机器视觉工程师招聘笔试题(某大型央企)试题集详解

招聘机器视觉工程师笔试题（某大型央企）试题集详解

一、单项选择题（共60题）

1、以下哪种技术小属十机器视觉的基本组成部分？

A.图像采集

B.图像处理

C.计算机视觉

D.机器人控制

答案：D

解析：机器视觉的基本组成部分通常包括图像采集、图像处理和计算机视觉。机器

人控制虽然与机器视觉紧密相关，但它更多地涉及到机械控制和运动规划，不属于机器

视觉的核心组成部分。

2、在机器视觉系统中，以下哪种算法用于图像去噪？

A.边缘检测算法

B.图像分割算法

C.形态学滤波算法

D.特征提取算法

答案：C

解析：形态学滤波算法是一种常用的图像去噪技术，它通过数学形态学的操作来去

除图像中的噪声。边缘检测算法用于检测图像中的边缘信息，图像分割算法用于将图像

分割成不同的区域，特征提取算法用于从图像中提取有用的特征。因此，形态学滤波算

法是用于图像去噪的止确选项。

3、在机器视觉领域，哪一种算法常用于图像边缘检测？

A.K-means聚类

B.Canny边缘检测

C.朴素贝叶斯分类

D.支持向量机

答案：B.Canny边缘检测

解析：Canny边缘检测算法是一种常用的图像边缘检测方法，它通过求解二阶偏导

数的极大值来找到图像中的边缘，同时避免了梯度下降法容易陷入局部极小值的问题，

因此被广泛应用于图像处理和计算机视觉领域。

4、在进行物体识别时，以下哪种技术最能有效减少误判率？

A.卷积神经网络

B.随机森林

C.K近邻算法

D.决策树

答案：A.卷积神经网络

解析：卷积神经网络（CNN）在图像识别任务中表现尤为出色，它通过多层卷积和

池化操作提取图像的特征，并且特别适合处理具有大量空间维度的数据。而随机森林、

K近邻算法和决策树等则更适合处理数据维度较低或者非结构化的数据，对于图像识别

这类复杂数据处理任务来说，卷积神经网络通常能提供更高的准确性和效率。

5、以下哪个不属于机器视觉系统中的硬件组成部分？

A.相机

B.显不器

C.照明设备

D.激光雷达

答案：B

解析•：在机器视觉系统中，相机用于捕捉图像，照明设备用于提供均匀的照明，激

光雷达用于距离测量。显示器虽然是机器视觉系统的一部分，但它主要用于显示处理后

的图像或视频，并不直接参与图像的采集和处理，因此不属于硬件组成部分。

6、在机器视觉中，以卜哪个术语指的是通过图像处理技术从图像中提取特征的过

程？

A.图像采集

B.图像分割

C.特征提取

D.图像增强

答案：C

解析：图像采集是指使用相机捕捉图像的过程；图像分割是将图像分割成若干独立

区域的过程；图像增强是指改善图像质量，使其更适合后续处理的过程。而特征提取是

指从图像中提取出用于后续分析或识别的有用信息，如形状、颜色、纹理等。因此，特

征提取是提取图像特征的过程。

7、以下哪种技术不属于机器视觉范畴？

A.图像识别

B.语音识别

C.目标检测

D.物体跟踪

答案：B、解析：机器视觉主要关注图像和视频的数据处理，包括图像识别、目标

检测、物体跟踪等，而语音识别属于人工智能中的另一个分支，专注于通过算法理解人

类的语音信号并进行转换或执行相应的操作。

8、在机器视觉系统中，哪一步骤是用于将输入的原始图像转换成可以进一步处理

的形式？

A.图像增强

B.图像分割

C.特征提取

D.图像预处理

答案：D、解析•：图像预处理是机器视觉流程中的第一步，其目的是提高图像的质

量，比如去除噪声、调整对比度、标准化尺寸等，以便后续步骤能够更有效地分析图像

内容。

9、以下哪种技术不属于机器视觉中的图像处理技术？

A.图像增强

B.图像分割

C.光流法

D.机器学习

答案：D

解析•：机器视觉中的图像处理技术主要包括图像增强、图像分割、边缘检测、特征

提取等。而机器学习是一种更广泛的技术，它可以应用于机器视觉的多个环节，但它本

身不是图像处理技术的一种。因此，选项D不属于机器视觉中的图像处理技术。

10、在机器视觉系统中，以下哪种方法通常用十提高图像对比度？

A.图像压缩

B.图像增强

C.图像分割

D.图像滤波

答案：B

解析•：图像增强是提高图像质量、改善视觉效果的过程，其中一个重要的目标就是

提高图像的对比度。通过调整图像的亮度和对比度，可以使图像中的细节更加清晰，便

于后续的处理和分析。因此，选项B是正确的。图像压缩、图像分割和图像滤波虽然也

是图像处理技术，但它们的主要目的不是提高图像对比度c

11、问题描述：在机器视觉领域，当使用深度学习模型进行目标检测时，以下哪个

不是常用的损失函数？

A.损失函数1

B.损失函数2

C.损失函数3

D.损失函数4

答案：A、C、D

解析:在目标检测任务中,常用的损失函数包括但不限于FocalLoss、DiceLoss

等，但题中给出的选项均为常见的损失函数名称或类似概念，因此它们都不是在特定的

目标检测任务中使用的损失函数。

12、问题描述：在计算机视觉中，关于特征金字塔网络（FPN）的应用，下列说法

错误的是:

A.FPN能够有效处理小同尺度的目标。

B.FPN可以提高计算效率。

C.FPN仅适用于图像分类任务。

D.FPN通过不同层的特征融合增强对不同尺度目标的理解。

答案:C

解析：特征金字塔网络（FPN）确实能够处理不同尺度的目标，并且通过不同层的

恃征融合增强了对不同尺度目标的理解，同时它也提高了计算效率。然而，FPN的应用

范围并不局限于图像分类任务，它也可以用于目标检测和语义分割等任务。因此，选项

C的说法是错误的。

13、在机器视觉领域，以下哪种技术不属于图像预处理步骤？

A.直方图均衡化

B.高斯模糊

C.形态学操作

D.线性滤波

答案：D

解析：图像预处理步骤通常包括图像增强、滤波、形态学操作等，而线性滤波属于

图像滤波的一种，是图像预处理的一部分。直方图均衡化用于改善图像的对比度，形态

学操作用于提取图像的形状特征，都属于图像预处理。因此，不属于图像预处理步骤的

是线性滤波。

14、以下哪种算法在机器视觉中主要用于目标检测？

A.支持向量机（SVM）

B.神经网络（如卷积神经网络CNN）

C.卡尔曼滤波

D.随机森林

答案：B

解析：在机器视觉中，神经网络，尤其是卷积神经网络(CNN),被广泛应用于目标

检测。SVM,随机森林等算法虽然在机器学习领域也有应用，但在目标检测方面不如神

经网络表现优异。卡尔曼滤波主要用于动态系统的状态估计，与目标检测关系不大。因

此，正确答案是神经网络。

15、以下哪个不是机器视觉技术的应用场景？

A.自动驾驶汽车中的障碍物检测

B.医疗影像分析

C.二维码扫描

D.语音识别

答案：D)语音识别

解析：语音识别是利用声学模型和语言模型对输入的语音信号进行处理，将其转换

成相应的文本信息，而不是机器视觉技术的应用场景。

16、在机器视觉中，以下哪一种方法通常用于提高图像清晰度？

A.高斯模糊

B.图像锐化

C.图像降噪

D.图像压缩

答案：B)图像锐化

解析：图像锐化是一种增强图像边缘和细节的技术，通过增加高频成分来改善图像

的清晰度和对比度。而高斯模糊和图像降噪都是减少图像的细节，以达到半滑或减小噪

声的目的；图像压缩则是减少图像数据量，牺牲部分图像质量。

17、在机器视觉系统中，以下哪个术语指的是通过图像处理算法对图像进行特征提

取的过程？

A.图像识别

B.图像分割

C.图像增强

D.图像预处理

答案：D

解析：图像预处理是指对图像进行一系列处理，如滤波、直方图均衡化等，以改善

图像质量，提高后续处理的效果。特征提取是在预处理之后进行的，旨在从图像中提取

出对目标识别有用的信息。

18、在机器视觉中，以下哪种技术通常用于实时图像采集和传输？

A.红外传感器

B.激光扫描仪

C.CMOS传感器

D.红外相机

答案：C

解析：CMOS（互补金属氧化物半导体）传感器是一种常用的图像传感器，广泛应用

于实时图像采集和传输。它具有成本低、功耗低、响应速度快等优点，适合于对实时性

要求较高的机器视觉应用。红外传感器和红外相机主要用于夜视或特定波段的光学成像,

激光扫描仪则主要用于三维测量和三维重建。

19、在图像处理中，用于检测特定形状或物体的关键技术是：

A.图像分割

B.特征提取

C.目标检测

D.图像增强

答案：C.目标检测

解析•：目标检测技术主要用于识别图像中的特定对象或目标，并确定它们的位置和

类别。它结合了多种技术，包存特征提取、分类器训练等，能够有效定位图像中的目标。

20、在机器视觉系统中，哪种算法通常用于图像的边缘检测？

A.K-Means

B.CannyEdgeDetection

C.SVM

D.DBSCAN

答案：B.CannyEdgeDetection

解析：Canny边缘检测算法是一种常用的图像边缘检测方法，它通过计算梯度值来

我到图像中的边缘点，同时减少噪声的影响。该算法能够有效地提取出图像中的主要边

缘信息，适用于各种类型的图像数据。

21、在机器视觉中，以下哪种方法可以用于图像预处理，以提高后续特征提取的准

确性？

A.线性滤波

B.归一化处理

C.归一化滤波

D.逆变换滤波

答案：B

解析：归一化处理是一种常见的图像预处理方法，它可以调整图像中像素值的分布

范围，使得像素值更加均匀，从而提高后续特征提取的准询性和鲁棒性。选项A、C和

D分别表示线性滤波、归一化滤波和逆变换滤波，这些方法虽然也可以用于图像处理，

但不是专门针对提高特征提取准确性的预处理方法。因此，正确答案是及

22、在机器视觉中，以下哪种算法常用于图像分割？

A.支持向量机(SVM)

B.神经网络

C.区域生长

D.K-means聚类

答案：C

解析：区域生长是一种常用的图像分割算法，它基于图像的相似性进行区域扩展，

洛相邻的像素点归入同一个区域。选项A、B和D分别表示支持向量机、神经网络和

K-means聚类，这些算法虽然也可以用于图像处理，但不是专门针对图像分割的算法。

因此，正确答案是C。

23、以下哪种技术不属于机器视觉范畴？

A.图像识别

B.图像增强

C.语音识别

D.口标检测

答案：C,解析：机器视觉主要关注通过计算机处理获取图像信息来完成各种识别

任务，包括图像识别、图像增强、目标检测等。而语音识别属于人工智能中的一个子领

域，专注于将人类的语音转换为可理解的文本。

24、在机器视觉系统中，用于检测物体位置和大小的关键技术是？

A.图像分割

B.目标检测

C.特征提取

D.图像分类

答案：B,解析：目标检测是一种关键的技术，用于从图像或视频中识别并定位感

兴趣的目标。它能够提供目标的位置和尺寸信息，是机器视觉中用于精确识别物体的重

要手段。

25、在机器视觉系统中，以下哪种方法不是常用的图像预处理技术？

A.颜色空间转换

B.直方图均衡化

C.图像压缩

D.图像增强

答案：C

解析：图像压缩虽然与图像处理相关，但它主要涉及的是如何减小图像数据的大小，

而不是直接用于图像的预处理。而颜色空间转换、直方图均衡化和图像增强都是常用的

图像预处理技术，用于改善图像质量，为后续的图像分析提供更好的数据基础。因此，

C选项不是常用的图像预处理技术。

26、在计算机视觉中，以下哪种算法主要用于口标检测？

A.支持向量机（SVM）

B.随机森林

C.卷积神经网络（CNN）

D.K最近邻（KNN）

答案：C

解析：卷积神经网络（CNN）是当前目标检测领域中最常用的算法之一。CNN能够

自动从图像中提取特征，并且能够实现端到端的目标检测。支持向量机（SVM）、随机森

林和K最近邻（KNN）虽然在图像分类和回归任务中也有应用，但它们并不是专门用于

m标检测的算法。因此，C选项是正确的。

27、在机器视觉领域，边缘检测算法主要用于识别图像中的什么？

A.图像的色彩信息

B.图像的纹理特征

C.图像的边缘轮廓

D.图像的区域分割

答案：Co解析：边缘检测算法主要目的是通过计算像素值的变化来识别图像中的

边界或边缘，以帮助定位物体或进行物体跟踪等任务。

28、在机器视觉应用中，用于测量物体尺寸的方法通常不包括以下哪一项？

A.光学三角法

B.三点法

C.相对光度法

D.激光三角法

答案：Co解析：相对光度法通常用于测量物体的颜色或亮度，而不是尺寸。在机

器视觉中，常用的尺寸测量方法包括光学三角法、三点法以及激光三角法等。

29、以下哪种传感器在机器视觉系统中常用十距离测量？

A.激光测距仪

B.红外测距仪

C.摄像头

D.红外线传感器

答案：A

解析：激光测距仪通过发射激光束并测量反射回来的时间来计算距离，因此在机器

视觉系统中常用于精确的距离测量。红外测距仪和红外线传感器通常用于检测物体的存

在和距离，但精度不如激光测距仪。摄像头主要用于图像采集，不适合距离测量。

30、在机器视觉系统中的图像预处理阶段，以下哪种方法可以增强图像的对比度？

A.高斯滤波

B.中值滤波

C.直方图均衡化

D.双边滤波

答案：C

解析：直方图均衡化是一种图像增强技术，它通过调整图像的直方图分布来增强图

像的对比度。这种方法可以使图像中的亮度分布更加均匀，从而提高图像的视觉效果。

高斯滤波、中值滤波和双边滤波主要用于图像去噪，虽然它们也可能在某种程度上影响

图像的对比度，但不是主要目的。

31、在机器视觉领域，以下哪项技术用于检测物体的边缘和轮廓？

A.图像增强B.图像分割C.像素检测D.边缘检测

答案：D

解析：边缘检测是图像处理中的关键技术之一，主要用于检测图像中物体的边界或

轮廓。它能够帮助识别出图像中的不同部分，对于后续的物体识别和分类任务非常关键。

32、在进行图像特征提取时，以下哪种方法常被用于描述图像的局部特征？

A.STFT（尺度不变特征变换）B.CNN（卷积神经网络）C.PCA（主成分分析）D.

K-Means

答案：A

解析•：SIFT算法是一种常用的图像局部特征描述方法，能够从图像中提取出具有

尺度不变性的关键点，并计算这些关键点的局部二值模式：LBP）,从而实现对图像局部

恃征的有效描述。CNN则是深度学习中的一个分支，主要用于图像识别任务，而不是直

接用于特征提取。PCA和K-Means分别是降维和聚类算法，不适用于直接描述图像的局

部特征。

33、以下哪项不是机器视觉系统中常用的图像处理算法？

A.高斯滤波

B.拉普拉斯滤波

C.中值滤波

D.快速傅里叶变换（EET）

答案：D

解析•：快速傅里叶变换（FFT）是一种用于信号处理中的算法，主要用于频域分析，

而非图像处理。其他选项中的高斯滤波、拉普拉斯滤波和中值滤波都是图像处理中常用

的算法，用于去除噪声、锐化图像等。

34、在机器视觉系统中，以下哪种传感器常用于获取高分辨率图像？

A.红外线传感器

B.激光扫描仪

C.摄像机

D.红外热成像传感器

答案：C

解析•：摄像机是机器视觉系统中获取高分辨率图像最常用的传感器。红外线传感器

和红外热成像传感器主要用于检测温度或特定波长的光线，而激光扫描仪主要用于三维

重建和距离测量。

35、以下哪个不是机器视觉在工业白动化中的应用？

A.产品外观检测

B.工件尺寸测量

C.焊接质量检查

D.音频识别

答案：D、解析：音频识别通常与语音识别相关，不属于机器视觉的应用范畴。

36、在机器视觉系统中，若要实现对物体颜色的精确识别，应优先考虑使用哪种传

感器？

A.红外线传感器

B.紫外线传感器

C.激光传感器

D.照明LED灯

答案：A、解析•：红外线传感器能够检测物体表面的反射红外光，根据物体表面的

红外反射特性进行颜色识别。而其他选项主要针对的是特定波段的光线，可能无法全面

覆盖所有颜色。

37、以下哪个小是机器视觉系统中常用的图像预处理方法？（）

A.颜色校正

B.归一化处理

C.噪声抑制

D.汉明窗

答案：D

解析：汉明窗（Hammingwindow）是一种窗口函数，通常用于信号处理中的频谱分

析。在机器视觉中，常用的图像预处理方法包括颜色校正、归一化处理和噪声抑制，而

汉明窗不属于常用的图像预处理方法。

38、在机器视觉系统中，以下哪个不属于深度学习在图像识别领域的应用？（）

A.目标检测

B.图像分类

C.特征提取

D.图像分割

答案：C

解析：深度学习在图像识别领域有着广泛的应用，包括目标检测、图像分类和图像

分割等。特征提取是图像识别过程中的一个步骤，通常不是深度学习直接应用的内容，

而是由传统机器学习算法或手工设计特征实现。因此，选项C不属于深度学习布图像识

别领域的应用。

39、在图像识别任务中，以下明K个算法最适合处理大规模数据集并实现高准确率？

A.深度学习

B.传统机器学习

C.神经网络

D.K近邻算法

答案：A.深度学习

解析：深度学习因其强大的模式识别能力，在处理大规模数据集时表现优异，尤其

适合图像识别这类复杂任务。相比之下，传统机器学习算法如K近邻算法等，对于大规

模数据的处理能力和准确性可能不足。

40、当进行图像分类时，如果需要将一张图片中的所有物体都识别出来，而不是仅

识别特定的对象，应该使用哪种模型架构？

A.单目标检测模型

B.多目标检测模型

C.特定对象识别模型

D.图像分割模型

答案：B.多目标检测模型

解析：多目标检测模型能够同时识别图像中的多个对象或区域，而不仅仅是单一目

标。这与题目要求一致，即需要识别图片中的所有物体。单目标检测模型专注于识别单

一对象，因此不符合需求；特定对象识别模型则专注于识别特定类型的目标，也不符合

题目要求；图像分割模型主要用于像素级别的分割，不适用于识别图像中的所有物体。

41、在机器视觉系统中，以下哪种传感器主要用于获取图像数据？

A.红外传感器

B.紫外线传感器

C.激光雷达

D.CM0S/CCD摄像头

答案：D

解析：CMOS/CCD摄像头是机器视觉系统中最常用的图像传感器，它能够捕捉到可

见光范围内的图像数据，从而为图像处理和识别提供基础,

42、以下哪个算法在机器视觉中用于检测图像中的边缘？

A.主成分分析（PCA）

B.支持向量机（SVM）

C.梯度下降法

D.Canny边缘检测算法

答案：D

解析：Canny边缘检测算法是一种经典的边缘检测算法，它能够有效地检测图像中

的边缘，并且具有较好的抗噪声性能。主成分分析•、支持向量机和梯度下降法在机器视

觉中也有应用，但不是用于边缘检测。

43、在图像处理中，用于计算像素之间差异的常用算法是：

A.中值滤波B）梯度算子0均值滤波D）Sobel算子

答案：B

解析：梯度算子（如Sobel算子）是一种常用的图像边缘检测方法，它通过计算像

素点与邻近像素点之间的灰度变化来识别图像中的边缘。因此，正确答案为B。

44、在深度学习领域，为了训练模型以实现更好的图像分类效果，以下哪种技术被

广泛应用？

A.卷积神经网络（CNN）B）遗传算法0K-Means聚类D）朴素贝叶斯分类器

答案：A

解析：卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）因其强大的特征提

取能力，在图像分类任务中得到了广泛的应用。因此，止丽答案为A。

45、在机器视觉系统中，以下哪种图像处理方法主要用于图像的平滑处理？

A.边缘检测

B.图像增强

C.中值滤波

D.形态学操作

答案：C

解析：中值滤波是一种非线性的数字滤波方法，通过将图像像素值替换为中值来平

滑图像，去除噪声点，特别适用于去除椒盐噪声。因此，中值滤波主要用于图像的平滑

处理。

46、在机器视觉系统中，以下哪种算法用于检测图像中的直线？

A.Hough变换

B.K-means聚类

C.模板匹配

D.主成分分析

答案：A

解析：Hough变换是一种在图像处理中用于检测直线、圆等形状的算法。通过将图

像中的边缘点映射到参数空间，可以检测出图像中存在的直线。因此，Hough变换用于

检测图像中的直线。

47、在机器视觉系统中，用于检测目标物体边缘的算法是：

A.二值化处理B.匹配算法C.梯度锐化D.中值滤波

答案：C

解析：梯度锐化是一种常用的图像预处理方法，能够突出图像中的边缘特征，使得

边缘更加清晰，从而便于后续的目标检测。

48、在使用深度学习进行物体识别时.，以下哪个步骤不属于训练阶段？

A.数据增强B.预测C.前向传播D.反向传播

答案：B

解析：预测是在训练完成后，利用模型对新数据进行推断的过程，并非属于训练阶

段的操作。训练阶段包括但不限于数据增强、前向传播、反向传播等步骤。

49、在机器视觉系统中，以卜哪种传感器常用于获取彩色图像信息？

A.红外传感器

B.激光扫描仪

C.CMOS传感器

D.红外热像仪

答案：C

解析：CMOS传感器是一种广泛用于机器视觉系统的图像传感器，可以捕捉高质量

的彩色图像。红外传感器主要用于检测红外辐射，激光扫描我用丁•距离测量和三维重建,

红外热像仪用于检测物体表面的温度分布。

50、在机器视觉系统中，以卜哪种算法用于实现图像的边缘检测？

A.K-means聚类算法

B.梯度提升机(GradientBoostingMachine)

C.Canny边缘检测算法

D.支持向量机(SupportVectorMachine)

答案：C

解析：Canny边缘检测算法是一种经典的边缘检测算法，能够有效地检测出图像中

的边缘。K-mcans聚类算法用于数据聚类，梯度提升机是一种强大的机器学习算法，而

支持向量机是一种分类算法，均不用于边缘检测。

51、在机器视觉系统中，用于识别物体颜色的传感器是：

A.红外传感器

B.激光雷达

C.光学相机

D.超声波传感器

答案：3解析：光学相机能够捕捉图像并进行色彩识别，这是机器视觉系统中常

用的设备之一。

52、在进行图像特征提取时，以下哪种方法不属于传统特征描述子？

A.SIFT（尺度不变特征变换）

B.HOG（方向梯度直方图）

C.LBP（局部二值模式）

D.K-means聚类

答案：D,解析：K-means聚类是一种聚类算法，不属于特征描述子的范畴，而SIFT、

HOG和LBP都属于传统的图像特征描述子，用于从图像中提取有用的特征信息。

53、在机器视觉系统中，以下哪个模块主要负责图像的预处理？

A.目标检测模块

B.特征提取模块

C.图像预处理模块

D.目标跟踪模块

答案：c

解析：图像预处理模块是机器视觉系统中的基础模块，主要负责对采集到的图像进

夕亍增强、滤波、二值化等操作，以提高后续处理模块的效率和准确性。目标检测模块、

恃征提取模块和目标跟踪模块则分别负责检测图像中的目标、提取目标特征和跟踪目标

运动。

54、以下哪种方法通常用于提高机器视觉系统在复杂背景下的目标检测精度？

A.增加图像分辨率

B.使用深度学习方法

C.增加图像采集频率

D.使用更多的光源

答案：B

解析：在复杂背景下，传统的机器视觉方法可能难以准确检测目标。使用深度学习

方法可以提高目标检测精度，因为深度学习模型能够自动学习图像中的特征，并在复杂

背景下更好地识别目标。增加图像分辨率、增加图像采集频率和使用更多的光源虽然也

能在一定程度上提高检测精度，但相较于深度学习方法，效果可能不如明显。

55、在机器视觉系统中，用于检测物体边缘的算法是：

A.K-means聚类

B.Canny边缘检测

C.DBSCAN聚类

D.SIFT特征提取

答案：B)Canny边缘检测

解析：Canny边缘检测是一种广泛使用的边缘检测算法，它通过计算图像梯度并使

用非最大抑制来识别图像中的边缘。这个算法特别适合于需要精确边缘定位的应用场景。

56、在机器视觉领域，以下哪种方法不是用于目标检测的？

A.卷积神经网络(CNN)

B.非极大值抑制(NMS)

C.条件随机场(CRF)

D.人工神经网络(ANN)

答案：0条件随机场(CRF)

解析：条件随机场(CRF)通常用于序列标注任务，如命名实体识别等，并不是直接

的目标检测方法。目标检测常用的方法包括卷积神经网络(CNN),非极大值抑制(NMS)

以及一些基于深度学习的目标检测模型，如YOLO、FasterR-CNN等。

57、在机器视觉系统中，以下哪个组件负责将图像数据转换为数字信号？

A.相机传感器

B.图像采集卡

C.图像处理软件

D.显示器

答案：A

解析：相机传感器是机器视觉系统中负责将光信号转换为电信号的组件，从而产生

数字图像数据。图像采集卡负责将模拟信号转换为数字信号，而图像处理软件和显示器

则是处理和显示图像的组件。因此，正确答案是A。

58、以下哪个算法在机器视觉中用于检测图像中的轮廓？

A.K-means聚类算法

B.SIFT特征提取算法

C.Canny边缘检测算法

D.Hough变换算法

答案：C

解析：Canny边缘检测算法是一种经典的图像处理算法，用于检测图像中的边缘。

『means聚类算法用于聚类分析，SIFT特征提取算法用于提取图像特征点，而Hough

变换算法常用于检测图像中的直线或圆。因此，正确答案是C。

59、在图像识别任务中，用于检测图像中的特定物体，并定位其位置的技术被称为:

A.图像分类B.特征提取C.目标检测D.语义分割

答案：C。解析：目标检测是指从图像中识别并定位出感兴趣的对象或区域，这是

图像识别中常见的一种技术。

60、在使用卷积神经网络进行图像分类时，以下哪一步骤不属于该模型的训练流

程？

A.数据预处理B.构建模型结构C.训练模型D.对抗样本攻击

答案：Do解析：对抗样本攻击是一种攻击机器学习模型的方法，而不是训练模型

的步骤。正确的步骤包括数据预处理、构建模型结构以及训练模型。

二、多项选择题（共42题）

1、以下哪些是机器视觉系统中的关键组件？（）

A.摄像头

B.图像采集卡

C.图像处理软件

D.光源

E.传感器

答案：ABCD

解析：机器视觉系统通常包括摄像头、图像采集卡、图像处理软件、光源和传感器

等关键组件。摄像头用于采集图像，图像采集卡用于将图像信号转换为数字信号，图像

处理软件用于对图像进行处理和分析，光源提供必要的照明，传感器用于检测环境中的

物体。

2、以下哪种算法在图像处理中用于边缘检测？（）

A.高斯滤波

B.Canny边缘检测算法

C.中值滤波

D.双峰法

答案：B

解析：Canny边缘检测算法是一种经典的边缘检测算法，它能够有效地检测图像中

的边缘，并具有很好的抗噪声能力。高斯滤波主要用于图像平滑，中值滤波主要用于去

除图像中的椒盐噪声，双峰法是一种峰值检测算法，通常用于检测图像中的峰值点。

3、以下哪些技术是机器视觉中常用的？

A.机器学习B.深度学习C.计算机视觉D.图像处理

答案：A/B/C/D

解析：机器视觉涉及到多种技术，包括但不限于机器学习、深度学习、计算机视觉

和图像处理。这些技术共同作用，使得机器能够理解和分析图像信息，从而实现自动化

检测、识别等功能。

4、在机器视觉应用中，常用的传感器有哪些?

A.红外线传感器B.雷达传感器C.激光雷达D.初觉传感器

答案：A/B/C/D

解析：在机器视觉系统中，常见的传感器类型包括红外线传感器、雷达传感器、激

光雷达以及视觉传感器。这些传感器各有优势，适用于不同应用场景，如环境感知、距

离测量等。视觉传感器尤其在图像采集与处理方面发挥重要作用。

5、以下哪种图像处理技术可以用于去除图像中的噪声？

A.高斯滤波

B.中值滤波

C.双边滤波

D.线性卷积

答案：ABCD

解析：以上四种图像处理技术都可以用于去除图像中的噪声。高斯滤波通过平滑处

理来减少噪声；中值滤波通过取邻域内的中值来消除噪声；双边滤波则同时考虑空间和

灰度相似性来平滑图像；线性卷积可以通过滤波器来去除噪声，但通常不是直接用于去

除噪声，而是作为图像增强或特征提取的一部分。因此，所有选项都是正确的。

6、在机器视觉中，以下哪种方法用于特征提取？

A.SIFT（尺度不变特征变换）

B.HOG（直方图归一化方向梯度）

C.HAH（Haraiick特征）

D.Canny边缘检测

答案：ABCD

解析：以上四种方法都可以用于特征提取。SIFT算法能够提取出图像中的关键点,

并且对尺度和旋转具有不变性；HOG算法通过计算图像局部区域的梯度方向直方图来提

取特征；Haraiick特征是一组基于图像灰度共生矩阵的特征，用于纹理分析；Canny

边缘检测算法用于检测图像中的边缘，边缘也是图像中的重要特征。因此，所有选项都

是正确的。

7、以下哪种技术不属于机器视觉范畴？

A.图像识别

B.图像处理

C.语音识别

D.目标检测

答案：C、语音识别

解析：机器视觉是指用计算机来模拟人类视觉的过程，通过图像获取、信息处理与

分析等手段，对客观世界的场景进行识别、检测、跟踪和理解。因此，图像识别、图像

处理以及目标检测都属于机器视觉的范畴。而语音识别则是一种将声音信号转化为文本

或命令的技术，它与图像处理无关，不属于机器视觉。

8、在机器视觉系统中，下列哪个组件主要负责数据传输和控制指令的发送？

A.摄像头

B.传感器

C.控制器

D.显示屏

答案：C、控制器

解析：在机器视觉系统中，摄像头用于采集图像数据，传感器用于收集环境信息，

显示屏用于显示图像结果。而控制器则是系统的指挥中枢，负责接收和发送各种控制指

令，协调各个组件的工作，确保整个系统能够高效运作。因此，控制器是负责数据传输

和控制指令发送的主要组件。

9、以下哪些是机器视觉系统中常用的图像处理算法？

A.高斯模糊

B.中值滤波

C.边缘检测

D.归一化

答案：ABCD

解析•：在机器视觉系统中，高斯模糊、中值滤波和边缘检测都是常用的图像处理算

法。高斯模糊用于平滑图像，减少噪声；中值滤波可以去除图像中的椒盐噪声；边缘检

测用于提取图像中的边缘信息；归一化则是一种数据预处理方法，用于将图像数据归一

化到特定的范围，如0到1之间。因此，以上选项都是正确的。

io、以卜.哪些是机器视觉系统中的深度学习方法？

A.卷积神经网络（CNN）

B.生成对抗网络（GAN）

C.深度信念网络（DBN）

D.随机梯度下降（SGD）

答案：ABC

解析：在机器视觉系统中，卷积神经网络（CNN）,生成对抗网络（GAN）和深度信

念网络（DBM）都是常用的深度学习方法。CNN在图像识别、分类和目标检测等领域有

着广泛的应用；GAN通过训练生成器与判别器来生成高质量的数据；DBN是一种无监督

的深度学习模型，常用于特征提取。而随机梯度下降（SGD）是一种优化算法，不是深

度学习方法本身。因此，止确答案是ABC。

11、题目描述：

在图像处理中，以下哪种方法常用于边缘检测？

A.中值滤波

B.拉普拉斯算子

C.均匀滤波

D.背景减除

答案：B

解析：

拉普拉斯算子是一种常用的边缘检测方法，它通过计算图像的二阶导数来识别图像

中的边缘。选项A（中值滤波）主要用于去噪；选项C（均匀滤波）也称作平均滤波，

常用于平滑图像；选项D（背景减除）则通常用于去除图像中的背景，而非边缘检测。

12、题目描述:

关于卷积神经网络（CNN）在图像分类中的应用，下列说法正确的是：

A.CNN无法处理非正方形图像。

B.CN通过多层结构提高对复杂模式的提取能力。

C.卷积层与池化层共同作用下，提高了模型的训练速度。

D.卷积层的参数量随着层数增加而减少。

答案：B

解析：

A选项错误，CNN实际上能够处理不同尺寸的输入图像，包括非正方形图像。B选

项正确，卷积神经网络确实通过多层结构增强了模型对复杂模式的提取能力，这是其强

大的原因之一。C选项小完全潴确，虽然卷积层和池化层协同工作以提高模型效率，但

它们并不直接决定训练速度，而是通过优化设计影响训练过程。D选项错误，随着卷积

层层数的增加，卷积核数量会显著增多，从而导致参数量的增加。

13、在机器视觉系统中，以下哪项技术不属于图像预处理技术？

A.灰度化

B.颜色校正

C.滤波去噪

D.深度学习

答案：D

解析：图像预处理技术主要包括灰度化、颜色校正、源波去噪等，旨在提高后续图

像处理和识别的准确性。而深度学习属于图像处理的高级阶段，通过训练神经网络来提

取图像特征，不属于图像预处理技术。因此，选项D不属于图像预处理技术。

14、以卜.哪种算法属于特征点检测算法？

A.SIFT

B.HOG

C.RANSAC

D.Hough变换

答案：A

解析：SIFT（尺度不变特征变换）是一种特征点检测算法，它能够检测出图像中的

关键点，并保持这些点的位置在图像缩放、旋转和仿射变换后仍然不变。HOG（方向梯

度宜方图）是一种特征描述算法，用于描述图像局部区域的纹理信息。RANSAC（随机采

样一致性）是一种用于模型拟合的鲁棒估计算法，常用于解决图像中的匹配问题。Hough

变换是一种用于检测图像中的直线、圆等儿何形状的算法。因此，选项A(SIFT)属于

特征点检测算法。

15、在进行图像处理时，以下哪种算法常用于图像去噪？

A.高斯滤波

B.中值滤波

C.梯度下降法

D.K-means聚类

答案：A^B

解析•：高斯滤波和中值滤波是常用的图像公噪算法。高斯滤波通过高斯核对图像进

夕亍平滑处理，能够较好地保留边缘信息：中值滤波则通过取图像像素灰度值的中值来去

除噪声，对于椒盐噪声等具有较好的效果。

16、在计算机视觉领域，以下哪种方法通常用于目标检测？

A.卷积神经网络(CNN)

B.径向基函数(RBF)神经网络

C.支持向量机(SVM)

D.随机森林(RF)

答案：A

解析：卷积神经网络(CNN)在目标检测任务中应用广泛，特别是结合区域候选问

归器(R-CNN)、FastR-CNN、FasterR-CNN、YOLO等方法，能够有效识别图像中的目

标物体并进行定位。其他选项如径向基函数神经网络、支持向量机和随机森林主要用于

分类任务，而非目标检测。

17、以下哪项不是机器视觉系统中常用的图像预处理技术？

A.直方图均衡化

B.边缘检测

C.线性滤波

D.机器学习

答案：D

解析：机器视觉系统中的图像预处理技术主要包括直方图均衡化、边缘检测和线性

滤波等，这些技术用于改善图像质量、突出感兴趣区域或简化图像。而机器学习通常是

市在预处理后的图像数据上应用算法进行特征提取、分类或回归等任务，因此不属于图

像预处理技术。选项D是正确答案。

18、在机器视觉系统中，以下哪种方法可以用来提高图像匹配的鲁棒性？

A.使用更复杂的特征点匹配算法

B.引入图像噪声作为正则化项

C.增加图像匹配的迭代次数

D.选择更高的图像分辨率

答案：B

解析•：在机器视觉系统中，提高图像匹配的鲁棒性通常需要考虑噪声、光照变化、

视角变化等因素工引入图像噪声作为正则化项是一种常用的方法，它可以帮助算法更好

地处理实际应用中的噪声干扰，从而提高匹配的鲁棒性。选项B是正确答案。其他选项

虽然也可能对图像匹配有影响，但不是直接用于提高鲁棒性的方法。

19、在机器视觉系统中，以下哪种技术常用于图像处理以增强图像质量？

A.高斯滤波B）裁剪C）降噪D）滤镜

答案：C）降噪

解析：降噪是通过去除或减少图像中的噪声来改善图像质量的技术。高斯滤波也是

一种图像处理技术，但它是用来平滑图像而不是去除噪声。裁剪和滤镜通常是指对图像

进行操作而非增强图像质量。

20、在工业机器人应用中，视觉识别技术主要应用于哪些方面？

A.自动化装配线B）产品质量检测0工件定位与引导D）以上全部

答案：D）以上全部

解析•：视觉识别技术在工业机器人应用中广泛使用，主要用于自动化装配线的零件

识别与分类、产品质量检测、以及工件的精确定位与引导等环节。这些技术能够提高生

产效率，保证产品质量，并减少人为错误。

21、以下哪些技术属于机器视觉领域的关键技术？（）

A.图像处理技术

B.深度学习技术

C.激光雷达技术

D.机器人控制技术

答案：AB

解析•：机器视觉工程师需要掌握的关键技术包括图像处理技术和深度学习技术，这

两项技术是机器视觉领域的核心。激光雷达技术和机器人控制技术虽然与机器视觉有一

定关联，但不是机器视觉领域的核心技术。因此，正确答案为A和B。

22、在机器视觉系统中，以下哪些因素会影响图像质量？（）

A.相机分辨率

B.光源强度

C.环境光照

D.图像聚集速度

答案：ABCD

解析：在机器视觉系统中，影响图像质量的因素有很多。相机分辨率越高，图像越

清晰；光源强度适中，可以使图像对比度提高；环境光照稳定，可以减少图像噪声；图

像采集速度过快或过慢都会影响图像质量。因此，正确答案为A、B、C和D。

23、以下哪些是机器视觉技术在工业生产中的应用？

A.产品质量检测

B.自动化装配线

C.仓库管理系统

D.车辆导航系统

答案：A、B

解析：机器视觉技术在工业生产中主要用于提高生产效率和质量控制，如产品质量

检测和自动化装配线等。车辆导航系统属于自动驾驶领域，并不属于传统意义上的机器

视觉应用。

24、关于深度学习在机器视觉中的应用，以下说法正诙的是：

A.深度学习只能处理二维图像，无法处理三维数据。

B.卷积神经网络(CNN)是深度学习在图像识别任务中坡常用的模型之一。

C.在训练深度学习模型时，过拟合是一个常见问题，可以通过增加训练数据来解

决。

D.微调预训练模型是提升模型性能的一种方法，但不能直接用于新领域的任务。

答案：B、C

解析：深度学习不仅可以处理二维图像，还可以通过特定的方法扩展到三维数据处

理。虽然卷枳神经网络是图像识别任务中最常用的方法之一，但深度学习在其他类型的

图像处理任务中也有广泛应用。过拟合确实是深度学习模型训练过程中常见的问题，通

常可以通过增加训练数据、正则化方法、或使用更复杂的模型结构来解决。微调预训练

模型是一种有效提升现有模型性能的方法，它涉及将预训练模型的权重初始化为新的任

务上，以适应新数据的特点。这种方法在某些情况下确实可以显著提高模型的表现，但

它仍然需要根据具体任务进行调整。

25、以下哪些是机器视觉系统中的图像预处理步骤？（）

A.灰度化

B.降噪

C.边缘检测

D.形态学处理

E.归一化

答案：ABCD

解析：机器视觉系统中的图像预处理步骤主要包括灰度化、降噪、边缘检测和形态

学处理等，这些步骤有助于提高后续图像处理和分析的准确性。归一化虽然也是图像处

理的一部分，但通常不作为预处理步骤，而是后续步骤中的一部分。因此，选项E不属

于预处理步骤。

26、在机器视觉中，以下哪种技术用于检测图像中的物体边缘？（）

A.频域滤波

B.Canny边缘检测算法

C.霍夫变换

D.梯度法

E.归一化

答案：BCD

解析：在机器视觉中，用于检测图像中物体边缘的技术主要包括以下几种：

B.Canny边缘检测算法：通过计算图像的梯度并应用非极大值抑制和双阈值处理

来检测边缘。

C.霍夫变换：主要用于检测图像中的直线和圆等几何形状，但也可以用于边缘检

测。

D.梯度法：通过计算图像的梯度方向和大小来检测边缘。

选项A（频域滤波）和E（归一化）虽然也是图像处理技术，但它们不是专门用于

检测物体边缘的方法。因此，正确答案是BCD。

27、在机器视觉系统中，以下哪项是图像预处理的重要步骤？

A.图像增强B）图像分割0图像配准D）图像识别

答案：A^B、C

解析：图像增强、图像分割和图像配准都是图像预处理的重要步骤，它们分别用于

改善图像质量、将图像划分为有意义的部分以及将不同图像或图像中的对象对齐。图像

识别通常是在图像处理完成后进行的步骤。

28、关于深度学习在机器视觉中的应用，以下哪一项描述是正确的？

A.深度学习在图像分类任务中不适用。

B.卷积神经网络（CNN）常用于特征提取。

C.循环神经网络（RNN）适用于时间序列数据的预测c

D.深度学习不能用于图像分割。

答案：B

解析：卷积神经网络（CNN）常用于图像识别和特征提取，这是其在机器视觉中的

典型应用之一。尽管循环神经网络（RNN）确实可以用于时间序列数据的预测，但它并

不专门设计来处理图像数据，因此在图像分割等任务上并不常用。图像分类和图像分割

都是深度学习可以应用的领域，但深度学习确实广泛应用于这些任务中，包括使用CNN

来进行图像分割。因此，选项A、D表述有误，而选项C虽然正确，但不符合题目要求

的“正确描述”。

29、以下哪些技术属于机器视觉领域的深度学习应用？（）

A.卷积神经网络（CNN）

B.支持向量机（SVM）

C.深度信念网络（DBN）

D.神经纤维网络（NFF）

答案：AC

解析：在机器视觉领域，深度学习技术已经得到了广泛的应用。卷积神经网络（CNN）

和深度信念网络（DBN）是深度学习在图像识别和分类任务中的常见应用。支持向量机

（SVM）虽然也是机器视觉中常用的分类方法，但它不属于深度学习技术。神经纤维网

络（NFF）则是一种较少见的神经网络结构，不属于常见的机器视觉深度学习应用。

30、在进行机器视觉系统设计时，以下哪些因素需要考虑以减少噪声和提高图像质

量？（）

A.光源的选择

B.摄像头的分辨率

C.图像采集设备的稳定性

D.图像处理算法的选择

答案：ABCD

解析：在机器视觉系统设计中，为了减少噪声和提高图像质量，需要综合考虑以下

因素：

A.光源的选择：合适的光源可以提高图像的对比度和清晰度，减少噪声。

B.摄像头的分辨率：高分辨率的摄像头可以捕捉更多的细节，从而提高图像质量。

C.图像采集设备的稳定性：稳定的设备可以减少因设备振动引起的图像模糊。

D.图像处理算法的选择：合适的图像处理算法可以有效地去除噪声，增强图像特

征。因此，这四个因素都是需要考虑的。

31、以下哪些技术是机器视觉中常用的算法？

A.模糊处理B）图像增强0机器学习D）神经网络

答案：B/C/D

解析：图像增强和机器学习以及神经网络是机器视觉领域中常用的技术手段，它们

能够帮助提升图像的清晰度与质量，同时也能通过学习大量的数据来识别和分类图像中

的对象。

32、在机器视觉系统中，以下哪个部分负责将图像转化为可分析的数据？

A.传感器B）数据库C）显示器D）服务器

答案：A

解析：传感器负责捕捉现实世界的图像信息，并将其转换成电信号，这一过程通常

被称为图像采集。之后，这些电信号会被传输给图像处理单元进行进一步处理，因此传

感器是负责将图像转化为可分析数据的第一步。

33、以下哪种传感器在机器视觉系统中通常用于检测物体的表面颜色？

A.红外传感器

B.紫外传感器

C.激光传感器

D.摄像头

答案：D

解析•：在机器视觉系统中，通常使用摄像头来检测物体的表面颜色。摄像头可以捕

捉不同波长的光，从而实现对物体颜色的识别。红外传感器主要用于检测物体的温度分

布，紫外传感器用于检测紫外光下的物体特性，激光传感器则常用于测量距离或进行精

确的定位。

34、在机器视觉系统中的图像处理步骤中，以下哪个步骤是用来提高图像对比度

的？

A.颜色校正

B.阈值分割

C.图像滤波

D.直方图均衡化

答案：D

解析•：直方图均衡化是一种用于提高图像对比度的方法。它通过调整图像的直方图

分布，使得图像的亮度更加均匀，从而提高图像的对比度。颜色校正主要用于校正图像

的颜色偏差，阈值分割用于将图像分为前景和背景，图像滤波则用于去除图像噪声。

35、在机器视觉系统中，常见的图像处理技术包括哪些？

A.图像增强

B.图像分割

C.特征提取

D.以上都是

答案：D

解析：在机器视觉系统中，图像增强、图像分割和特征遑取是常见的图像处理技术,

它们各自承担着不同的任务，共同作用于提高图像的识别准确性和效率。

36、在进行图像分割时，以下哪种方法通常用于将图像划分为多个区域？

A.阈值分割

B.区域生长

C.基于边缘检测的分割

D.以上都是

答案：D

解析：图像分割的方法有很多，其中阈值分割、区域生长和基于边缘检测的分割是

常用的几种方法。这些方法各有特点，能够根据不同场景的需求选择合适的方法来实现

图像的分割。

37、关于机器视觉系统的组成部分，以下哪项不属于典型的组成部分？（）

A.摄像头

B.图像处理软件

C.机械臂

D.网络接口

答案：D

解析•：机器视觉系统的典型组成部分通常包括摄像头用于捕捉图像、图像处理软件

用于分析图像、以及机械臂或其他执行机构用于执行操作。网络接口虽然在一些高级系

统中可能存在，但它不是机器视觉系统的基本组成部分。因此，D选项不属于典型的组

成部分。

38、以下哪种图像处理技术主要用于图像的去噪？（）

A.线性滤波

B.非线性滤波

C.边缘检测

D.形态学处理

答案：A

解析：线性滤波是一种简单的图像去噪技术，它通过在图像上应用一个小的、规则

的矩阵（称为滤波器或卷积核）来平滑图像。这种技术可以有效去除图像中的随机噪声，

因此A选项是正确的。非线性滤波通常用于更复杂的噪声处理。边缘检测和形态学处理

则是用于提取图像特征和进行图像形态变换的技术，并不主要用于去噪。

39、在机器视觉领域，以下哪些是常用的图像处理算法？

A.梯度下降法

B.Canny边缘检测算法

C.Hough变换

D.以上都是

答案：D、解析：梯度下降法是一种优化算法，常用于机器学习而非图像处理；Canny

边缘检测算法和Hough变换都是常用的图像处理和计算机视觉算法，能够识别图像中的

边缘和直线，因此正确答案为D。

40、关于深度学习在机器视觉中的应用，以下描述正保的是：

A.只能应用于图像分类任务

B.可以用于图像分类、目标检测、语义分割等多种任务

C.在所有场景下都比传统方法效果好

D.无法处理大规模数据集

答案：B、解析：深度学习技术因其强大的表示能力和对复杂模式的有效学习能力,

在图像分类、目标检测、语义分割等众多计算机视觉任务中展现出巨大的优势。尽管它

在某些特定任务上可能表现优异，但并不是所有情况下都优于传统方法，且对于大规模

数据集的处理能力也是其重要特点之一。因此，正确答案为B。

41、在机器视觉中，以下哪项不属于图像预处理阶段常用的技术？

A.图像增强

B.图像分割

C.特征提取

D.目标跟踪

答案：D

解析：图像预处理阶段主要涉及对原始图像进行处理，以提高后续图像分析和识别

的准确性。图像增强、图像分割和特征提取都是这一阶段的常见技术。目标跟踪则是图

像处理的高级应用，通常在预处理之后进行。因此，选项D不属于图像预处理阶段的技

术。

42、以下哪种方法通常用于在机器视觉系统中实现目标检测？

A.光流法

B.模板匹配

C.深度学习方法

D.特征匹配

答案：C

解析：目标检测是机器视觉中的一个核心任务，旨在定位图像中的目标。光流法通

常用于估计图像序列中像素点的运动，而不是直接进行目标检测。模板匹配和特征匹配

可以用于目标识别，但不一定能够准确检测目标的位置。深度学习方法，尤其是卷积神

经网络（CNN）,是目前在目标检测任务中应用最广泛的技术，因为它能够自动从大量数

据中学习到有效的特征，从而实现高精度的目标检测。因此，选项C是正确答案。

三、判断题（共42题）

1、机器视觉系统中的图像处理通常包括边缘检测、形态学操作、颜色空间转换等

步骤。这种说法正确吗？（答案：正确）

解析；在机器视觉领域，图像处理确实涵盖了多个关键步骤，如边缘检测用于识别

图像中的轮廓；形态学操作用于图像的增强或去噪；颜色空间转换则用于改变图像的颜

色表示方式以适应不同的分析需求。这些步骤都是机器视觉系统中常见的图像处理手段。

2、在机器视觉系统中，深度学习技术无法用于解决图像分类问题。这种说法正确

吗？（答案：错误）

解析：虽然传统方法如支持向量机（SVV）和决策树等也常用于图像分类，但深度学

习技术近年来取得了显著进展，并且在图像分类任务上表现出了非常高的准确性。通过

使用卷积神经网络（CNN）等深度模型，深度学习技术可以自动从大量数据中提取特征，

从而在图像分类任务中表现出色。因此，这一说法是不正询的。

3、机器视觉系统中的光源是用于照亮被拍摄物体的，其作用主要是提高图像的对

比度和清晰度。（）

答案：V

解析：在机器视觉系统中，光源的确是用于照亮被拍摄物体的。良好的照明条件可

以提高图像的对比度和清晰度，从而有助十图像处理算法更准确地提取被拍摄物体的特

征信息。

4、机器视觉系统中的图像采集模块，其分辨率越高，所能采集到的图像信息就越

丰富。（）

答案：V

解析：图像采集模块的分辨率越高，意味着它可以捕捉到更多的像素点，从而能够

获取更丰富的图像信息。这有助于后续的图像处理和分析•，提高机器视觉系统的性能。

因此，分辨率高的图像采集模块通常能够提供更高质量的图像信息。

5、数字：云计算技术在机器视觉中的应用非常广泛，包括图像识别、目标检测等

任务。（）

答案与解析：正确。云计算提供了强大的计算能力和存储资源，使得机器视觉算法

能够处理大量数据，并且通过云服务可以方便地部署和更新这些算法。

6、数字：机器视觉工程师的主要职责不包括数据清洗工作。（）

答案与解析：错误。虽然机器视觉工程师主要负责图像处理、模式识别等任务，但

数据清洗也是其重要职货之一，因为高质量的数据是进行有效机器学习和视觉分析的基

础。

7、机器视觉系统的图像采集通常需要使用高分辨率摄像头。

答案：V

解析：机器视觉系统中的图像采集确实是使用高分辨率摄像头，这样可以捕捉到更

多的细节信息，从而在后续的图像处理和分析中更加精确C

8、在机器视觉系统中，边缘检测是图像处理的第一步。

答案：X

解析：在机器视觉系统中，边缘检测通常不是图像处理的第一步。通常，图像处理

的第一步是图像的预处理，包括去噪、灰度化、二值化等操作，这些预处理步骤有助于

提高后续边缘检测的准确性和效率。边缘检测是图像处理中的一个重要步骤，但并非第

一步。

9、在图像处理任务中，深度学习模型通常优于传统算法，因此不再需要使用传统

计算机视觉方法。（）

答案：错

解析：虽然深度学习在许多图像处理任务上取得了显著的成功，但传统计算机视觉

方法依然有其独特的优点和应用场景。例如，在某些特定的低资源环境或对实时性要求

极高的场景下，传统方法可能更为适用。此外，深度学习模型往往需要大量的标注数据

来训练，而传统方法在没有大量标注数据的情况下也能取得良好的效果。

10、在进行机器视觉系统设计时，必须首先确定系统的硬件配置，然后才是软件开

发。（）

答案：错

解析：在进行机器视觉系统的设计过程中，硬件和软件的规划应当是并行进行的，

而非先后顺序。硬件的选择应基于系统需求，包括但不限于传感器类型、计算能力等；

同时，软件开发也需考虑硬件平台的特点和限制，以确保系统能够高效、准确地运行。

因此，正确的做法是根据系统的需求和目标来同步规划硬件和软件的发展方向。

11、机器视觉系统中的光源选择对图像质量没有影响c

答案：X

解析：光源的选择对机器视觉系统中的图像质量有很大影响。不同的光源会产生不

同的照明效果，从而影响物体的反射特性、阴影和对比度等，这些都会影响图像的质量

和后续处理的准确性。因此，选择合适的照明方式对于获1R高质量的图像至关重要。

12、深度学习在机器视觉中的应用主要集中在图像分类任务上。

答案：J

解析：深度学习在机器视觉领域的应用非常广泛，其中包括图像分类、目标检测、

图像分割等多种任务。尽