工业AI2025年《计算机视觉》专项练习卷

工业AI2025年《计算机视觉》专项练习卷考试时间：______分钟总分：______分姓名：______一、选择题（每题2分，共20分。请将正确选项的字母填在括号内）1.在计算机视觉中，下列哪种图像增强方法主要目的是提高图像的对比度，使得细节更加清晰？（）A.直方图均衡化B.中值滤波C.高斯滤波D.锐化滤波2.在相机标定过程中，通常需要使用特定的标定板，例如棋盘格。选择棋盘格作为标定板的主要优点之一是？（）A.制造简单成本低B.对光照不敏感C.能提供足够数量的角点，便于算法计算相机内参和外参D.视觉上美观3.下列哪种目标检测算法属于两阶段检测器？（）A.SSD(SingleShotMultiBoxDetector)B.YOLO(YouOnlyLookOnce)C.R-CNN(Region-basedConvolutionalNeuralNetwork)D.ORB(OrientedFASTandRotatedBRIEF)4.在图像分割中，语义分割与实例分割的主要区别在于？（）A.语义分割只处理彩色图像，实例分割处理灰度图像B.语义分割需要深度学习，实例分割不需要C.语义分割将图像分割为有意义的类别区域，实例分割能区分同一类别的不同个体D.语义分割速度更快，实例分割速度更慢5.对于工业零件表面微小划痕的检测，哪种图像分割技术可能更为适用？（）A.基于阈值的分割B.基于边缘的分割C.基于区域的分割D.深度学习语义分割6.在使用卷积神经网络进行图像分类时，通常在网络的最后使用哪种层进行分类输出？（）A.卷积层B.池化层C.全连接层D.批归一化层7.在工业机器人视觉引导中，检测并定位工件的关键点主要目的是？（）A.计算相机与工件的距离B.获取工件的纹理信息C.确定机器人末端执行器相对于工件的抓取位置和姿态D.分析工件的颜色分布8.下列哪种技术可以有效提高深度学习模型在低样本情况下的泛化能力？（）A.数据增强B.模型集成C.正则化（如L1/L2）D.以上都是9.在工业质量检测中，对检测算法的“召回率”要求很高意味着？（）A.算法预测为缺陷的产品比例要高B.算法预测为合格的产品比例要高C.算法检测到的实际缺陷产品数量要多D.算法计算出的准确率数值要高10.将深度学习模型部署到工业现场边缘设备时，通常需要考虑的主要挑战是？（）A.模型的预测精度B.模型的计算效率和资源消耗（如CPU、内存、功耗）C.模型的可解释性D.模型的训练数据量二、填空题（每空1分，共15分。请将答案填在横线上）1.数字图像处理的基本单元是________，它代表了像素点的亮度或颜色值。2.相机内参矩阵描述了相机光学特性，其中的畸变参数主要用于校正________误差。3.在目标跟踪任务中，为了维持对目标的有效跟踪，算法需要具备良好的________能力，以应对目标外观变化或遮挡。4.常用的图像金字塔方法有________和高斯金字塔，它们常用于多尺度目标检测。5.深度学习模型训练过程中，过拟合现象通常表现为模型在________数据上表现良好，但在验证数据或测试数据上表现差。6.在工业检测中，评估一个分类器的性能指标除了准确率，常用的还有精确率、召回率和________。7.为了减少光照变化对工业检测的影响，常采用的图像预处理技术包括________和直方图均衡化等。8.基于深度学习的目标检测模型通常由特征提取网络和________网络两部分组成。9.在进行工业零件的尺寸测量时，需要精确标定相机的________和分辨率，以确保测量结果的准确性。10.将图像从二维平面投影到三维世界坐标系的过程，在计算机视觉中称为________。三、简答题（每题5分，共20分。请简要回答下列问题）1.简述图像噪声对计算机视觉任务可能产生的影响。2.简述在使用深度学习模型进行工业缺陷检测时，数据标注的重要性以及可能面临的挑战。3.简述什么是相机标定？标定的主要目的是什么？4.简述目标检测与目标跟踪在概念上的主要区别。四、论述题（每题10分，共20分。请结合实例或原理，深入阐述下列问题）1.论述计算机视觉技术在工业自动化生产线中可以扮演哪些关键角色？并举例说明。2.针对一个具体的工业应用场景（如装配线上的零件抓取或检测），设计一个基于计算机视觉的解决方案，说明需要使用哪些关键技术，以及如何解决其中的主要挑战。---试卷答案一、选择题1.A2.C3.C4.C5.B6.C7.C8.D9.C10.B二、填空题1.像素2.径向/径向畸变3.适应/鲁棒4.拉普拉斯金字塔5.验证/测试6.F1分数/F1值7.图像增强8.检测头/分类/回归9.相机标定/内外参10.透视变换/投影变换三、简答题1.解析思路：首先说明噪声是图像中的随机干扰。然后分别阐述对亮度（灰度）图像的影响，如降低对比度、模糊细节、甚至产生伪影。接着说明对颜色图像的影响，如色偏、色彩模糊。最后总结，这些影响会降低图像质量，使得后续的边缘检测、特征提取、目标识别等任务困难，从而影响最终视觉系统的判断和决策精度。例如，噪声可能导致缺陷被漏检或误检。2.解析思路：首先强调深度学习模型是“数据驱动”的，高质量的标注数据是模型训练成功的基石。对于工业缺陷检测，标注数据直接定义了什么是“正常”和什么类型的“缺陷”。其次，阐述挑战：工业场景数据获取成本高、缺陷样本量少且多样性强（形态、位置、大小、光照）、标注工作耗时耗力且需要专业知识、噪声和干扰因素多使得标注难度大。最后说明，这些挑战直接影响模型的学习能力和泛化能力，是工业视觉应用落地的重要瓶颈。3.解析思路：首先定义相机标定：它是通过获取相机内外参数的过程，将图像坐标转换为世界坐标（或反之）。其次说明目的：①消除相机自身光学系统（如镜头畸变）带来的误差，保证图像几何信息的准确性；②获得精确的相机内参（焦距、主点、畸变系数）和外参（相机在世界坐标系中的位置和姿态），这是将图像信息与物理世界关联起来的关键。最终目标是确保基于视觉的测量、定位、识别等任务的精度。4.解析思路：首先定义目标检测：在单张图像中识别出目标物体并给出其位置（边界框）。其次定义目标跟踪：在视频序列中连续地识别和定位同一个或多个目标物体。关键区别在于：①检测是静态的、单帧的，而跟踪是动态的、跨帧的；②跟踪不仅需要检测算法，还需要维护目标状态（如ID、位置、速度）并处理目标在帧间可能出现的位置变化、短暂遮挡等问题。四、论述题1.解析思路：*角色阐述：从自动化流程的关键环节入手，阐述视觉技术如何赋能。*质量检测：如产品表面缺陷检测（划痕、污点、裂纹）、尺寸测量、形位公差检查，确保产品合格率。*定位引导：如机器人视觉引导（抓取、装配、焊接），使机器人准确识别和操作工件；引导AGV（自动导引车）行驶。*识别与分拣：如流水线上的产品分类、识别，实现自动分拣。*状态监控：如设备运行状态监测（异常指示灯识别）、安全监控（区域入侵检测）。*举例说明：*实例1（装配）：在电子组装线中，使用视觉系统检测电路板上的元件是否缺失或安装错误，并通过视觉引导机器人精确抓取和放置螺丝、电容等元件。*实例2（检测）：在汽车制造中，使用高分辨率相机和图像处理算法对汽车漆面进行表面缺陷检测，识别出气泡、流挂、色差等瑕疵。*实例3（引导）：在机械加工中心，使用视觉系统识别工件的精确位置和姿态，引导机械臂进行精确的打磨或加工操作。2.解析思路：*场景设定：明确一个具体场景，如“电子装配线上的PCB板来料检测与定位”。*解决方案设计：*任务分解：将问题分解为子任务：①来料图像采集；②图像预处理（去噪、增强）；③PCB板区域分割（从背景中分离出PCB）；④PCB板目标检测（识别PCB板的位置和旋转角度）；⑤特征点提取与匹配（提取PCB板关键特征点，如角点）；⑥姿态估计（计算PCB板的精确姿态）。*关键技术选择：*图像采集：高速工业相机，确保采集速度满足生产线要求。*图像预处理：噪声抑制滤波（如中值滤波），对比度增强（如直方图均衡化）。*区域分割：基于边缘分割、背景减除或深度学习分割模型（如YOLO进行分割）。*目标检测：使用预训练的深度学习模型（如YOLOv5或SSD）进行端到端检测，输出PCB板的边界框和旋转角度（如果有）。*特征提取与匹配：使用ORB或SIFT算法提取稳健的特征点，并利用FLANN等快速匹配算法找到对应点。*姿态估计：基于匹配的特征点对，利用PnP（Perspective-n-Point）算法计算PCB板的精确位姿。*系统集成：将上述步骤集成到上位机或视觉控制器中，输出检测结果（位置、姿态）给机器人控制器或后续工位。*挑战与应对：*挑战1（光照变化）：采用自适应亮度/