2025年大學（機電工程）機器人視覺應用試題及答案

（考試時間：90分鐘滿分100分）班級______姓名______第I卷（選擇題共40分）本卷共20小題，每小題2分，共40分。在每小題給出的四個選項中，只有一項是符合題目要求的。1.機器人視覺系統(tǒng)中，用于獲取圖像的核心部件是（）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夠有效去除高斯噪聲？（）A.均值濾波B.中值濾波C.高斯濾波D.雙邊濾波3.在機器人視覺中，用于描述物體形狀的幾何特征不包括（）A.面積B.周長C.顏色D.曲率4.基于特征的匹配算法主要依據(jù)圖像中的（）進行匹配。A.紋理信息B.邊緣和角點等特征C.灰度值D.顏色直方圖5.機器人視覺系統(tǒng)中，標定的目的是（）A.提高圖像清晰度B.確定相機的內(nèi)外參數(shù)C.增強圖像對比度D.去除圖像噪聲6.以下哪種顏色空間在機器人視覺中常用于目標識別？（）A.RGBB.HSVC.YUVD.CMYK7.對于二值圖像，常用的形態(tài)學操作不包括（）A.腐蝕B.膨脹C.開運算D.銳化8.在機器人視覺應用中，立體視覺主要用于獲取物體的（）A.顏色信息B.深度信息C.紋理信息D.運動信息9.機器人視覺系統(tǒng)中，圖像的分辨率指的是（）A.圖像的大小B.圖像的灰度級數(shù)量C.圖像中像素的數(shù)量D.圖像的色彩模式10.基于深度學習的目標檢測算法中，常用的骨干網(wǎng)絡不包括（）A.VGGB.ResNetC.LSTMD.DarkNet11.機器人視覺中，用于檢測物體邊緣的算子是（）A.Sobel算子B.Harris算子C.Canny算子D.Laplacian算子12.在圖像分割中，閾值分割的關(guān)鍵在于確定合適的（）A.分割算法B.閾值C.圖像特征D.分割區(qū)域數(shù)量13.機器人視覺系統(tǒng)中，圖像的灰度直方圖反映了圖像的（）分布。A.像素位置B.灰度值C.顏色D.紋理14.以下哪種方法可以用于提高機器人視覺系統(tǒng)對光照變化的魯棒性？（）A.增加光源強度B.采用自適應閾值處理C.降低相機分辨率D.減少圖像采集頻率15.基于模板匹配的方法在機器人視覺中適用于（）場景。A.目標形狀復雜B.目標位置固定C.目標顏色多變D.目標姿態(tài)多樣16.機器人視覺中，用于描述物體空間位置關(guān)系的坐標系是（）A.圖像坐標系B.世界坐標系C.相機坐標系D.以上都是17.在機器人視覺應用中，圖像配準的目的不包括（）A.提高圖像質(zhì)量B.使不同圖像對準C.便于后續(xù)分析D.增強圖像特征18.以下哪種傳感器常用于機器人視覺系統(tǒng)中獲取深度信息？（）A.激光雷達B.超聲波傳感器C.紅外傳感器D.加速度計19.機器人視覺系統(tǒng)中，圖像的對比度增強可以通過（）實現(xiàn)。A.直方圖均衡化B.高斯模糊C.中值濾波D.均值漂移20.基于機器學習的圖像分類算法中，常用的分類器不包括（）A.支持向量機B.決策樹C.神經(jīng)網(wǎng)絡D.傅里葉變換第II卷（非選擇題共60分）21.（10分）簡述機器人視覺系統(tǒng)的主要組成部分及其功能。22.（10分）在機器人視覺中，如何進行圖像的預處理？請列舉至少三種方法并簡要說明。23.（10分）描述基于深度學習的目標識別算法的基本流程。24.（15分）材料：在一個機器人視覺應用場景中，需要檢測傳送帶上的零件是否有缺陷。已知零件正常時具有特定的形狀和尺寸，且在圖像中表現(xiàn)出一定的灰度特征。問題：請設計一個基于機器視覺的檢測方案，包括圖像采集、預處理、特征提取和缺陷判斷等步驟。25.（15分）材料：某機器人視覺系統(tǒng)用于識別工業(yè)生產(chǎn)線上的產(chǎn)品類型。產(chǎn)品有A、B、C三種，每種產(chǎn)品具有不同的外觀特征。問題：闡述如何利用機器人視覺技術(shù)實現(xiàn)對這三種產(chǎn)品的準確識別，包括選擇合適的算法、特征提取與分類等方面。答案：1.C2.C3.C4.B5.B6.B7.D8.B9.C10.C11.C12.B13.B14.B15.B16.D17.A18.A19.A20.D21.機器人視覺系統(tǒng)主要由相機、鏡頭、光源、圖像處理軟件等組成。相機用于獲取圖像；鏡頭對光線進行聚焦，使圖像清晰；光源提供合適的光照條件，增強圖像對比度；圖像處理軟件則負責對采集到的圖像進行預處理、特征提取、目標識別與定位等操作，最終將處理結(jié)果反饋給機器人，使其能夠做出相應決策。22.圖像預處理方法包括：灰度化，將彩色圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像，簡化處理；去噪，如采用均值濾波、中值濾波等去除噪聲干擾；直方圖均衡化，增強圖像對比度，改善圖像視覺效果；圖像平滑，通過高斯濾波等方法使圖像更加平滑，便于后續(xù)處理。23.基于深度學習的目標識別算法基本流程：首先進行圖像數(shù)據(jù)的采集與標注，構(gòu)建訓練數(shù)據(jù)集；然后選擇合適的深度學習模型，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡；接著對模型進行訓練，調(diào)整參數(shù)以最小化損失函數(shù)；訓練完成后，使用測試數(shù)據(jù)集評估模型性能；最后將訓練好的模型應用于實際圖像中，實現(xiàn)目標的識別與定位。24.圖像采集：使用合適的相機在傳送帶上方合適位置采集零件圖像。預處理：進行灰度化處理，然后采用中值濾波去除噪聲。特征提?。禾崛×慵男螤钐卣魅巛喞?、面積等，以及灰度特征如灰度均值、方差等。缺陷判斷：設定正常零件特征的閾值范圍，將提取的特征與閾值比較，若超出范圍則判斷為有缺陷。25.可選擇基于深度學習的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡算法。首先對三