工業(yè)機器人視覺算法工程師崗位招聘考試試卷及答案試卷部分一、填空題（共10題，每題1分）1.相機標定中，求解內(nèi)參矩陣的基礎(chǔ)模型是______。2.圖像平滑去噪的常用非線性濾波是______濾波。3.ORB特征結(jié)合了FAST角點檢測和______描述子。4.雙目視覺深度計算基于______原理。5.手眼標定分為Eye-in-Hand和______兩種類型。6.Otsu算法通過最大化______確定最優(yōu)閾值。7.點云配準常用算法包括ICP和______。8.相機標定常用的標定板是______棋盤格。9.消除特征誤匹配的常用方法是______。10.結(jié)構(gòu)光3D視覺的核心是投射______圖案。二、單項選擇題（共10題，每題2分）1.對旋轉(zhuǎn)/尺度變化魯棒性最強的特征描述子是？A.SIFTB.ORBC.BRIEFD.HOG2.相機主點坐標通常位于圖像______。A.左上角B.中心C.右下角D.任意位置3.Eye-in-Hand相機的安裝位置是______。A.機器人末端B.環(huán)境固定C.機器人關(guān)節(jié)D.工件上4.以下屬于非線性濾波的是？A.高斯濾波B.均值濾波C.中值濾波D.Sobel濾波5.雙目視覺基線越______，深度精度越高。A.短B.長C.中等D.無關(guān)6.圖像形態(tài)學中“膨脹”的OpenCV算子是？A.cv2.erodeB.cv2.dilateC.cv2.morphologyExD.cv2.blur7.ICP配準的初始匹配依賴______。A.手動標注B.特征匹配C.隨機采樣D.無初始匹配8.工業(yè)缺陷檢測常用方法不包括？A.圖像分類B.目標檢測C.圖像分割D.傅里葉變換9.相機畸變不包括______。A.徑向畸變B.切向畸變C.線性畸變D.非線性畸變10.無需主動光源的3D視覺技術(shù)是？A.結(jié)構(gòu)光B.雙目視覺C.LiDARD.飛行時間三、多項選擇題（共10題，每題2分）1.相機標定的步驟包括______。A.采集標定板圖像B.提取角點C.求解內(nèi)參D.求解外參2.圖像預(yù)處理常用操作有______。A.濾波去噪B.灰度化C.二值化D.直方圖均衡化3.手眼標定的目的是______。A.求解相機-末端變換矩陣B.視覺引導機器人C.確定工件位置D.校準機器人關(guān)節(jié)4.特征提取常用方法有______。A.FAST角點B.SIFTC.ORBD.HOG5.3D視覺技術(shù)包括______。A.雙目視覺B.結(jié)構(gòu)光C.LiDARD.飛行時間6.圖像分割算法有______。A.OtsuB.K-meansC.WatershedD.MaskR-CNN7.點云配準的應(yīng)用場景是______。A.機器人抓取B.3D重建C.物體識別D.路徑規(guī)劃8.目標檢測常用模型有______。A.YOLOB.FasterR-CNNC.SSDD.ResNet9.工業(yè)機器人視覺應(yīng)用領(lǐng)域包括______。A.裝配引導B.缺陷檢測C.分揀D.焊接10.應(yīng)對光照變化的方法有______。A.寬動態(tài)相機B.CLAHE均衡化C.光照不變特征D.動態(tài)曝光調(diào)整四、判斷題（共10題，每題2分）1.針孔相機模型中，物距越近像距越大。（）2.ORB特征計算速度比SIFT快。（）3.雙目視覺深度計算僅需左圖信息。（）4.Eye-to-Hand相機隨機器人末端移動。（）5.中值濾波對椒鹽噪聲去除效果優(yōu)于高斯濾波。（）6.ICP可直接用于無初始匹配的點云配準。（）7.標定板角點越多，標定精度越高。（）8.圖像二值化是將圖像轉(zhuǎn)為黑白兩色。（）9.結(jié)構(gòu)光3D視覺不受環(huán)境光照影響。（）10.視覺引導需將像素坐標轉(zhuǎn)世界坐標。（）五、簡答題（共4題，每題5分）1.簡述相機標定的作用及核心步驟。2.對比雙目視覺與結(jié)構(gòu)光3D視覺的優(yōu)缺點。3.說明Eye-in-Hand與Eye-to-Hand手眼標定的區(qū)別。4.解釋直方圖均衡化的作用及原理。六、討論題（共2題，每題5分）1.如何解決低紋理物體的特征匹配問題？2.工業(yè)場景中，如何應(yīng)對光照變化對視覺算法的影響？---答案部分一、填空題答案1.針孔相機2.中值3.BRIEF4.三角測量5.Eye-to-Hand6.類間方差7.RANSAC8.黑白9.RANSAC10.特定編碼二、單項選擇題答案1.A2.B3.A4.C5.B6.B7.B8.D9.C10.B三、多項選擇題答案1.ABCD2.ABCD3.ABC4.ABCD5.ABCD6.ABCD7.ABC8.ABC9.ABCD10.ABCD四、判斷題答案1.×2.√3.×4.×5.√6.×7.√8.√9.×10.√五、簡答題答案1.作用：求解相機內(nèi)參（焦距、主點）、畸變系數(shù)及外參，消除圖像畸變，實現(xiàn)像素→世界坐標轉(zhuǎn)換，支撐機器人視覺引導。步驟：①采集多幅不同角度標定板圖像；②提取角點；③求解內(nèi)參+畸變系數(shù)；④結(jié)合機器人數(shù)據(jù)求解外參；⑤驗證精度。2.雙目視覺：優(yōu)點→無主動光源、成本低；缺點→光照敏感、低紋理匹配難、深度精度隨距離下降。結(jié)構(gòu)光：優(yōu)點→低紋理可靠重建、精度高、抗光照；缺點→需主動光源、成本高、受遮擋影響大。雙目適合戶外/低成本，結(jié)構(gòu)光適合室內(nèi)高精度。3.Eye-in-Hand：相機裝機器人末端，隨末端移動，標定求解相機-末端變換矩陣，適合抓取/裝配，靈活但易受振動。Eye-to-Hand：相機固定環(huán)境，求解相機-基坐標變換矩陣，適合大范圍檢測，穩(wěn)定但視野固定。4.作用：增強圖像對比度，改善光照不均/低對比度圖像細節(jié)。原理：將原始灰度直方圖轉(zhuǎn)為近似均勻分布，通過計算累計分布函數(shù)（CDF）映射到0-255灰度范圍，擴展像素動態(tài)范圍。六、討論題答案1.解決方法：①用結(jié)構(gòu)光/LiDAR補充深度信息；②預(yù)處理增強邊緣（Canny+形態(tài)學膨脹）；③深度學習提取語義特征（無需手工特征）；④用RA