2026 年高职智能视觉技术（视觉应用）试题及答案

2025年高职智能视觉技术（视觉应用）试题及答案

（考试时间：90分钟满分100分）班级______姓名______一、选择题（总共10题，每题3分，每题只有一个正确答案，请将正确答案填入括号内）1.智能视觉技术中，用于图像采集的核心设备是（）A.传感器B.相机C.处理器D.算法库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.在目标检测中，常用的深度学习算法是（）A.K近邻算法B.支持向量机C.卷积神经网络D.决策树4.智能视觉系统中，图像预处理的主要目的不包括（）A.提高图像质量B.提取图像特征C.增强图像对比度D.压缩图像数据5.关于图像分辨率，下列说法正确的是（）A.分辨率越高，图像越模糊B.分辨率与图像大小无关C.分辨率影响图像的细节表现D.降低分辨率会增加图像噪声6.智能视觉技术在工业生产中的应用不包括（）A.产品外观检测B.设备故障诊断C.人员行为分析D.生产流程监控7.以下哪种颜色空间常用于图像分割（）A.RGBB.HSVC.YUVD.CMYK8.在图像配准中，常用的方法是基于（）A.灰度特征B.颜色特征C.形状特征D.以上都是9.智能视觉技术中的视觉传感器主要感知（）A.光信号B.电信号C.热信号D.磁信号10.对于图像分类任务，评估模型性能的常用指标是（）A.准确率B.召回率C.F1值D.以上都是二、多项选择题（总共5题，每题4分，每题至少有两个正确答案，请将正确答案填入括号内）1.智能视觉技术涉及的领域包括（）A.计算机视觉B.图像处理C.模式识别D.人工智能2.图像增强的方法有（）A.直方图均衡化B.拉普拉斯变换C.高通滤波D.低通滤波又增加了两个选项：E.伽马校正F.双边滤波3.目标跟踪算法通常基于（）A.位置信息B.速度信息C.外观特征D.运动轨迹又增加了两个选项：E.颜色特征F.纹理特征4.智能视觉技术在安防领域的应用有（）A.视频监控B.人脸识别C.行为分析D.入侵检测又增加了两个选项：E.车辆识别F.智能巡逻5.深度学习中的优化算法包括（）A.随机梯度下降B.AdagradC.RMSPropD.Adam又增加了两个选项：E.AdadeltaF.Nadam三、判断题（总共10题，每题2分，请判断下列说法的对错，对的打“√”，错的打“×”）1.智能视觉技术只能处理彩色图像，不能处理灰度图像。（）2.图像滤波会改变图像的像素值，从而影响图像的内容。（）3.卷积神经网络中的卷积层主要用于提取图像的高层语义特征。（）4.智能视觉系统的精度只与硬件设备有关，与算法无关。（）5.图像分割是将图像中的不同物体分割开来的过程。（）6.目标检测算法可以同时检测出图像中的多个目标及其位置。（）7.智能视觉技术在医疗领域的应用主要是辅助医生进行诊断。（）8.深度学习模型的训练数据越多，模型性能一定越好。（）9.图像配准是将不同视角或不同时间的图像进行对齐的操作。（）10.智能视觉技术中的特征提取是为了降低图像数据量。（）四、简答题（总共3题，每题10分，请简要回答下列问题）1.简述智能视觉技术中图像预处理的主要步骤及作用。2.请说明深度学习在智能视觉技术中的应用优势。3.举例说明智能视觉技术在农业领域的应用场景及意义。五、综合题（总共2题，每题15分，请结合所学知识，综合分析下列问题）1.假设你要设计一个基于智能视觉技术的产品外观缺陷检测系统，请阐述系统的整体架构、主要模块及工作流程。2.随着智能视觉技术的不断发展，其在各个领域的应用越来越广泛。请分析智能视觉技术未来可能面临的挑战及应对策略。答案：一、选择题1.B2.C3.C4.D5.C6.C7.B8.D9.A10.D二、多项选择题1.ABCD2.ABCEF3.ACDEF4.ABCDEF5.ABCDEF三、判断题1.×2.×3.×4.×5.√6.√7.√8.×9.√10.×四、简答题1.图像预处理主要步骤包括去噪、增强、归一化等。去噪可去除噪声干扰，增强能突出图像特征，归一化利于后续处理。作用是提高图像质量，为特征提取和分析做准备，提升视觉系统性能。2.深度学习在智能视觉中优势明显。能自动提取复杂特征，适应多样视觉任务；可处理大规模数据，提高模型准确性和泛化能力；通过多层网络结构挖掘深层语义信息，实现高精度目标识别与理解。3.农业领域应用场景如作物病虫害检测，通过视觉技术识别病虫害特征及时防治；果实采摘机器人利用视觉定位果实。意义在于提高农业生产效率，减少人工成本，提升农产品质量和产量。五、综合题1.系统架构包括图像采集模块、预处理模块、特征提取模块、分类识别模块和结果输出模块。工作流程为采