2025年高职工业机器人技术（机器人视觉应用）试题及答案

2025年高职工业机器人技术（机器人视觉应用）试题及答案

（考试时间：90分钟满分100分）班级______姓名______第I卷（选择题共30分）答题要求：本大题共10小题，每小题3分。在每小题给出的四个选项中，只有一项是符合题目要求的。1.机器人视觉系统中，用于获取图像的核心部件是（）A.光源B.镜头C.相机D.图像处理软件2.以下哪种图像滤波方法可以有效去除高斯噪声？（）A.均值滤波B.中值滤波C.高斯滤波D.双边滤波3.在机器人视觉中，常用的图像特征提取方法不包括（）A.SIFTB.SURFC.HOGD.DFT4.机器人视觉系统对物体进行定位时，通常需要先确定物体的（）A.颜色B.形状C.姿态D.尺寸5.用于描述图像中物体轮廓的几何模型是（）A.点模型B.线模型C.面模型D.体模型6.机器人视觉系统中，为了提高图像的对比度，经常采用的操作是（）A.图像增强B.图像分割C.图像配准D.图像融合7.以下哪种传感器不属于机器人视觉系统常用的传感器类型？（）A.激光雷达B.超声波传感器C.红外传感器D.力传感器8.在机器人视觉应用中，用于识别物体的机器学习算法是（）A.线性回归B.决策树C.支持向量机D.主成分分析9.机器人视觉系统对环境光照变化比较敏感，为了减少光照影响，可采取的措施是（）A.增加光源强度B.采用自适应光照处理C.更换相机镜头D.降低相机分辨率10.机器人视觉中，用于计算物体间距离的常用方法是（）A.基于颜色信息B.基于纹理信息C.基于立体视觉D.基于形状信息第II卷（非选择题共70分）二、填空题（共20分）答题要求：本大题共10个空，每空2分。请将正确答案填写在相应的横线上。1.机器人视觉系统主要由______、图像处理软件、执行机构等部分组成。2.图像滤波的目的是去除图像中的______，改善图像质量。3.常用的图像边缘检测算子有______、Canny算子等。4.在机器人视觉中，物体的三维重建主要基于______原理。5.图像分割的方法有基于阈值的分割、基于区域的分割和______等。6.机器人视觉系统中的光源类型有______、环形光源等。7.用于图像配准的方法有基于特征的配准和______等。8.机器学习算法中的分类算法有______、朴素贝叶斯等。9.机器人视觉应用中，常用的坐标系有世界坐标系、______和相机坐标系。10.为了提高机器人视觉系统的精度，需要进行______和校准。三、简答题（共15分）答题要求：简要回答问题，条理清晰，语言简洁。1.简述机器人视觉系统的工作流程。（5分）2.图像增强的方法有哪些？（5分）3.机器人视觉中物体识别的主要步骤是什么？（5分）四、材料分析题（共取材于工业机器人视觉应用案例共15分）答题要求：阅读材料，结合所学知识回答问题。材料：在某汽车制造车间，使用工业机器人视觉系统对汽车零部件进行检测。该视觉系统首先通过相机获取零部件的图像，然后利用图像处理软件对图像进行预处理，包括滤波、增强等操作。接着，提取图像中的特征，如零部件的形状、尺寸等，并与预设的标准模型进行比对。如果检测到零部件不符合标准，机器人会发出警报并采取相应的处理措施。1.请分析该视觉系统在检测过程中，图像预处理的作用。（5分）2.提取图像特征并与标准模型比对，这一步骤在整个检测流程中有什么重要意义？（5分）3.若检测到零部件不符合标准，机器人采取的处理措施可能有哪些？（5分）五、综合应用题（共取材于工业机器人视觉应用案例共20分）答题要求：结合所学知识，对给定的问题进行综合分析和解答。材料：某电子厂生产手机主板，利用工业机器人视觉系统对主板上的芯片进行焊接质量检测。视觉系统通过相机拍摄焊接后的主板图像，然后对图像进行分析。已知焊接良好的芯片在图像中呈现出特定的形状和灰度特征，而焊接不良的芯片会有形状变形或灰度异常等情况。1.请设计一个基于机器人视觉的芯片焊接质量检测算法，简述其主要步骤。（10分）2.若要提高检测算法的准确性，可采取哪些措施？（10分）答案：一、选择题1.C2.C3.D4.C5.B6.A7.D8.C9.B10.C二、填空题1.相机2.噪声3.高斯算子4.双目视觉5.基于边缘的分割6.条形光源7.基于灰度的配准8.决策树9..机器人坐标系10.标定三、简答题1.机器人视觉系统工作流程：首先相机获取图像，接着图像处理软件对图像进行预处理，包括滤波、增强等。然后提取图像特征，如形状、尺寸等。最后根据提取的特征进行分析决策，如物体识别、定位、检测等，并控制执行机构动作。2.图像增强方法：直方图均衡化，通过调整图像灰度直方图来增强对比度；灰度变换，如线性变换、非线性变换改变图像灰度值；锐化滤波，突出图像边缘等细节。3.物体识别主要步骤：图像采集后进行预处理，然后提取物体特征，将提取的特征与已知的模型或模板进行匹配比较，根据匹配结果判断物体类别。四、材料分析题1.图像预处理作用：滤波可去除图像噪声，增强可提高图像对比度，使图像中零部件特征更清晰，便于后续准确提取特征和比对。2.重要意义：通过提取特征与标准模型比对，能准确判断零部件是否符合标准，是保证产品质量的关键环节，决定了检测结果的可靠性。3.处理措施：可能是将不合格零部件从生产线上剔除，或者标记出来以便人工进一步检查处理，也可能调整机器人动作对不合格零部件进行修复等。五、综合应用题1.检测算法主要步骤：相机拍摄焊接后主板图像；对图像进行灰度化处理，便于后续分析；利用边缘检测算法提取芯片边缘轮廓；根据轮廓计算芯片形状参数，如长宽比等；分析芯片区域灰度值，判断是否存在灰度异常；将提取的形状和灰度特征与标准特