工业AI2025年计算机视觉练习卷

工业AI2025年计算机视觉练习卷考试时间：______分钟总分：______分姓名：______一、选择题（每题2分，共20分。请将正确选项字母填在括号内）1.在工业零件表面缺陷检测中，若缺陷区域与背景亮度差异很小，以下哪种图像增强方法可能效果不佳？（）A.直方图均衡化B.高斯滤波C.自适应直方图均衡化（CLAHE）D.锐化滤波（如拉普拉斯算子）2.用于在平面上恢复物体三维形状，通过分析单目图像中消失点、透视变形等信息的视觉任务通常是？（）A.图像分类B.目标检测C.图像配准D.立体视觉/单目三维重建3.在工业机器人上下料场景中，需要系统精确识别并定位工件的特定特征点，以下哪种特征点检测算法通常具有较好的旋转不变性和尺度不变性？（）A.SIFTB.Canny边缘检测C.KAZED.HOG4.某工业检测任务需要分割出图像中每个独立零件的精确轮廓，并对每个轮廓进行独立测量。以下哪种图像分割方法最符合该需求？（）A.阈值分割B.超像素分割C.基于边缘的分割D.实例分割（如MaskR-CNN）5.当工业相机拍摄的产品表面存在明显光照不均时，为了保证检测精度，通常优先考虑采取哪种措施？（）A.增强相机动态范围B.使用高分辨率相机C.曝光补偿D.增加镜头数量6.在使用深度学习进行工业缺陷检测时，如果训练数据中某种特定类型的缺陷样本非常少，以下哪种技术可能难以有效提升检测性能？（）A.数据增强B.自监督学习C.迁移学习D.鲁棒性训练7.以下哪种视觉技术常用于测量零件的微小尺寸或厚度，精度要求远高于二维图像分辨率？（）A.机器视觉相机标定B.结构光三维测量C.图像边缘提取D.相机畸变校正8.对于需要长时间稳定运行且环境光线变化较大的工业视觉系统，在选择相机时，以下哪个参数最为关键？（）A.分辨率B.帧率C.动态范围D.相机接口类型9.在工业自动化装配线中，引导机械臂精确抓取易变形的小件物品，最适合采用的视觉引导方法是？（）A.二维定位引导B.三维模型匹配引导C.点云匹配引导D.光学字符识别（OCR）引导10.生成式对抗网络（GAN）在工业计算机视觉领域的一个潜在应用是？（）A.直接用于实时缺陷检测B.生成高质量的无缺陷产品图像用于数据增强C.实现图像的自动压缩D.自动进行相机标定二、填空题（每空1分，共15分。请将答案填在横线上）1.数字图像的每个像素点由一个或多个______表示其亮度或颜色。2.在进行图像几何变换时，仿射变换保持直线和______。3.计算机视觉中常用的颜色模型有RGB、______和HSV。4.SIFT特征具有______和尺度不变性。5.基于深度学习的目标检测算法通常分为两个阶段：区域提议和______。6.图像分割的目标是将图像划分为具有不同特征的多个区域，主要分为______分割和______分割。7.工业机器视觉系统通常需要进行相机内参和外参的______。8.为了消除或减弱图像中的噪声，常用的图像预处理方法包括滤波（如______滤波）和中值滤波。9.在工业质量控制中，计算机视觉可用于自动进行产品______、缺陷检测和尺寸测量。10.深度学习模型训练时，为了防止过拟合，常采用______、数据增强或正则化等方法。三、简答题（每题5分，共20分。请简要回答下列问题）1.简述图像增强与图像恢复的主要区别和联系。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.简述在工业场景下进行相机标定需要考虑的主要因素。4.简述边缘计算在工业视觉系统中的优势及其典型应用场景。四、分析与应用题（每题10分，共20分。请结合实际进行分析或设计）1.假设需要在一条高速运转的汽车生产线末端，自动检测零件表面是否存在划痕缺陷。请简述你会考虑采用哪些视觉技术或算法，并说明选择这些技术或算法的理由。2.设计一个基于计算机视觉的简单系统，用于统计传送带上通过的小型圆柱形零件的数量。请简述系统需要实现的关键功能、可能用到的视觉技术或算法，以及需要考虑的主要挑战。试卷答案一、选择题1.B解析：高斯滤波是一种平滑滤波器，会模糊图像细节，对于需要区分细节（如微小划痕）的缺陷检测任务效果不佳。直方图均衡化和CLAHE能增强对比度，锐化滤波能增强边缘。2.D解析：单目三维重建利用单幅图像的几何约束（如视差、消失点、透视变形）来推断物体的三维结构和深度信息，适用于无法部署多个相机或成本限制的工业场景。3.A解析：SIFT算法通过检测图像的尺度空间极值点，并对关键点描述子进行归一化处理，使其具有较好的旋转、尺度不变性，适合在变化环境下检测稳定特征点。4.D解析：实例分割旨在区分图像中的每个独立实例（物体），并为每个实例生成像素级标注（轮廓）。这正好满足题目中对每个零件进行精确轮廓分割和测量的需求。5.A解析：光照不均是工业视觉检测中的常见问题。增强相机动态范围（如使用高动态范围HDR相机或进行HDR成像处理）可以在单次曝光中捕获更大范围的光照信息，是解决此问题的有效途径。6.B解析：自监督学习主要利用数据自身内在的关联性生成监督信号，适用于有大量无标签数据但缺乏人工标注标签的场景。对于数据极其稀疏的特定缺陷类型，自监督学习可能难以有效学习到该类缺陷的特征。7.B解析：结构光三维测量通过投射已知图案（如条纹）到物体表面，并分析变形图案来计算表面点的三维坐标，能够实现远超相机分辨率精度的测量，常用于精密尺寸测量。8.C解析：动态范围指相机能同时记录的最亮和最暗区域的范围。在光线变化大的工业环境中，宽动态范围对于保证图像亮部和暗部细节都可见至关重要，直接影响检测稳定性。9.A解析：二维定位引导只需提供零件在图像平面上的位置（x,y坐标）和旋转角度，计算简单、实时性高，适合引导机械臂抓取形状相对简单、不易变形的零件。10.B解析：GAN可以生成逼真的图像，可用于创建大量无缺陷的产品图像，作为高质量的正样本，有效扩充训练数据集，缓解数据稀疏问题，提升模型性能。二、填空题1.像素2.平行线3.灰度（或YUV）4.旋转5.特征分类（或分类）6.基于区域/基于边界7.标定8.均值（或中值）9.尺寸测量10.Dropout（或Dropout）三、简答题1.图像增强主要目的是改善图像的视觉效果或突出特定信息，通常不恢复图像的原始退化过程，侧重于人眼感知或后续处理。图像恢复则试图去除或补偿图像在采集、传输或处理过程中引入的退化（如噪声、模糊），力求恢复图像的原始场景信息。两者紧密相关，良好的恢复是增强的基础，增强有时也包含恢复的成分。2.数据标注为深度学习模型提供了学习所需的“groundtruth”，是模型训练的基石。高质量的标注数据能显著提升模型的准确性、鲁棒性和泛化能力，使其能有效识别各种真实工业场景中的缺陷。挑战在于工业缺陷种类繁多、形态各异，标注工作量大、成本高，且需要领域专家参与以保证标注质量和一致性。3.工业相机标定需要考虑的主要因素包括：相机的内参（焦距、主点坐标、畸变系数）准确性，这决定了图像像素与物理世界的对应关系；相机与物体/世界坐标系的外参（旋转和平移矩阵）准确性，这是实现三维测量或机器人引导的基础；测量环境的精度和稳定性（如标定板精度、环境振动）；标定方法的精度和适用性；以及标定过程的重复性和效率。4.边缘计算在工业视觉系统中的优势在于：低延迟，数据处理在靠近数据源的设备（如相机、工控机）端完成，满足实时控制要求；高可靠性，减少网络依赖，数据本地处理不易受网络中断影响；数据隐私与安全，敏感数据可在本地处理，减少外传风险；减少网络带宽压力，大部分计算在本地完成。典型应用场景包括：实时工业检测与分拣、机器人实时引导、边缘侧模型训练与推理、远程设备状态监控与诊断等。四、分析与应用题1.我会考虑采用基于深度学习的目标检测算法，特别是针对小目标检测进行优化的模型（如YOLO、SSD的变种），并配合数据增强技术来处理可能存在的光照变化和遮挡问题。理由：深度学习模型具有强大的特征学习能力，能自动从图像中学习划痕的复杂特征，对多种类型的划痕具有较好的泛化能力。针对工业高速线特点，可以选择轻量化模型并优化推理速度以满足实时性要求。数据增强有助于提高模型在变化工况下的鲁棒性。2.系统需要实现的关键功能：图像采集（使用合适分辨率和帧率的相机）、图像预处理（如去噪、增强对比度）、目标