工業(yè)視覺AI算法工程師崗位招聘考試試卷及答案一、填空題（每題1分，共10分）1.工業(yè)視覺中常用的椒鹽噪聲去除方法是______濾波。2.單階段目標(biāo)檢測(cè)算法的代表是______系列。3.相機(jī)標(biāo)定最常用的方法是______標(biāo)定法。4.圖像分割中，同時(shí)識(shí)別目標(biāo)類別和個(gè)體的是______分割。5.工業(yè)視覺常用的開源AI框架是TensorFlow和______。6.點(diǎn)云配準(zhǔn)的經(jīng)典算法是______（IterativeClosestPoint）。7.工業(yè)缺陷檢測(cè)中，像素級(jí)分割的經(jīng)典網(wǎng)絡(luò)是______。8.圖像預(yù)處理中，增強(qiáng)對(duì)比度的方法是______均衡化。9.工業(yè)OCR常用的開源工具是______。10.模型部署中，跨框架的格式是______。二、單項(xiàng)選擇題（每題2分，共20分）1.工業(yè)視覺中，實(shí)時(shí)檢測(cè)幀率通常要求高于（）A.10fpsB.20fpsC.30fpsD.60fps2.以下屬于雙階段目標(biāo)檢測(cè)算法的是（）A.YOLOv8B.FasterR-CNNC.SSDD.MobileNet-SSD3.張正友標(biāo)定法至少需要采集（）張不同姿態(tài)的棋盤格圖像A.2B.3C.5D.104.工業(yè)視覺中，小目標(biāo)缺陷檢測(cè)常用的增強(qiáng)方法是（）A.全局旋轉(zhuǎn)B.小目標(biāo)裁剪+復(fù)制粘貼C.直方圖拉伸D.高斯模糊5.以下哪個(gè)網(wǎng)絡(luò)是輕量化特征提取網(wǎng)絡(luò)（）A.ResNet50B.VGG16C.MobileNetV2D.InceptionV36.相機(jī)內(nèi)參中，焦距的單位通常是（）A.毫米B.像素C.厘米D.英寸7.工業(yè)視覺中，尺寸測(cè)量的基礎(chǔ)是（）A.圖像預(yù)處理B.相機(jī)標(biāo)定C.特征提取D.目標(biāo)檢測(cè)8.以下支持邊緣設(shè)備部署的推理引擎是（）A.TensorFlowB.PyTorchC.ONNXRuntimeD.Keras9.點(diǎn)云處理中，用于分割的常用工具是（）A.OpenCVB.PCLC.TensorRTD.HALCON10.工業(yè)缺陷檢測(cè)中，針對(duì)復(fù)雜缺陷的分割方法是（）A.閾值分割B.語(yǔ)義分割C.邊緣檢測(cè)D.形態(tài)學(xué)操作三、多項(xiàng)選擇題（每題2分，共20分）1.工業(yè)視覺圖像預(yù)處理包括（）A.灰度化B.濾波C.直方圖均衡化D.二值化2.目標(biāo)檢測(cè)算法分為（）A.單階段B.雙階段C.三階段D.無階段3.工業(yè)缺陷檢測(cè)的常見任務(wù)（）A.表面劃痕檢測(cè)B.零件尺寸測(cè)量C.字符識(shí)別D.位置定位4.常用的特征提取算法（）A.HOGB.SIFTC.ORBD.LBP5.支持工業(yè)視覺部署的AI框架（）A.TensorFlowLiteB.PyTorchMobileC.ONNXD.Caffe26.相機(jī)標(biāo)定的目的（）A.獲取內(nèi)參B.獲取外參C.消除畸變D.提升分辨率7.點(diǎn)云處理的步驟（）A.采集B.預(yù)處理C.配準(zhǔn)D.分割8.模型優(yōu)化方法（）A.剪枝B.量化C.剪枝D.輕量化9.語(yǔ)義分割常用算法（）A.U-NetB.DeepLabv3+C.FCND.MaskR-CNN10.工業(yè)OCR應(yīng)用場(chǎng)景（）A.零件編碼識(shí)別B.生產(chǎn)日期識(shí)別C.二維碼讀取D.條形碼讀取四、判斷題（每題2分，共20分）1.工業(yè)視覺中，灰度化是將彩色圖像轉(zhuǎn)為單通道圖像（）2.YOLOv1是雙階段目標(biāo)檢測(cè)算法（）3.張正友標(biāo)定法不需要已知相機(jī)參數(shù)（）4.ICP算法不需要初始變換（）5.U-Net僅適用于醫(yī)學(xué)圖像分割（）6.OpenCV支持特征匹配（）7.工業(yè)實(shí)時(shí)檢測(cè)必須用GPU部署（）8.HOG是基于邊緣的特征提取算法（）9.ONNX是跨框架模型格式（）10.二值化只能處理簡(jiǎn)單缺陷（）五、簡(jiǎn)答題（每題5分，共20分）1.簡(jiǎn)述工業(yè)視覺圖像預(yù)處理的主要步驟及作用。2.對(duì)比單階段與雙階段目標(biāo)檢測(cè)算法的工業(yè)適用場(chǎng)景。3.說明相機(jī)標(biāo)定在工業(yè)視覺中的重要性及步驟。4.工業(yè)視覺模型部署的常見優(yōu)化方法有哪些？六、討論題（每題5分，共10分）1.如何解決工業(yè)視覺中小目標(biāo)缺陷檢測(cè)的精度問題？2.工業(yè)視覺AI算法在生產(chǎn)線部署中可能遇到哪些挑戰(zhàn)？如何應(yīng)對(duì)？---答案部分一、填空題1.中值2.YOLO3.張正友4.實(shí)例5.PyTorch6.ICP7.U-Net8.直方圖9.Tesseract10.ONNX二、單項(xiàng)選擇題1.C2.B3.B4.B5.C6.B7.B8.C9.B10.B三、多項(xiàng)選擇題1.ABCD2.AB3.ABCD4.ABCD5.ABCD6.ABC7.ABCD8.ABCD9.ABC10.ABCD四、判斷題1.√2.×3.√4.×5.×6.√7.×8.√9.√10.×五、簡(jiǎn)答題1.答案：主要步驟：①灰度化（彩色轉(zhuǎn)單通道，減少數(shù)據(jù)量）；②濾波（中值去椒鹽噪聲，高斯平滑）；③直方圖均衡化（增強(qiáng)對(duì)比度，突出缺陷）；④二值化（黑白轉(zhuǎn)換，簡(jiǎn)化提?。?；⑤幾何變換（旋轉(zhuǎn)/縮放統(tǒng)一零件姿態(tài)）。作用：消除噪聲、增強(qiáng)缺陷特征、統(tǒng)一數(shù)據(jù)格式，為后續(xù)算法提供高質(zhì)量輸入。2.答案：?jiǎn)坞A段（YOLO/SSD）：速度快（>30fps），適合實(shí)時(shí)檢測(cè)（生產(chǎn)線缺陷），但小目標(biāo)精度略低；雙階段（FasterR-CNN/MaskR-CNN）：精度高，適合高精度場(chǎng)景（精密尺寸測(cè)量），但速度慢；工業(yè)選擇：實(shí)時(shí)性選單階段，高精度選雙階段。3.答案：重要性：消除鏡頭畸變，建立像素-世界映射，保證測(cè)量/定位精度；步驟：①準(zhǔn)備棋盤格；②采集3+張不同姿態(tài)圖像；③檢測(cè)角點(diǎn)；④計(jì)算內(nèi)參/外參/畸變系數(shù)；⑤驗(yàn)證重投影誤差。4.答案：①模型壓縮：剪枝（去冗余參數(shù)）、量化（INT8定點(diǎn)）；②框架轉(zhuǎn)換：轉(zhuǎn)ONNX適配邊緣；③輕量化：MobileNet/YOLO-Nano；④硬件加速：Jetson/FPGA；⑤推理引擎：TensorRT/ONNXRuntime提升速度。六、討論題1.答案：小目標(biāo)缺陷（微小劃痕）精度低，優(yōu)化方法：①數(shù)據(jù)增強(qiáng)：小目標(biāo)裁剪+復(fù)制粘貼，擴(kuò)充樣本；②特征融合：多尺度PAN-FPN保留細(xì)節(jié)；③模型改進(jìn)：高分辨率分支+注意力機(jī)制聚焦小目標(biāo)；④后處理：提高置信度閾值減少誤檢；⑤硬件：高分辨率相機(jī)提升像素