2025年大学三年级（机器人工程）机器人视觉技术试题及答案

2025年大学三年级（机器人工程）机器人视觉技术试题及答案

（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6题，每题5分。每题只有一个选项符合题意，请将正确答案的序号填在题后的括号内。1.机器人视觉技术中，用于获取图像的关键部件是（）A.处理器B.传感器C.算法库D.机械臂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.在图像边缘检测中，常用的算子是（）A.Sobel算子B.Harris算子C.SIFT算子D.SURF算子4.机器人视觉系统中，用于特征提取的算法主要基于（）A.颜色特征B.形状特征C.纹理特征D.以上都是5.立体视觉中，计算深度信息的基础是（）A.图像匹配B.相机标定C.光照处理D.图像增强6.机器人视觉技术在工业制造中的主要应用不包括（）A.产品检测B.装配作业C.路径规划D.数据加密第II卷（非选择题共70分）二、填空题（共20分）答题要求：本大题共5小题，每空2分。请将答案填在题中横线上。1.机器人视觉系统一般由图像采集、图像处理、______和机器人控制等部分组成。2.图像的灰度化处理是将彩色图像转换为______图像的过程。3.常用的图像分割方法有基于阈值的分割、基于区域的分割和基于______的分割。4.特征点匹配算法中，______算法对图像旋转、缩放和光照变化具有较好的适应性。5.机器人视觉技术的发展趋势包括智能化、______和微型化。三、简答题（共20分）答题要求：本大题共4小题，每题5分。简要回答问题。1.简述机器人视觉技术的基本原理。2.图像滤波的作用是什么？常见的滤波方法有哪些？3.说明特征提取在机器人视觉中的重要性。4.立体视觉系统中相机标定的目的是什么？四、材料分析题（共15分）答题要求：阅读以下材料，回答问题。材料：在某汽车制造工厂的生产线中，引入了机器人视觉技术用于汽车零部件的检测。机器人视觉系统首先对零部件的图像进行采集，然后通过一系列图像处理算法对图像进行分析。例如，利用边缘检测算法确定零部件的轮廓，通过颜色识别算法判断零部件表面的颜色是否符合标准，同时利用尺寸测量算法获取零部件的关键尺寸数据。若检测到不符合标准的情况，机器人将发出警报并停止生产线。1.请分析机器人视觉技术在该汽车制造工厂生产线中的具体应用环节。（5分）2.若在检测过程中，图像出现模糊不清的情况，可能会对检测结果产生哪些影响？（5分）3.如何进一步提高机器人视觉技术在该生产线中检测的准确性和效率？（5分）五、综合应用题（共15分）答题要求：结合所学知识，回答以下问题。假设你要设计一个基于机器人视觉技术的智能仓储系统，实现货物的自动分拣。请描述该系统的工作流程，并说明关键技术点。答案：第I卷答案1.B2.C3.A4.D5.A6.D第II卷答案二、填空题答案1.图像分析2.灰度3.边缘4.SIFT5.集成化三、简答题答案1.机器人视觉技术基本原理是通过相机等传感器获取图像，然后对图像进行一系列处理，如图像增强、滤波、分割、特征提取等，提取出感兴趣的信息，再根据这些信息进行分析、识别和决策，从而引导机器人完成相应任务。2.图像滤波作用是去除图像中的噪声干扰，改善图像质量。常见滤波方法有均值滤波、中值滤波、高斯滤波、双边滤波等。均值滤波简单平均像素值；中值滤波取邻域像素中值；高斯滤波基于高斯函数加权；双边滤波结合了高斯滤波和均值滤波优点。3.特征提取在机器人视觉中很重要，它能将图像中关键信息提取出来，简化后续处理，提高处理效率。如形状、纹理等特征可用于目标识别、定位和跟踪等，帮助机器人准确理解环境，做出合理决策。4.相机标定目的是确定相机内部参数（如焦距、主点等）和外部参数（如相机姿态），使相机成像符合真实物理模型，为后续立体视觉中计算深度信息、图像匹配等提供准确基础，确保视觉系统对环境准确感知和测量。四、材料分析题答案1.应用环节包括图像采集获取零部件图像，利用边缘检测算法确定轮廓，颜色识别算法判断颜色，尺寸测量算法获取尺寸数据，最后根据检测结果控制机器人动作，不符合标准时发出警报停止生产线。2.图像模糊不清会使边缘检测不准确，导致轮廓判断失误；颜色识别可能出现偏差，无法准确判断颜色是否符合标准；尺寸测量也会因图像模糊而产生较大误差，最终影响整个检测结果，可能使不合格产品漏检或误判合格产品为不合格。3.提高准确性方面，可优化图像处理算法，如采用更先进的滤波算法减少图像噪声，改进边缘检测算法使其更精准。提高效率上，可并行处理图像的不同分析任务，采用高速硬件设备采集和处理图像，还可通过训练提高算法对常见缺陷的识别速度。五、综合应用题答案工作流程：货物进入仓储区域，相机采集货物图像，对图像进行预处理，包括去噪、增强等。然后进行特征提取，如形状、颜色等特征。利用这些特征与预先设定的货物模板进行匹配，确定货物类型和位置。最后根据分拣任务要求，