖像幾何的變換包括平移、旋轉(zhuǎn)、縮放和________等。3.ORB特征點(diǎn)檢測算法結(jié)合了SIFT的________和SURF的________優(yōu)點(diǎn)。4.相機(jī)內(nèi)參矩陣描述了相機(jī)光學(xué)特性，通常包含焦距、主點(diǎn)坐標(biāo)和________參數(shù)。5.目標(biāo)檢測算法通常需要輸出檢測到的目標(biāo)的________和置信度/類別信息。6.圖像分割的目標(biāo)是將圖像劃分為具有不同特征的多個(gè)區(qū)域，常用的方法有閾值分割、邊緣分割和________分割。7.在深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練中，數(shù)據(jù)增強(qiáng)是一種常用的技術(shù)，可以通過旋轉(zhuǎn)、翻轉(zhuǎn)、裁剪等方法來________模型的魯棒性。8.工業(yè)機(jī)器視覺系統(tǒng)通常由光源、相機(jī)、鏡頭、圖像采集卡和________等部分組成。9.深度學(xué)習(xí)模型的可解釋性較差，也被稱為“________”。10.在進(jìn)行工業(yè)視覺測量時(shí)，需要考慮圖像的________和________坐標(biāo)。三、簡答題1.簡述圖像去噪的常用方法及其基本原理。2.比較傳統(tǒng)特征點(diǎn)檢測算法（如SIFT,SURF）與現(xiàn)代深度學(xué)習(xí)方法在目標(biāo)檢測任務(wù)中的優(yōu)缺點(diǎn)。3.描述一下在使用相機(jī)進(jìn)行3D測量時(shí)，進(jìn)行相機(jī)標(biāo)定的主要步驟。4.在工業(yè)環(huán)境中，為了保證視覺檢測系統(tǒng)的穩(wěn)定性和可靠性，需要考慮哪些主要因素？請列舉至少三個(gè)。5.解釋什么是深度學(xué)習(xí)的“小樣本學(xué)習(xí)”問題，并簡述一種常用的解決策略。四、計(jì)算題1.假設(shè)一個(gè)工業(yè)相機(jī)像素尺寸為5.2μm，像元中心距離為6.5μm。當(dāng)相機(jī)工作距離為800mm時(shí)，該相機(jī)在距離相機(jī)1米遠(yuǎn)的物體上能夠分辨的最小邊緣間隔是多少？（結(jié)果保留兩位小數(shù)）2.已知一個(gè)相機(jī)內(nèi)參矩陣K如下：K=[[800,0,320],[0,800,240],[0,0,1]]假設(shè)一個(gè)三維世界點(diǎn)P_w=(1,1,1000)T在相機(jī)坐標(biāo)系下的投影點(diǎn)P_c=(u,v,1)T，求投影點(diǎn)P_c的坐標(biāo)值u和v。五、編程/代碼實(shí)現(xiàn)題閱讀以下Python代碼片段（假設(shè)已正確安裝并導(dǎo)入OpenCV庫），該代碼讀取一張名為'input_image.jpg'的彩色圖像，將其轉(zhuǎn)換為灰度圖像，然后應(yīng)用Canny邊緣檢測算法。請完善代碼，使其在檢測到的邊緣上繪制綠色（顏色表示為(0,255,0)）的2號(hào)粗細(xì)的實(shí)線，并將結(jié)果保存為'edges_detected.jpg'。```pythonimportcv2#讀取彩色圖像image=cv2.imread('input_image.jpg')#將圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像gray_image=cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2GRAY)#應(yīng)用Canny邊緣檢測edges=cv2.Canny(gray_image,threshold1=50,threshold2=150)#---請?jiān)诖颂幯a(bǔ)充繪制邊緣線的代碼---#保存結(jié)果圖像cv2.imwrite('edges_detected.jpg',edges)```六、綜合應(yīng)用/系統(tǒng)設(shè)計(jì)題假設(shè)需要設(shè)計(jì)一個(gè)用于檢測傳送帶上是否缺少特定形狀零件的工業(yè)視覺系統(tǒng)。請簡述系統(tǒng)設(shè)計(jì)方案，包括：1.系統(tǒng)需要使用哪些主要的硬件設(shè)備（至少列出三種）？2.描述圖像采集和預(yù)處理的主要步驟。3.選擇一種合適的目標(biāo)檢測或識(shí)別方法，并說明理由。4.簡述如何判斷圖像中是否存在目標(biāo)零件，以及如何處理檢測結(jié)果（例如，如何發(fā)出報(bào)警信號(hào)）。試卷答案一、選擇題1.D2.B3.C4.C5.C6.B7.A8.C9.C10.B二、填空題1.亮度2.仿射變換3.檢測速度，旋轉(zhuǎn)不變性4.畸變系數(shù)（或徑向畸變系數(shù)）5.位置（或邊界框）6.區(qū)域7.增強(qiáng)數(shù)據(jù)多樣性8.圖像處理單元（或視覺控制器/處理軟件）9.黑箱10.物理世界，像素三、簡答題1.解析思路：圖像去噪旨在消除圖像中的噪聲，常用方法包括：*空間域?yàn)V波：如均值濾波（平滑）、中值濾波（去除椒鹽噪聲）、高斯濾波（平滑并保留邊緣）。原理是利用鄰域像素值進(jìn)行加權(quán)平均或排序，抑制噪聲點(diǎn)。*頻域?yàn)V波：如低通濾波（去除高頻噪聲）。原理是保留圖像低頻成分（圖像主體），抑制高頻成分（噪聲）。*基于模型的方法：如雙邊濾波、非局部均值濾波。原理是利用圖像的局部和全局結(jié)構(gòu)相似性來去除噪聲。2.解析思路：比較兩者優(yōu)缺點(diǎn)時(shí)，需從速度、精度、魯棒性、抗干擾能力、對標(biāo)注數(shù)據(jù)需求、泛化能力等方面入手：*傳統(tǒng)方法(模板匹配、邊緣檢測+霍夫變換等):*優(yōu)點(diǎn)：原理簡單直觀，計(jì)算量相對較小（模板匹配），對特定簡單形狀效果好，無需大量標(biāo)注數(shù)據(jù)。*缺點(diǎn)：對形變、旋轉(zhuǎn)、光照變化、遮擋非常敏感，泛化能力差，難以處理復(fù)雜目標(biāo)或背景。*深度學(xué)習(xí)方法(CNN):*優(yōu)點(diǎn)：能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)層次化特征，對形變、旋轉(zhuǎn)、光照變化、遮擋等具有更好的魯棒性，泛化能力強(qiáng)，精度通常更高（尤其在大數(shù)據(jù)集上）。*缺點(diǎn)：需要大量標(biāo)注數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，模型訓(xùn)練時(shí)間長，計(jì)算量巨大，對復(fù)雜背景和罕見情況可能失效，模型可解釋性較差（黑箱問題）。3.解析思路：相機(jī)標(biāo)定是確定相機(jī)內(nèi)參（焦距、主點(diǎn)、畸變系數(shù)）和外參（相機(jī)在世界坐標(biāo)系中的位置和姿態(tài)）的過程，是3D視覺應(yīng)用的基礎(chǔ)。主要步驟通常包括：*準(zhǔn)備標(biāo)定板：使用棋盤格、圓點(diǎn)陣列或自定義圖案的標(biāo)定板。*拍攝圖像：在不同角度、不同距離下，使用標(biāo)定板拍攝多張圖像，確保標(biāo)定板在圖像中清晰可見且覆蓋多個(gè)角點(diǎn)。*角點(diǎn)檢測：在每張圖像中檢測標(biāo)定板角點(diǎn)的位置。*相機(jī)內(nèi)參標(biāo)定：使用特定算法（如Zhang's標(biāo)定法、OpenCV提供的calibrateCamera）計(jì)算相機(jī)內(nèi)參矩陣和畸變系數(shù)。這通常需要知道標(biāo)定板角點(diǎn)在真實(shí)世界坐標(biāo)系中的位置。*(可選)相機(jī)外參標(biāo)定：如果需要將相機(jī)坐標(biāo)與世界坐標(biāo)系對齊，需要額外提供世界坐標(biāo)系下標(biāo)定板的角點(diǎn)位置，進(jìn)一步計(jì)算相機(jī)的外參。4.解析思路：工業(yè)環(huán)境復(fù)雜，系統(tǒng)設(shè)計(jì)需考慮多個(gè)因素以保證穩(wěn)定可靠：*光照穩(wěn)定性：工業(yè)環(huán)境光照易變化，需使用穩(wěn)定光源（如穩(wěn)壓電源、恒流驅(qū)動(dòng)）或進(jìn)行精確的光照補(bǔ)償算法設(shè)計(jì)，避免陰影和反光干擾。*環(huán)境干擾：如粉塵、水汽、油污可能影響相機(jī)和鏡頭，需考慮防護(hù)措施（如密封、加熱除霧）。*振動(dòng)與運(yùn)動(dòng)：傳送帶、設(shè)備運(yùn)行可能產(chǎn)生振動(dòng)，影響成像質(zhì)量，需考慮減震設(shè)計(jì)或使用運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償算法。*系統(tǒng)標(biāo)定與維護(hù)：相機(jī)、鏡頭、光源的位置和參數(shù)會(huì)隨時(shí)間漂移，需要定期重新標(biāo)定和維護(hù)。*算法魯棒性：針對工業(yè)產(chǎn)品的特點(diǎn)（如尺寸、顏色、紋理、形狀變化），算法需要具備足夠的魯棒性，能適應(yīng)實(shí)際生產(chǎn)中的各種情況。5.解析思路：小樣本學(xué)習(xí)是指在標(biāo)注數(shù)據(jù)非常有限的情況下進(jìn)行模型訓(xùn)練的問題。深度學(xué)習(xí)模型通常需要大量標(biāo)注數(shù)據(jù)才能達(dá)到良好性能。解決策略包括：*遷移學(xué)習(xí)：利用在大型數(shù)據(jù)集上預(yù)訓(xùn)練好的模型，將其權(quán)重作為初始值，然后在少量目標(biāo)任務(wù)數(shù)據(jù)上進(jìn)行微調(diào)。*數(shù)據(jù)增強(qiáng)：通過對現(xiàn)有少量標(biāo)注數(shù)據(jù)進(jìn)行旋轉(zhuǎn)、翻轉(zhuǎn)、裁剪、色彩抖動(dòng)等操作，人工生成更多樣化的訓(xùn)練樣本。*自監(jiān)督學(xué)習(xí)：利用數(shù)據(jù)本身的內(nèi)在關(guān)聯(lián)性構(gòu)建自監(jiān)督任務(wù)（如對比學(xué)習(xí)、掩碼圖像建模），從無標(biāo)簽數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)有用的特征表示。*元學(xué)習(xí)（學(xué)習(xí)如何學(xué)習(xí)）：訓(xùn)練模型使其能夠快速適應(yīng)新的、只有少量樣本的任務(wù)。四、計(jì)算題1.解析思路：分辨率的極限通常由瑞利判據(jù)決定，即一個(gè)點(diǎn)光源的衍射斑中心到另一個(gè)最接近點(diǎn)光源衍射斑第一暗環(huán)之間的距離。該距離與相機(jī)的角分辨率（θ）和物距（D）有關(guān)。角分辨率θ≈1.22*λ/(D*f)，其中λ是光波長，f是焦距。最小可分辨邊緣間隔L=D*θ。已知像素尺寸p，則理論上相機(jī)能分辨的最小邊緣間隔不應(yīng)小于像素尺寸p。計(jì)算時(shí)，需先根據(jù)相機(jī)參數(shù)和工作距離估算焦距f（如果未給出），然后計(jì)算θ，最后計(jì)算L=D*θ。但題目給出了像素尺寸，并要求最小分辨間隔，更直接的思路是：當(dāng)物距D遠(yuǎn)大于相機(jī)參數(shù)尺度時(shí)，理論上能分辨的最小特征尺寸約等于像素尺寸。但結(jié)合題目條件，需用公式計(jì)算：最小間隔L≈(D*λ)/(1.22*f)。由于f=照素中心距*像素?cái)?shù)≈6.5μm*(800mm/0.0052mm)≈1019.23mm。λ假設(shè)為可見光平均波長0.5μm。L≈(1000mm*0.5μm)/(1.22*1019.23mm)≈0.404μm。但更符合題目條件的理解是，相機(jī)分辨率為像素尺寸，最小可分辨邊緣間隔理論上限為像素尺寸。這里可能題目意在考察基本公式應(yīng)用，但直接計(jì)算結(jié)果與像素尺寸量級(jí)不符。若按像素尺寸理解，答案應(yīng)為5.2μm。若嚴(yán)格按公式L=D*(λ/(1.22*f))，結(jié)果為0.404μm。此題條件可能需重新審視。（修正思路）題目問分辨率為多少，即像素對應(yīng)的物理尺寸。分辨率=像素尺寸*(物距/像素中心距)。像素尺寸5.2μm。像素中心距6.5μm。物距800mm=0.8m。分辨率=5.2μm*(0.8m/6.5μm)≈0.64mm。（再修正思路）可能題目意在考察基于角分辨率的最小距離，即L≈D*θ=D*(λ/(1.22*f))。f=6.5μm*(800mm/0.0052mm)≈1019.23mm。λ=0.5μm。L=1000mm*(0.5μm/(1.22*1019.23mm))≈0.404μm。（最終理解）考慮到工業(yè)實(shí)際和題目形式，可能題目簡化了焦距計(jì)算或期望答案與像素尺寸相關(guān)。假設(shè)相機(jī)分辨率由傳感器決定，最小分辨間隔約為傳感器像素尺寸。答案應(yīng)為5.2μm。（按照像素尺寸計(jì)算）L≈像素尺寸=5.2μm=0.0052mm2.解析思路：根據(jù)相機(jī)內(nèi)參矩陣和世界點(diǎn)坐標(biāo)，計(jì)算其在圖像上的投影坐標(biāo)。公式為p_c=K*[R|t]*P_w，其中K是內(nèi)參矩陣，[R|t]是外參矩陣，P_w是世界坐標(biāo)點(diǎn)。通常標(biāo)定時(shí)會(huì)固定世界坐標(biāo)系和相機(jī)坐標(biāo)系，簡化為P_c=K*P_w。因?yàn)镻_w=(1,1,1000,1)T，所以：p_c=[[800,0,320],[0,800,240],[0,0,1]]*[1,1,1000,1]T=[800*1+0*1+320*1,0*1+800*1+240*1,0*1+0*1000+1*1]=[1120,1040,1]投影點(diǎn)坐標(biāo)P_c=(u,v,1)T，即u=1120,v=1040。五、編程/代碼實(shí)現(xiàn)題```pythonimportcv2#讀取彩色圖像image=cv2.imread('input_image.jpg')#將圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像gray_image=cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2GRAY)#應(yīng)用Canny邊緣檢測edges=cv2.Canny(gray_image,threshold1=50,threshold2=150)#在檢測到的邊緣上繪制綠色實(shí)線#首先需要找到邊緣點(diǎn)的輪廓contours,_=cv2.findContours(edges,cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)forcontourincontours:#繪制輪廓上的點(diǎn)#cv2.drawContours(edges,[contour],-1,(0,255,0),2)#繪制整個(gè)輪廓#如果只想繪制邊緣線上的點(diǎn)，可以遍歷點(diǎn)forpointincontour:x,y=point[0]cv2.line(edges,(x,y),(x,y),(0,255,0),2)#繪制單像素寬的線（更精確）#或者使用更簡單的方法，直接繪制輪廓#cv2.drawContours(edges,[contour],-1,(0,255,0),2)#保存結(jié)果圖像cv2.imwrite('edges_detected.jpg',edges)```*解析思路：*1.讀取與灰度化：使用`cv2.imread`讀取彩色圖像，`cv2.cvtColor`轉(zhuǎn)換為灰度圖，這是邊緣檢測的標(biāo)準(zhǔn)前處理步驟。2.Canny邊緣檢測：使用`cv2.Canny`函數(shù)實(shí)現(xiàn)Canny算法。需要設(shè)置兩個(gè)閾值`threshold1`和`threshold2`。3.繪制邊緣線：*Canny輸出的是二值圖像，邊緣點(diǎn)構(gòu)成連通區(qū)域?？梢允褂胉cv2.findContours`查找這些連通區(qū)域（輪廓）。*`cv2.drawContours`函數(shù)可以直接在圖像上繪制輪廓。參數(shù)`(0,255,0)`指定綠色，`2`指定線條粗細(xì)。將輪廓參數(shù)設(shè)置為`-1`表示繪制所有找到的輪廓。*代碼中提供了兩種繪制思路：一種是繪制整個(gè)輪廓，另一種是遍歷輪廓上的每個(gè)點(diǎn)并繪制單像素寬的線，后者可能更精確地對應(yīng)“邊緣線”。題目要求繪制“邊緣線”，使用`cv2.drawContours(edges,[contour],-1,(0,255,2),2)`即可滿足要求，它會(huì)沿著輪廓邊緣繪制綠色實(shí)線。六、綜合應(yīng)用/系統(tǒng)設(shè)計(jì)題設(shè)計(jì)一個(gè)用于檢測傳送帶上是否缺少特定形狀零件的工業(yè)視覺系統(tǒng)：1.主要硬件設(shè)備：*工業(yè)相機(jī)：選擇一款分辨率合適（根據(jù)零件尺寸和檢測精度要求）、幀率滿足生產(chǎn)線速度、接口匹配系統(tǒng)的相機(jī)（如USB,GigE）。*工業(yè)鏡頭：根據(jù)相機(jī)規(guī)格和檢測范圍選擇合適的焦距，確保能清晰成像零件的整個(gè)區(qū)域，并考慮景深。*光源：根據(jù)零件顏色、材質(zhì)和形狀選擇合適的光源，如環(huán)形光（均勻照明，適用于外形檢測）、條形光（突出邊緣，適用于定位）、同軸光（適用于透明或反光表面）、背光（分離物體與背景，適用于曲面）。需要穩(wěn)定且可調(diào)的光源。*圖像采集卡/視覺控制器：如果相機(jī)接口不支持或需要更強(qiáng)大的處理能力，需要使用圖像采集卡（FrameGrabber）或視覺控制器（VisionSystem）來傳輸圖像數(shù)據(jù)并進(jìn)行初步處理。2.圖像采集和預(yù)處理步驟：*圖像采集：在傳送帶上方安裝相機(jī)和鏡頭，確保相機(jī)視野覆蓋需要檢測的區(qū)域。使用觸發(fā)模式（如基于邊緣觸發(fā)或光電開關(guān)信號(hào)觸發(fā)）在零件大致位于固定位置時(shí)采集圖像，以減少運(yùn)動(dòng)模糊。*預(yù)處理：*灰度化：將彩色圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像，簡化后續(xù)處理。*去噪：根據(jù)圖像質(zhì)量和噪聲類型，可能需要應(yīng)用濾波算法（如高斯濾波、中值濾波）去除噪聲。*增強(qiáng)：如使用直方圖均衡化增強(qiáng)圖像對比度，使目標(biāo)與背景區(qū)分更明顯。*邊緣檢測/輪廓提?。喝绻慵哂星逦倪吘?，可以使用Canny算法等提取邊緣。如果需要檢測整個(gè)零件，可以使用閾值分割（如Otsu法自動(dòng)確定閾值）或輪廓提取。*形態(tài)學(xué)處理：可能需要使用開運(yùn)算（去除小對象）、閉運(yùn)算（填充小孔洞）等形態(tài)學(xué)操作來改善目標(biāo)形態(tài)。3.選擇目標(biāo)檢測/識(shí)別方法及理由：