厨余垃圾分拣机器人视觉识别调试技师（高级）考试试卷及答案

厨余垃圾分拣机器人视觉识别调试技师（高级）考试试卷及答案厨余垃圾分拣机器人视觉识别调试技师（高级）考试试卷一、填空题（每题1分，共10分）1.厨余垃圾分拣机器人视觉系统中，______是获取垃圾图像的核心硬件。2.图像预处理中，可有效去除椒盐噪声的滤波方法是______。3.视觉识别经典特征提取算法SIFT的全称是______。4.相机标定的核心是获取______参数和畸变参数。5.厨余垃圾中属于有机物的常见类别是______（举1例）。6.深度学习图像分类经典模型AlexNet提出于______年。7.评估视觉识别模型分类准确率的常用工具是______。8.机器人视觉光源的主要作用是______（减少噪声/增强对比度）。9.图像二值化后，像素值仅包含______两种。10.视觉识别流程的第一步是______。二、单项选择题（每题2分，共20分）1.最适合厨余垃圾视觉识别的光源是？A.红外光源B.白光LEDC.紫外光源D.激光光源2.不属于相机标定角点检测的算法是？A.HarrisB.Shi-TomasiC.SobelD.亚像素3.属于深度学习图像分类模型的是？A.HOGB.SVMC.ResNetD.LBP4.与塑料瓶视觉特征差异最大的厨余垃圾是？A.苹果皮B.塑料盒C.玻璃罐D.金属罐5.不属于过拟合解决方法的是？A.增加训练数据B.正则化C.减少模型复杂度D.降低学习率6.工业相机帧率的单位是？A.fpsB.pxC.mmD.dB7.图像灰度化的主要作用是？A.减少数据量B.增强颜色C.去除噪声D.放大图像8.将图像信息转控制指令的模块是？A.采集B.特征提取C.决策控制D.光源9.传统机器学习分类算法是？A.CNNB.SVMC.YOLOD.FasterR-CNN10.桶形畸变属于？A.径向畸变B.切向畸变C.线性畸变D.非线性畸变三、多项选择题（每题2分，共20分）1.厨余垃圾视觉识别的关键步骤包括？A.图像采集B.预处理C.特征提取D.分类决策2.相机内参参数包含？A.焦距B.主点坐标C.畸变系数D.物距3.深度学习目标检测算法有？A.YOLO系列B.FasterR-CNNC.SSDD.SIFT4.属于厨余垃圾的类别是？A.果皮B.剩饭菜C.塑料瓶D.金属罐5.图像预处理常用方法有？A.灰度化B.二值化C.滤波D.边缘检测6.模型评估指标包括？A.准确率B.召回率C.F1值D.帧率7.工业相机选型考虑因素有？A.分辨率B.帧率C.传感器类型D.价格8.光源选型需考虑？A.垃圾颜色B.环境光线C.识别精度D.成本9.解决欠拟合的方法有？A.增加模型复杂度B.增加训练轮次C.增加正则化D.减少数据增强10.视觉系统组成部分包括？A.相机B.光源C.计算机D.机械臂四、判断题（每题2分，共20分）1.工业相机分辨率越高，识别精度一定越高。（）2.中值滤波对高斯噪声去除效果最好。（）3.相机标定只需一次，无需重新标定。（）4.YOLO是单阶段目标检测算法。（）5.厨余垃圾中的骨头属于有机物。（）6.二值化处理会丢失所有颜色信息。（）7.训练集与测试集需分开使用。（）8.紫外光源适合所有厨余垃圾识别。（）9.特征提取是视觉识别核心步骤之一。（）10.混淆矩阵可计算精确率和召回率。（）五、简答题（每题5分，共20分）1.简述厨余垃圾视觉系统的组成及功能。2.相机标定的作用及常用方法有哪些？3.深度学习目标检测算法在厨余识别中的优势是什么？4.如何解决视觉模型的“漏检”问题？六、讨论题（每题5分，共10分）1.结合厨余垃圾特点，讨论光源选型对识别精度的影响及原则。2.实际应用中视觉模型面临的挑战及优化方向是什么？---参考答案一、填空题1.工业相机2.中值滤波3.尺度不变特征变换4.内参5.剩饭菜（或果皮、菜叶等）6.20127.混淆矩阵8.增强对比度9.0和255（或0和1）10.图像采集二、单项选择题1.B2.C3.C4.A5.D6.A7.A8.C9.B10.A三、多项选择题1.ABCD2.ABC3.ABC4.AB5.ABCD6.ABC7.ABCD8.ABCD9.AB10.ABC四、判断题1.×2.×3.×4.√5.√6.√7.√8.×9.√10.√五、简答题1.答案：视觉系统由4部分组成：①采集模块（相机+镜头）：获取垃圾图像；②光源模块：提供均匀照明，增强对比度；③处理模块（计算机+算法）：预处理、特征提取、分类检测，输出垃圾类别/位置；④通信模块：传输识别结果给控制单元。各部分协同实现从图像到控制指令的完整流程。2.答案：标定作用是消除镜头畸变，建立像素与世界坐标映射，为定位提供依据。常用方法：①棋盘格标定法（操作简单、精度高）；②圆点标定板法（高精度场景）；③自标定法（无需标定板，灵活性高）。实际优先选棋盘格法。3.答案：优势包括：①自动提取深层特征（无需人工设计）；②单阶段算法（如YOLO）满足实时分拣需求；③对混合垃圾（如剩饭菜+果皮）识别准确率高，适应厨余多样性。4.答案：解决漏检从三方面入手：①数据：增加漏检类别的样本（含不同角度/光照）；②算法：调整检测阈值灵敏度，更换鲁棒算法；③环境：优化光源（减少阴影），调整相机角度（避免遮挡）。结合混淆矩阵针对性优化。六、讨论题1.答案：厨余垃圾湿滑、颜色多样、易反光，光源选型直接影响精度：①白光LED光谱覆盖广，还原真实颜色，适合多数场景；②避免红外/紫外（改变颜色特征）；③需均匀性（减少阴影）和防眩光（减少反光干扰）。选型原则：匹配垃圾颜色、适应环境光线、兼顾成本寿命，常采用环形/条形光源组合。2.