工業(yè)AI2025年計算機視覺練習卷考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題（每題2分，共20分。請將正確選項字母填在括號內(nèi)）1.在工業(yè)零件表面缺陷檢測中，若缺陷區(qū)域與背景亮度差異很小，以下哪種圖像增強方法可能效果不佳？（）A.直方圖均衡化B.高斯濾波C.自適應直方圖均衡化（CLAHE）D.銳化濾波（如拉普拉斯算子）2.用于在平面上恢復物體三維形狀，通過分析單目圖像中消失點、透視變形等信息的視覺任務通常是？（）A.圖像分類B.目標檢測C.圖像配準D.立體視覺/單目三維重建3.在工業(yè)機器人上下料場景中，需要系統(tǒng)精確識別并定位工件的特定特征點，以下哪種特征點檢測算法通常具有較好的旋轉(zhuǎn)不變性和尺度不變性？（）A.SIFTB.Canny邊緣檢測C.KAZED.HOG4.某工業(yè)檢測任務需要分割出圖像中每個獨立零件的精確輪廓，并對每個輪廓進行獨立測量。以下哪種圖像分割方法最符合該需求？（）A.閾值分割B.超像素分割C.基于邊緣的分割D.實例分割（如MaskR-CNN）5.當工業(yè)相機拍攝的產(chǎn)品表面存在明顯光照不均時，為了保證檢測精度，通常優(yōu)先考慮采取哪種措施？（）A.增強相機動態(tài)范圍B.使用高分辨率相機C.曝光補償D.增加鏡頭數(shù)量6.在使用深度學習進行工業(yè)缺陷檢測時，如果訓練數(shù)據(jù)中某種特定類型的缺陷樣本非常少，以下哪種技術(shù)可能難以有效提升檢測性能？（）A.數(shù)據(jù)增強B.自監(jiān)督學習C.遷移學習D.魯棒性訓練7.以下哪種視覺技術(shù)常用于測量零件的微小尺寸或厚度，精度要求遠高于二維圖像分辨率？（）A.機器視覺相機標定B.結(jié)構(gòu)光三維測量C.圖像邊緣提取D.相機畸變校正8.對于需要長時間穩(wěn)定運行且環(huán)境光線變化較大的工業(yè)視覺系統(tǒng)，在選擇相機時，以下哪個參數(shù)最為關鍵？（）A.分辨率B.幀率C.動態(tài)范圍D.相機接口類型9.在工業(yè)自動化裝配線中，引導機械臂精確抓取易變形的小件物品，最適合采用的視覺引導方法是？（）A.二維定位引導B.三維模型匹配引導C.點云匹配引導D.光學字符識別（OCR）引導10.生成式對抗網(wǎng)絡（GAN）在工業(yè)計算機視覺領域的一個潛在應用是？（）A.直接用于實時缺陷檢測B.生成高質(zhì)量的無缺陷產(chǎn)品圖像用于數(shù)據(jù)增強C.實現(xiàn)圖像的自動壓縮D.自動進行相機標定二、填空題（每空1分，共15分。請將答案填在橫線上）1.數(shù)字圖像的每個像素點由一個或多個______表示其亮度或顏色。2.在進行圖像幾何變換時，仿射變換保持直線和______。3.計算機視覺中常用的顏色模型有RGB、______和HSV。4.SIFT特征具有______和尺度不變性。5.基于深度學習的目標檢測算法通常分為兩個階段：區(qū)域提議和______。6.圖像分割的目標是將圖像劃分為具有不同特征的多個區(qū)域，主要分為______分割和______分割。7.工業(yè)機器視覺系統(tǒng)通常需要進行相機內(nèi)參和外參的______。8.為了消除或減弱圖像中的噪聲，常用的圖像預處理方法包括濾波（如______濾波）和中值濾波。9.在工業(yè)質(zhì)量控制中，計算機視覺可用于自動進行產(chǎn)品______、缺陷檢測和尺寸測量。10.深度學習模型訓練時，為了防止過擬合，常采用______、數(shù)據(jù)增強或正則化等方法。三、簡答題（每題5分，共20分。請簡要回答下列問題）1.簡述圖像增強與圖像恢復的主要區(qū)別和聯(lián)系。2.簡述在使用深度學習模型進行工業(yè)缺陷檢測時，數(shù)據(jù)標注的重要性以及可能面臨的挑戰(zhàn)。3.簡述在工業(yè)場景下進行相機標定需要考慮的主要因素。4.簡述邊緣計算在工業(yè)視覺系統(tǒng)中的優(yōu)勢及其典型應用場景。四、分析與應用題（每題10分，共20分。請結(jié)合實際進行分析或設計）1.假設需要在一條高速運轉(zhuǎn)的汽車生產(chǎn)線末端，自動檢測零件表面是否存在劃痕缺陷。請簡述你會考慮采用哪些視覺技術(shù)或算法，并說明選擇這些技術(shù)或算法的理由。2.設計一個基于計算機視覺的簡單系統(tǒng)，用于統(tǒng)計傳送帶上通過的小型圓柱形零件的數(shù)量。請簡述系統(tǒng)需要實現(xiàn)的關鍵功能、可能用到的視覺技術(shù)或算法，以及需要考慮的主要挑戰(zhàn)。試卷答案一、選擇題1.B解析：高斯濾波是一種平滑濾波器，會模糊圖像細節(jié)，對于需要區(qū)分細節(jié)（如微小劃痕）的缺陷檢測任務效果不佳。直方圖均衡化和CLAHE能增強對比度，銳化濾波能增強邊緣。2.D解析：單目三維重建利用單幅圖像的幾何約束（如視差、消失點、透視變形）來推斷物體的三維結(jié)構(gòu)和深度信息，適用于無法部署多個相機或成本限制的工業(yè)場景。3.A解析：SIFT算法通過檢測圖像的尺度空間極值點，并對關鍵點描述子進行歸一化處理，使其具有較好的旋轉(zhuǎn)、尺度不變性，適合在變化環(huán)境下檢測穩(wěn)定特征點。4.D解析：實例分割旨在區(qū)分圖像中的每個獨立實例（物體），并為每個實例生成像素級標注（輪廓）。這正好滿足題目中對每個零件進行精確輪廓分割和測量的需求。5.A解析：光照不均是工業(yè)視覺檢測中的常見問題。增強相機動態(tài)范圍（如使用高動態(tài)范圍HDR相機或進行HDR成像處理）可以在單次曝光中捕獲更大范圍的光照信息，是解決此問題的有效途徑。6.B解析：自監(jiān)督學習主要利用數(shù)據(jù)自身內(nèi)在的關聯(lián)性生成監(jiān)督信號，適用于有大量無標簽數(shù)據(jù)但缺乏人工標注標簽的場景。對于數(shù)據(jù)極其稀疏的特定缺陷類型，自監(jiān)督學習可能難以有效學習到該類缺陷的特征。7.B解析：結(jié)構(gòu)光三維測量通過投射已知圖案（如條紋）到物體表面，并分析變形圖案來計算表面點的三維坐標，能夠?qū)崿F(xiàn)遠超相機分辨率精度的測量，常用于精密尺寸測量。8.C解析：動態(tài)范圍指相機能同時記錄的最亮和最暗區(qū)域的范圍。在光線變化大的工業(yè)環(huán)境中，寬動態(tài)范圍對于保證圖像亮部和暗部細節(jié)都可見至關重要，直接影響檢測穩(wěn)定性。9.A解析：二維定位引導只需提供零件在圖像平面上的位置（x,y坐標）和旋轉(zhuǎn)角度，計算簡單、實時性高，適合引導機械臂抓取形狀相對簡單、不易變形的零件。10.B解析：GAN可以生成逼真的圖像，可用于創(chuàng)建大量無缺陷的產(chǎn)品圖像，作為高質(zhì)量的正樣本，有效擴充訓練數(shù)據(jù)集，緩解數(shù)據(jù)稀疏問題，提升模型性能。二、填空題1.像素2.平行線3.灰度（或YUV）4.旋轉(zhuǎn)5.特征分類（或分類）6.基于區(qū)域/基于邊界7.標定8.均值（或中值）9.尺寸測量10.Dropout（或Dropout）三、簡答題1.圖像增強主要目的是改善圖像的視覺效果或突出特定信息，通常不恢復圖像的原始退化過程，側(cè)重于人眼感知或后續(xù)處理。圖像恢復則試圖去除或補償圖像在采集、傳輸或處理過程中引入的退化（如噪聲、模糊），力求恢復圖像的原始場景信息。兩者緊密相關，良好的恢復是增強的基礎，增強有時也包含恢復的成分。2.數(shù)據(jù)標注為深度學習模型提供了學習所需的“groundtruth”，是模型訓練的基石。高質(zhì)量的標注數(shù)據(jù)能顯著提升模型的準確性、魯棒性和泛化能力，使其能有效識別各種真實工業(yè)場景中的缺陷。挑戰(zhàn)在于工業(yè)缺陷種類繁多、形態(tài)各異，標注工作量大、成本高，且需要領域?qū)＜覅⑴c以保證標注質(zhì)量和一致性。3.工業(yè)相機標定需要考慮的主要因素包括：相機的內(nèi)參（焦距、主點坐標、畸變系數(shù)）準確性，這決定了圖像像素與物理世界的對應關系；相機與物體/世界坐標系的外參（旋轉(zhuǎn)和平移矩陣）準確性，這是實現(xiàn)三維測量或機器人引導的基礎；測量環(huán)境的精度和穩(wěn)定性（如標定板精度、環(huán)境振動）；標定方法的精度和適用性；以及標定過程的重復性和效率。4.邊緣計算在工業(yè)視覺系統(tǒng)中的優(yōu)勢在于：低延遲，數(shù)據(jù)處理在靠近數(shù)據(jù)源的設備（如相機、工控機）端完成，滿足實時控制要求；高可靠性，減少網(wǎng)絡依賴，數(shù)據(jù)本地處理不易受網(wǎng)絡中斷影響；數(shù)據(jù)隱私與安全，敏感數(shù)據(jù)可在本地處理，減少外傳風險；減少網(wǎng)絡帶寬壓力，大部分計算在本地完成。典型應用場景包括：實時工業(yè)檢測與分揀、機器人實時引導、邊緣側(cè)模型訓練與推理、遠程設備狀態(tài)監(jiān)控與診斷等。四、分析與應用題1.我會考慮采用基于深度學習的目標檢測算法，特別是針對小目標檢測進行優(yōu)化的模型（如YOLO、SSD的變種），并配合數(shù)據(jù)增強技術(shù)來處理可能存在的光照變化和遮擋問題。理由：深度學習模型具有強大的特征學習能力，能自動從圖像中學習劃痕的復雜特征，對多種類型的劃痕具有較好的泛化能力。針對工業(yè)高速線特點，可以選擇輕量化模型并優(yōu)化推理速度以滿足實時性要求。數(shù)據(jù)增強有助于提高模型在變化工況下的魯棒性。2.系統(tǒng)需要實現(xiàn)的關鍵功能：圖像采集（使用合適分辨率和幀率的相機）、圖像預處理（如去噪、增強對比度）、目標