2025年高职工业机器人系统运维（机器人视觉应用）试题及答案

2025年高职工业机器人系统运维（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：本卷共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.在机器人视觉应用中，常用于特征提取的算法是（）A.SIFTB.Hough变换C.K-MeansD.PCA4.机器人视觉系统对光照变化较为敏感，为减少光照影响通常采用的方法是（）A.增加光源强度B.采用自适应光照处理C.更换相机型号D.降低相机分辨率5.关于机器人视觉中的图像配准，以下说法正确的是（）A.仅用于两幅相同图像的匹配B.可用于不同视角图像的对齐C.与图像特征提取无关D.只能在二维图像间进行6.机器人视觉系统中，标定的主要目的是（）A.确定相机位置B.提高图像清晰度C.建立图像坐标与实际物理坐标的对应关系D.优化图像处理算法7.以下哪种颜色空间在机器人视觉中常用于目标识别？（）A.RGBB.HSVC.YUVD.CMYK8.机器人视觉应用中，为提高目标检测的准确性，常采用的策略是（）A.增加训练样本数量B.降低检测阈值C.减少图像预处理步骤D.只使用一种检测算法9.对于机器人视觉中的立体视觉，其主要作用是（）A.获得物体的三维信息B.提高图像采集速度C.增强图像色彩D.简化图像处理流程10.在机器人视觉系统开发中，常用的编程语言是（）A.PythonB.C++C.JavaD.以上都是第II卷（非选择题共70分）二、填空题（共15分）答题要求：本大题共5小题，每小题3分。请在横线上填写正确答案。1.机器人视觉系统的硬件主要包括相机、镜头、光源和________________。2.图像预处理中的灰度化处理是将彩色图像转换为________________图像。3.在目标检测中，常用的深度学习算法有________________、YOLO等。4.机器人视觉中的姿态估计是确定物体在三维空间中的________________。5.为提高机器人视觉系统的实时性，可采用________________技术对图像数据进行快速处理。三、简答题（共20分）答题要求：本大题共4小题，每小题5分。简要回答问题。1.简述机器人视觉系统中相机标定的主要步骤。2.说明图像滤波在机器人视觉中的作用。3.举例说明机器人视觉在工业生产中的一个具体应用场景及作用。4.简述深度学习算法在机器人视觉目标识别中的优势。四、分析题（共15分）材料：在某工业生产线上，使用机器人视觉系统进行零件缺陷检测。该系统通过相机采集零件图像，然后利用图像处理算法对图像进行分析。在实际运行过程中，发现检测结果存在一定的误判率。答题要求：分析可能导致误判率高的原因，并提出相应的改进措施。（每个原因及措施分析字数在150-200字之间）五、设计题（共20分）材料：设计一个基于机器人视觉的智能仓储系统，实现货物的自动识别与分拣。答题要求：请描述该智能仓储系统的整体架构，包括机器人视觉系统的组成部分、工作流程以及如何实现货物的自动识别与分拣。（每个部分描述字数在150-200字之间）答案：1.C2.C3.A4.B5.B6.C7.B8.A9.A10.D二、1.图像采集卡2.灰度3.FasterR-CNN4.姿态5.并行计算三、1.相机标定主要步骤：确定相机内参，包括焦距、主点等；确定相机外参，如相机在世界坐标系中的位置和姿态；采集标定板图像，提取标定板特征点；通过算法计算内参和外参。2.图像滤波在机器人视觉中的作用：去除噪声，提高图像质量；平滑图像，便于后续处理；增强图像特征，利于目标识别和定位。3.例如在汽车制造中，机器人视觉用于检测汽车零部件的装配情况。通过相机采集零部件图像，分析其位置和姿态是否正确，确保装配质量，提高生产效率和产品质量。4.深度学习算法在机器人视觉目标识别中的优势：能自动提取图像特征，无需人工设计复杂特征提取算法；对复杂场景和目标有更好的适应性；识别准确率高，可处理大量数据，不断优化模型性能。四、可能原因：光照不均匀，导致图像部分区域过亮或过暗，影响缺陷特征提取。改进措施：采用均匀光源或自适应光照处理技术。相机分辨率不足，无法清晰捕捉缺陷细节。可更换高分辨率相机。图像处理算法不够完善，对某些缺陷特征识别不准确。应优化算法，增加训练样本进行改进。五、整体架构：机器人视觉系统由相机、镜头、光源、图像采集卡及图像处理软件组成。工作流程：相机采集货物图像，传输至图像处理软件。