2025年工业AI《计算机视觉》阶段测试卷含答案

2025年工业AI《计算机视觉》阶段测试卷含答案考试时间：______分钟总分：______分姓名：______一、选择题（每题2分，共20分）1.在计算机视觉中，将图像从一种表示形式转换为另一种形式的过程通常称为？A.图像采样B.图像量化C.图像变换D.图像重建2.下列哪种算子通常用于检测图像中的边缘？A.Sobel算子B.Prewitt算子C.Laplacian算子D.以上都是3.在目标检测任务中，通常使用哪些方法来衡量检测框与真实目标之间的重叠度？A.IoU（IntersectionoverUnion）B.FPS（FramesPerSecond）C.F1分数D.AUC（AreaUndertheCurve）4.以下哪种图像分割方法属于基于区域的分割技术？A.超像素分割B.基于边缘的分割C.K-means聚类D.基于阈值的分割5.深度相机（如Kinect）主要用于获取场景的？A.灰度图B.彩色图C.深度图D.热力图6.光流法主要用来估计图像中像素的运动轨迹，它基于的假设是相邻像素在短时间内的运动是？A.相同的B.线性相关的C.相似的D.相互独立的7.在工业视觉检测中，用于精确测量零件尺寸通常需要？A.双目视觉系统B.单目视觉系统C.激光扫描仪D.以上都需要8.以下哪种颜色空间适合人眼感知和颜色分类任务？A.RGBB.HISC.XYZD.YCbCr9.用于描述图像局部特征的向量，通常包括方向、尺度和响应值，这种方法通常称为？A.SIFTB.HOGC.SURFD.LBP10.在工业自动化生产线中，用于识别产品上的条形码或二维码通常利用？A.光学字符识别（OCR）B.手写识别（HTR）C.声纹识别D.生物识别二、填空题（每空1分，共10分）1.数字图像是由像素组成的，其中每个像素用__________表示其亮度或颜色。2.图像的分辨率通常用__________和__________两个参数来描述。3.Canny边缘检测算法通常包含四个主要步骤：噪声去除、__________、非极大值抑制和双阈值处理。4.在目标检测中，非极大值抑制（NMS）用于__________重叠的检测框。5.基于深度学习的图像分割方法中，U-Net是一种常用的__________网络结构。6.相机标定是计算机视觉中的基础步骤，其主要目的是估计相机的__________和__________。7.为了减少光照变化对图像对比度的影响，常采用__________等技术。8.SIFT特征具有__________、__________和旋转不变性等特点。9.在工业质量检测中，视觉系统需要具备高精度、高__________和良好的环境适应性。10.光流法中的Lucas-Kanade方法是一种基于窗口的__________光流估计方法。三、判断题（每题1分，共5分）1.图像的灰度值范围通常在0到255之间。（）2.直方图均衡化可以增强图像的全局对比度，但会破坏局部细节。（）3.目标检测与图像分割是同一个概念，只是侧重点不同。（）4.深度学习模型在训练时需要大量的标注数据。（）5.光流法可以用来估计非刚性物体的运动。（）四、简答题（每题5分，共20分）1.简述图像增强的目的是什么，并列举两种常用的图像增强方法。2.描述特征点检测在计算机视觉中的作用，并简述SIFT特征点检测的主要步骤。3.简述目标检测与目标识别的区别与联系。4.解释什么是相机标定，为什么在工业视觉系统中需要进行相机标定。五、计算题（10分）假设一个工业相机分辨率为1024x768像素，像元尺寸为微米级，焦距为25mm，拍摄距离为2米。请计算该相机在拍摄距离为2米时，理论上的视场范围（水平方向和垂直方向）是多少度？假设该相机的传感器是全局快门。六、综合应用题（25分）在一个工业零件表面缺陷检测的应用中，需要设计一个基于计算机视觉的检测方案。请简述该方案的设计思路，包括：1.需要使用哪些图像采集设备？2.针对采集到的图像，需要进行哪些预处理步骤？3.可以采用哪些图像处理或分析技术来检测缺陷？4.如何评估该检测方案的性能？（至少列举两个评估指标）试卷答案一、选择题1.C解析：图像变换是指将图像从一种表示形式转换为另一种形式，例如从RGB转换为灰度图，或进行傅里叶变换等。2.D解析：Sobel、Prewitt和Laplacian算子都是常用的边缘检测算子，它们通过计算像素邻域的梯度或二阶导数来检测边缘。3.A解析：IoU（IntersectionoverUnion）是目标检测中常用的评价指标，用于衡量预测框与真实框的重叠面积与总面积之比。4.C解析：K-means聚类是一种基于划分的聚类方法，将图像中的像素根据颜色或其他特征分到不同的区域，属于基于区域的分割方法。5.C解析：深度相机（如Kinect）通过发射红外光并接收反射光来计算每个像素点到相机的距离，从而生成深度图。6.B解析：光流法的基本假设是相邻像素在短时间内的运动是线性相关的，即它们之间的运动矢量相差不大。7.A解析：双目视觉系统通过模拟人眼的双目视觉原理，利用两个相机的视角差异来计算场景的深度信息，适合精确测量零件尺寸。8.B解析：HIS颜色空间将颜色分为hue（色调）、intensity（强度）和saturation（饱和度），其中色调分量适合人眼感知和颜色分类任务。9.A解析：SIFT（Scale-InvariantFeatureTransform）特征点检测算法能够提取出对尺度、旋转和光照变化具有不变性的图像局部特征。10.A解析：光学字符识别（OCR）技术用于识别图像中的文本内容，包括条形码和二维码等，它们本质上也是一种特殊的文本表示形式。二、填空题1.灰度值或颜色值解析：数字图像中的每个像素用灰度值（表示亮度）或颜色值（表示RGB等颜色分量）来表示。2.图像宽度图像高度解析：图像分辨率是指图像的水平像素数（宽度）和垂直像素数（高度）。3.边缘检测解析：Canny边缘检测算法的步骤包括：噪声去除（高斯滤波）、边缘检测（梯度计算和非极大值抑制）、非极大值抑制和双阈值处理。4.融合解析：非极大值抑制（NMS）用于去除在目标检测过程中由于尺度缩放或视角变化而产生的重叠检测框，将同一目标的多个检测框融合成一个。5.卷积解析：U-Net是一种基于卷积神经网络（CNN）的图像分割网络结构，它通过编码器-解码器结构和跳跃连接来实现高分辨率的像素级分类。6.内参外参解析：相机标定的目的是估计相机的内参矩阵（包括焦距、主点等）和外参矩阵（包括旋转和平移向量）。7.直方图均衡化解析：直方图均衡化是一种常用的图像增强技术，通过调整图像的灰度分布来增强全局对比度，尤其适用于增强整体较暗或较亮的图像。8.尺度不变性旋转不变性解析：SIFT特征具有尺度不变性（在不同尺度下检测到相同的特征点）、旋转不变性（在图像旋转后特征点位置变化不大）和光照不变性等特点。9.稳定性解析：在工业质量检测中，视觉系统需要具备高精度、高稳定性（在长时间运行中保持性能稳定）和良好的环境适应性。10.基于窗口解析：Lucas-Kanade光流法是一种基于窗口的局部光流估计方法，它假设在小的邻域内所有像素的运动矢量是相同的。三、判断题1.√2.√3.×解析：目标检测是定位图像中的目标并分类，而图像分割是将图像划分为不同的区域或对象，两者是不同的概念，但有联系。4.√解析：深度学习模型通常需要大量的标注数据进行训练，以学习特征表示和做出准确的预测。5.√解析：光流法可以估计场景中物体的运动，包括刚性和非刚性物体的运动。四、简答题1.图像增强的目的是改善图像的质量，使其更适合人眼观察或机器分析。常用的图像增强方法包括：①直方图均衡化：通过调整图像的灰度分布来增强全局对比度；②锐化处理：增强图像的边缘和细节，常用方法有高斯滤波+梯度、拉普拉斯算子等。2.特征点检测的作用是提取图像中具有独特性和稳定性的局部区域作为视觉信息的基石，用于图像匹配、目标跟踪、场景重建等任务。SIFT特征点检测的主要步骤包括：①对图像进行不同尺度的模糊处理（创建高斯金字塔）；②在每个尺度的图像上检测极值点（通过高斯差分图）；③对极值点进行筛选和排序，得到候选关键点；④为每个关键点计算局部描述子（通过邻域像素的梯度方向直方图）。3.目标检测与目标识别是计算机视觉中的两个相关但不同的任务。目标检测是指在一个图像中找出目标的位置（通常用边界框表示）并对其进行分类（识别出是什么类别），关注“在哪里”和“是什么”。目标识别（或细分为实例识别）则是在检测到的目标基础上，进一步确定该目标的特定身份或实例（例如，识别出这张人脸是谁，或这台设备的具体型号），关注“具体哪个”。目标检测是目标识别的前提。4.相机标定是指通过一定的方法获取相机内部参数（内参）和外部参数（外参）的过程。内参包括焦距、主点坐标、畸变系数等，描述了相机自身成像的特性；外参描述了相机在某个坐标系中的位置和姿态。在工业视觉系统中进行相机标定非常重要，因为标定精度直接影响到基于视觉的测量、定位、识别等任务的准确性。未标定或标定不准的相机会导致测量误差大、定位不准确等问题，无法满足工业生产的高精度要求。五、计算题水平视场角≈39.3度垂直视场角≈29.4度解析：首先，将拍摄距离转换为米：d=2米。相机焦距f=25mm=0.025m。图像分辨率：水平像素数W=1024，垂直像素数H=768。假设传感器是全局快门，忽略畸变影响。水平视场角α_h=2*arctan(W/(2*f))=2*arctan(1024/(2*0.025))≈2*arctan(20480)≈39.3度。垂直视场角α_v=2*arctan(H/(2*f))=2*arctan(768/(2*0.025))≈2*arctan(15360)≈29.4度。六、综合应用题设计一个基于计算机视觉的工业零件表面缺陷检测方案，思路如下：1.图像采集设备：需要使用高分辨率、高对比度、高稳定性的工业相机，配合合适的镜头（如镜头选型需考虑视场范围和分辨率要求）。光源是关键，通常使用环形光或条形光照明，以突出表面细节和缺陷。根据检测精度要求，可能还需要使用镜头前滤镜（如红外滤光片）和相机触发器等辅助设备。2.图像预处理步骤：针对采集到的图像，可能需要进行以下预处理：①噪声去除：使用滤波器（如高斯滤波、中值滤波）去除图像噪声；②灰度转换：如果相机输出的是彩色图像，需要转换为灰度图像以简化处理；③对比度增强：使用直方图均衡化或自适应直方图均衡化增强图像对比度，使缺陷与背景区分更明显；④阈值分割：如果缺陷与背景灰度差异较大，可以使用全局阈值或局部阈值方法将缺陷区域从背景中分离出来；⑤形态学处理：使用膨胀、腐蚀等操作去除小的噪声点或连接断开的缺陷区域，平滑缺陷边缘。3.缺陷检测技术：可以采用以下图像处理或分析技术来检测缺陷：①基于边缘检测的方法：如果缺陷表现为边缘（如裂纹），可以使用Canny、Sobel等算子检测边缘，然后通过轮廓分析提取缺陷；②基于区域分割的方法：如果缺陷面积较大或有特定纹理，可以使用阈值分割、区域生长、超像素分割等方法进行分割；③基于特征的方法：提取图像的局部特征（如SIFT、SURF、LBP），通过特征匹配或分类器来识别缺陷模式；④基于机器学习/深度学习的方法：如果缺陷类型多样且复杂，可以训练分类器（如SVM、CNN）直接对图像或图像块进行分类，判断是否存在缺陷以及缺陷类型。深度学习方法在复杂场景和微小缺陷检测中表现通常更好。4.方案性能评估指标：评估该检测方案的性能，可以采用以下指标：①检测率（Recall）/召回率：正确检测出的缺陷数量占实际存在缺陷数