2025年工業(yè)AI《計(jì)算機(jī)視覺》階段測(cè)試卷考試時(shí)間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題（每小題2分，共20分。請(qǐng)將正確選項(xiàng)的代表字母填在題后的括號(hào)內(nèi)）1.在計(jì)算機(jī)視覺中，像素的灰度值表示的是該像素點(diǎn)的（）。A.色彩信息B.亮度信息C.位置信息D.相機(jī)參數(shù)2.以下哪種圖像變換屬于線性變換？（）A.仿射變換B.透視變換C.非線性濾波（如中值濾波）D.直方圖均衡化3.SIFT特征之所以魯棒，主要是因?yàn)樗軌蛱崛〕鰣D像的（）。A.精確顏色信息B.獨(dú)特的尺度不變特征點(diǎn)C.任意方向的邊緣D.高頻細(xì)節(jié)4.在目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)中，通常用（）來衡量檢測(cè)到的目標(biāo)與其真實(shí)類別的一致程度。A.變形率B.重疊度（IoU）C.相似度系數(shù)D.誤報(bào)率5.圖像分割的目的是將圖像劃分為若干個(gè)具有（）的區(qū)域。A.相同顏色B.相同紋理C.相同語義D.相同灰度值6.相機(jī)內(nèi)參矩陣描述的是（）。A.相機(jī)光心與世界坐標(biāo)系之間的變換關(guān)系B.世界坐標(biāo)系到圖像坐標(biāo)系之間的投影關(guān)系C.圖像坐標(biāo)系到相機(jī)坐標(biāo)系之間的旋轉(zhuǎn)關(guān)系D.相機(jī)鏡頭的畸變參數(shù)7.以下哪種技術(shù)通常用于估計(jì)物體在圖像中的三維位置？（）A.圖像配準(zhǔn)B.相機(jī)標(biāo)定C.運(yùn)動(dòng)估計(jì)D.三維重建8.在深度學(xué)習(xí)應(yīng)用于計(jì)算機(jī)視覺時(shí)，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）主要擅長(zhǎng)學(xué)習(xí)（）。A.圖像的全局語義信息B.圖像的局部紋理特征C.圖像的層次化特征表示D.圖像的顏色統(tǒng)計(jì)特征9.對(duì)于工業(yè)零件的表面缺陷檢測(cè)，通常要求算法具有較高的（）。A.實(shí)時(shí)性B.精度C.魯棒性D.可解釋性10.以下哪個(gè)概念與“圖像的清晰度”直接相關(guān)？（）A.對(duì)比度B.銳度C.噪聲水平D.亮度二、填空題（每空2分，共20分。請(qǐng)將答案填在橫線上）1.數(shù)字圖像處理通常包括圖像的獲取、___、分析和理解等步驟。2.均值濾波器是一種簡(jiǎn)單的___濾波器，它用鄰域像素的均值代替當(dāng)前像素值。3.特征點(diǎn)檢測(cè)與描述是許多計(jì)算機(jī)視覺任務(wù)的基礎(chǔ)，如目標(biāo)跟蹤、___等。4.基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測(cè)方法通?？梢苑譃開__和___兩大類。5.在圖像配準(zhǔn)中，常用的相似性度量指標(biāo)包括均方誤差（MSE）、歸一化互相關(guān)（NCC）和___。6.相機(jī)標(biāo)定的主要目的是估計(jì)相機(jī)的___參數(shù)和畸變參數(shù)。7.圖像分割可以分為基于像素的方法、基于區(qū)域的方法和基于___的方法。8.光度不變性是指圖像在___變化時(shí)，其外觀特征保持不變的性質(zhì)。9.在工業(yè)自動(dòng)化中，計(jì)算機(jī)視覺常用于___檢測(cè)、尺寸測(cè)量和機(jī)器人引導(dǎo)等場(chǎng)景。10.Canny邊緣檢測(cè)算法通常包括高斯濾波、___、非極大值抑制和雙閾值處理等步驟。三、判斷題（每小題2分，共10分。請(qǐng)將“正確”或“錯(cuò)誤”填在題后的括號(hào)內(nèi)）1.圖像的分辨率越高，意味著圖像包含的像素越多，其細(xì)節(jié)信息也一定越豐富。（）2.任何圖像處理算法都可以提高圖像的清晰度。（）3.SIFT特征點(diǎn)具有旋轉(zhuǎn)不變性，但不受尺度變化的影響。（）4.目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)要求算法能夠定位圖像中所有目標(biāo)的位置并判斷其類別。（）5.三維重建的目標(biāo)是從二維圖像中恢復(fù)物體的三維形狀和空間位置。（）四、簡(jiǎn)答題（每小題5分，共15分）1.簡(jiǎn)述圖像噪聲對(duì)計(jì)算機(jī)視覺任務(wù)可能產(chǎn)生的影響。2.簡(jiǎn)述邊緣檢測(cè)在計(jì)算機(jī)視覺中的主要作用。3.簡(jiǎn)述計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)在工業(yè)制造過程中的一個(gè)典型應(yīng)用場(chǎng)景及其價(jià)值。五、分析題（10分）假設(shè)我們想使用計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)來檢測(cè)傳送帶上某個(gè)零件是否存在裂紋缺陷。請(qǐng)簡(jiǎn)述實(shí)現(xiàn)該檢測(cè)任務(wù)可能涉及的關(guān)鍵步驟，并說明每個(gè)步驟需要考慮的因素。試卷答案一、選擇題1.B2.A3.B4.B5.C6.B7.D8.C9.B10.B二、填空題1.處理2.中值3.識(shí)別與定位4.兩階段檢測(cè)器；單階段檢測(cè)器5.基于互信息（MI）6.內(nèi)參7.模型8.光照9.缺陷10.邊緣檢測(cè)三、判斷題1.錯(cuò)誤2.錯(cuò)誤3.錯(cuò)誤4.正確5.正確四、簡(jiǎn)答題1.圖像噪聲會(huì)降低圖像信噪比，導(dǎo)致圖像細(xì)節(jié)模糊、特征點(diǎn)不穩(wěn)定、邊緣模糊、影響后續(xù)算法（如特征提取、分割、目標(biāo)識(shí)別）的準(zhǔn)確性和魯棒性，甚至產(chǎn)生錯(cuò)誤結(jié)果。2.邊緣檢測(cè)是圖像處理中的基本步驟，用于識(shí)別圖像中亮度變化明顯的點(diǎn)，即邊緣。它是許多高級(jí)視覺任務(wù)的基礎(chǔ)，如目標(biāo)輪廓提取、特征檢測(cè)、圖像分割、形狀識(shí)別等。準(zhǔn)確的邊緣檢測(cè)有助于簡(jiǎn)化圖像結(jié)構(gòu)，突出目標(biāo)輪廓，為后續(xù)分析提供關(guān)鍵信息。3.應(yīng)用場(chǎng)景：在工業(yè)零件裝配線上，使用計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)對(duì)零件進(jìn)行自動(dòng)檢測(cè)。例如，利用視覺系統(tǒng)拍攝零件圖像，通過圖像處理和模式識(shí)別技術(shù)檢測(cè)零件表面是否有劃痕、裂紋、毛刺等缺陷，或者測(cè)量零件的尺寸、幾何形狀是否符合規(guī)范。價(jià)值：提高檢測(cè)效率和自動(dòng)化程度，降低人工檢測(cè)成本和主觀誤差，提升產(chǎn)品質(zhì)量和一致性，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)過程的智能化和質(zhì)量控制。五、分析題關(guān)鍵步驟：1.圖像采集：選擇合適的工業(yè)相機(jī)、鏡頭和光源，安裝在能夠穩(wěn)定、清晰地拍攝到目標(biāo)零件的位置?？紤]光照均勻性、避免反光和陰影，保證圖像質(zhì)量。2.圖像預(yù)處理：對(duì)采集到的原始圖像進(jìn)行去噪、增強(qiáng)、校正等處理。例如，使用濾波器去除噪聲，調(diào)整對(duì)比度和亮度使缺陷更明顯，進(jìn)行圖像幾何校正消除透視變形。3.特征提取與缺陷檢測(cè)：應(yīng)用圖像處理或計(jì)算機(jī)視覺算法（如邊緣檢測(cè)、紋理分析、閾值分割、機(jī)器學(xué)習(xí)分類器等）來識(shí)別和定位零件上的潛在缺陷區(qū)域?？赡苄枰?xùn)練模型來區(qū)分正常零件和有裂紋的零件。4.缺陷判斷與分類：對(duì)檢測(cè)到的區(qū)域進(jìn)行判斷，確定是否為裂紋以及裂紋的嚴(yán)重程度?？赡苄枰O(shè)定閾值或使用更復(fù)雜的分類方法。5.結(jié)果輸出與反饋：將檢測(cè)結(jié)果（合格/不合格，缺陷位置、類型、等級(jí)）輸出，用于控制分揀裝置（如剔除不合格品）、記錄數(shù)據(jù)或生成質(zhì)量報(bào)告。同時(shí)，可以將信息反饋給生產(chǎn)過程，用于持續(xù)改進(jìn)。需要考慮的因素：*零件特性和缺陷類型：零件的材質(zhì)、形狀、尺寸，以及裂紋的形態(tài)、大小、位置、顏色等都會(huì)影響算法的選擇和效果。*光照條件：光照對(duì)裂紋的可視化影響很大，需要穩(wěn)