2025年大學工業(yè)機器人技術(shù)（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30分）答題要求：每題只有一個正確答案，請將正確答案的序號填在括號內(nèi)。(總共10題，每題3分)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主要用于去除圖像中的椒鹽噪聲（）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，常用的邊緣檢測算法是（）A.Canny算法B.Harris算法C.SIFT算法D.SURF算法4.機器人視覺系統(tǒng)對光照條件的要求是（）A.光照越強越好B.光照越弱越好C.光照均勻穩(wěn)定D.無所謂5.用于描述圖像中物體形狀的幾何特征量是（）A.像素值B.灰度直方圖C.矩D.顏色空間6.機器人視覺中，基于特征的匹配算法主要依據(jù)物體的（）A.顏色特征B.紋理特征C.形狀特征D.以上都是7.圖像二值化處理是將圖像像素值轉(zhuǎn)換為（）A.0和1B.0到255C.-1和1D.其他范圍8.機器人視覺系統(tǒng)中，標定的目的是確定（）A.相機的位置B.物體的位置C.相機的內(nèi)外參數(shù)D.圖像的分辨率9.以下哪種技術(shù)可用于識別圖像中的文字（）A.目標檢測B.圖像分類C.語義分割D.光學字符識別10.在機器人視覺應用中，提高圖像分辨率可以（）A.提高檢測精度B.降低處理速度C.減少內(nèi)存占用D.以上都不對第II卷（非選擇題共70分）11.（10分）簡述機器人視覺系統(tǒng)的主要組成部分及其功能。12.（15分）請說明圖像增強的目的和常用的圖像增強方法。13.（15分）論述基于深度學習的目標檢測算法在機器人視覺中的應用優(yōu)勢與挑戰(zhàn)。14.（15分）材料：在一個工業(yè)生產(chǎn)線上，需要機器人視覺系統(tǒng)檢測產(chǎn)品表面是否有缺陷。已知產(chǎn)品表面可能出現(xiàn)劃痕、孔洞等缺陷。問題：請設計一個基于機器人視覺的缺陷檢測方案，包括檢測流程和主要技術(shù)手段。15.（15分）材料：某機器人視覺項目要對流水線上的多種零部件進行分類識別。零部件具有不同的形狀、顏色和紋理特征。問題：闡述如何利用機器人視覺技術(shù)實現(xiàn)對這些零部件的準確分類識別，需說明主要采用的算法和步驟。答案：1.C2.B3.A4.C5.C6.D7.A8.C9.D10.A11.機器人視覺系統(tǒng)主要由光源、鏡頭、相機、圖像處理軟件等組成。光源用于提供均勻穩(wěn)定的光照，使物體能夠清晰成像；鏡頭負責將物體成像在相機的感光元件上；相機是獲取圖像的核心部件，將光信號轉(zhuǎn)換為電信號并生成數(shù)字圖像；圖像處理軟件則對采集到的圖像進行各種處理和分析，如濾波、增強、特征提取、目標識別等，以實現(xiàn)機器人對環(huán)境的理解和決策。12.圖像增強的目的是改善圖像的視覺效果，提高圖像的清晰度和可辨識度，突出圖像中的重要信息。常用的圖像增強方法有：灰度變換，通過調(diào)整圖像的灰度值范圍來增強對比度；直方圖均衡化，使圖像的灰度分布更加均勻；銳化濾波，突出圖像的邊緣和細節(jié)；平滑濾波，去除圖像中的噪聲等。13.基于深度學習的目標檢測算法在機器人視覺中的應用優(yōu)勢在于：能夠自動學習圖像中的復雜特征，對目標的檢測精度高，可檢測多種類型的目標；能夠適應不同場景和目標的變化。挑戰(zhàn)包括：需要大量的標注數(shù)據(jù)進行訓練，數(shù)據(jù)獲取和標注成本高；模型訓練時間長，計算資源需求大；對復雜環(huán)境的魯棒性有待提高，如光照變化、遮擋等情況。14.檢測流程：首先利用相機采集產(chǎn)品表面圖像，然后對圖像進行預處理，包括去噪、灰度化等。接著提取圖像特征，如邊緣特征、紋理特征等。通過與正常產(chǎn)品的特征模型對比，判斷是否存在缺陷。若特征差異超過閾值，則判定為有缺陷。主要技術(shù)手段：采用合適的邊緣檢測算法提取邊緣，利用紋理分析算法分析表面紋理，利用深度學習模型訓練正常產(chǎn)品特征，用于對比檢測。15.利用機器人視覺技術(shù)實現(xiàn)零部件分類識別，可采用基于深度學習的圖像分類算法。首先，收集大量包含各種零部件的圖像數(shù)據(jù)，并進行標注。然后，使用深度學