工业视觉 AI 算法工程师岗位招聘考试试卷及答案

工业视觉AI算法工程师岗位招聘考试试卷及答案一、填空题（每题1分，共10分）1.工业视觉中常用的椒盐噪声去除方法是______滤波。2.单阶段目标检测算法的代表是______系列。3.相机标定最常用的方法是______标定法。4.图像分割中，同时识别目标类别和个体的是______分割。5.工业视觉常用的开源AI框架是TensorFlow和______。6.点云配准的经典算法是______（IterativeClosestPoint）。7.工业缺陷检测中，像素级分割的经典网络是______。8.图像预处理中，增强对比度的方法是______均衡化。9.工业OCR常用的开源工具是______。10.模型部署中，跨框架的格式是______。二、单项选择题（每题2分，共20分）1.工业视觉中，实时检测帧率通常要求高于（）A.10fpsB.20fpsC.30fpsD.60fps2.以下属于双阶段目标检测算法的是（）A.YOLOv8B.FasterR-CNNC.SSDD.MobileNet-SSD3.张正友标定法至少需要采集（）张不同姿态的棋盘格图像A.2B.3C.5D.104.工业视觉中，小目标缺陷检测常用的增强方法是（）A.全局旋转B.小目标裁剪+复制粘贴C.直方图拉伸D.高斯模糊5.以下哪个网络是轻量化特征提取网络（）A.ResNet50B.VGG16C.MobileNetV2D.InceptionV36.相机内参中，焦距的单位通常是（）A.毫米B.像素C.厘米D.英寸7.工业视觉中，尺寸测量的基础是（）A.图像预处理B.相机标定C.特征提取D.目标检测8.以下支持边缘设备部署的推理引擎是（）A.TensorFlowB.PyTorchC.ONNXRuntimeD.Keras9.点云处理中，用于分割的常用工具是（）A.OpenCVB.PCLC.TensorRTD.HALCON10.工业缺陷检测中，针对复杂缺陷的分割方法是（）A.阈值分割B.语义分割C.边缘检测D.形态学操作三、多项选择题（每题2分，共20分）1.工业视觉图像预处理包括（）A.灰度化B.滤波C.直方图均衡化D.二值化2.目标检测算法分为（）A.单阶段B.双阶段C.三阶段D.无阶段3.工业缺陷检测的常见任务（）A.表面划痕检测B.零件尺寸测量C.字符识别D.位置定位4.常用的特征提取算法（）A.HOGB.SIFTC.ORBD.LBP5.支持工业视觉部署的AI框架（）A.TensorFlowLiteB.PyTorchMobileC.ONNXD.Caffe26.相机标定的目的（）A.获取内参B.获取外参C.消除畸变D.提升分辨率7.点云处理的步骤（）A.采集B.预处理C.配准D.分割8.模型优化方法（）A.剪枝B.量化C.剪枝D.轻量化9.语义分割常用算法（）A.U-NetB.DeepLabv3+C.FCND.MaskR-CNN10.工业OCR应用场景（）A.零件编码识别B.生产日期识别C.二维码读取D.条形码读取四、判断题（每题2分，共20分）1.工业视觉中，灰度化是将彩色图像转为单通道图像（）2.YOLOv1是双阶段目标检测算法（）3.张正友标定法不需要已知相机参数（）4.ICP算法不需要初始变换（）5.U-Net仅适用于医学图像分割（）6.OpenCV支持特征匹配（）7.工业实时检测必须用GPU部署（）8.HOG是基于边缘的特征提取算法（）9.ONNX是跨框架模型格式（）10.二值化只能处理简单缺陷（）五、简答题（每题5分，共20分）1.简述工业视觉图像预处理的主要步骤及作用。2.对比单阶段与双阶段目标检测算法的工业适用场景。3.说明相机标定在工业视觉中的重要性及步骤。4.工业视觉模型部署的常见优化方法有哪些？六、讨论题（每题5分，共10分）1.如何解决工业视觉中小目标缺陷检测的精度问题？2.工业视觉AI算法在生产线部署中可能遇到哪些挑战？如何应对？---答案部分一、填空题1.中值2.YOLO3.张正友4.实例5.PyTorch6.ICP7.U-Net8.直方图9.Tesseract10.ONNX二、单项选择题1.C2.B3.B4.B5.C6.B7.B8.C9.B10.B三、多项选择题1.ABCD2.AB3.ABCD4.ABCD5.ABCD6.ABC7.ABCD8.ABCD9.ABC10.ABCD四、判断题1.√2.×3.√4.×5.×6.√7.×8.√9.√10.×五、简答题1.答案：主要步骤：①灰度化（彩色转单通道，减少数据量）；②滤波（中值去椒盐噪声，高斯平滑）；③直方图均衡化（增强对比度，突出缺陷）；④二值化（黑白转换，简化提取）；⑤几何变换（旋转/缩放统一零件姿态）。作用：消除噪声、增强缺陷特征、统一数据格式，为后续算法提供高质量输入。2.答案：单阶段（YOLO/SSD）：速度快（>30fps），适合实时检测（生产线缺陷），但小目标精度略低；双阶段（FasterR-CNN/MaskR-CNN）：精度高，适合高精度场景（精密尺寸测量），但速度慢；工业选择：实时性选单阶段，高精度选双阶段。3.答案：重要性：消除镜头畸变，建立像素-世界映射，保证测量/定位精度；步骤：①准备棋盘格；②采集3+张不同姿态图像；③检测角点；④计算内参/外参/畸变系数；⑤验证重投影误差。4.答案：①模型压缩：剪枝（去冗余参数）、量化（INT8定点）；②框架转换：转ONNX适配边缘；③轻量化：MobileNet/YOLO-Nano；④硬件加速：Jetson/FPGA；⑤推理引擎：TensorRT/ONNXRuntime提升速度。六、讨论题1.答案：小目标缺陷（微小划痕）精度低，优化方法：①数据增强：小目标裁剪+复制粘贴，扩充样本；②特征融合：多尺度PAN-FPN保留细节；③模型改进：高分辨率分支+注意力机制聚焦小目标；④后处理：提高置信度阈值减少误检；⑤硬件：高分辨率相机提升像素