2026年机器视觉系统设计与开发面试经验

2026年机器视觉系统设计与开发面试经验一、单选题（共5题，每题2分，总计10分）地域/行业针对性：智能制造、电子产品检测（珠三角地区）1.在设计用于PCB板缺陷检测的机器视觉系统时，以下哪种光源布置方式最适合检测细小划痕？（）A.条形光源B.环形光源C.背光照明D.同轴光源2.若需检测金属零件的表面锈蚀，以下哪种图像预处理算法效果最佳？（）A.高斯滤波B.中值滤波C.边缘检测（Canny算法）D.直方图均衡化3.在机器视觉系统中，使用ROI（感兴趣区域）的主要目的是？（）A.提高图像分辨率B.减少图像存储空间C.聚焦于关键检测区域，降低计算量D.增强图像对比度4.对于高速运动物体的检测，以下哪种相机选型更合适？（）A.高分辨率全局快门相机B.高帧率全局快门相机C.高分辨率卷帘快门相机D.低帧率卷帘快门相机5.在工业相机接口选择中，若传输距离较远且带宽需求高，推荐使用？（）A.USB3.0B.GigE（千兆以太网）C.CameraLinkD.LVDS二、多选题（共4题，每题3分，总计12分）地域/行业针对性：汽车零部件检测（长三角地区）6.设计汽车零部件尺寸测量系统时，以下哪些因素会影响测量精度？（）A.相机分辨率B.标定板精度C.光源稳定性D.机器振动7.在进行3D视觉测量时，以下哪些传感器常用于工业应用？（）A.结构光相机B.激光三角测量传感器C.立体视觉相机D.热成像相机8.为提高机器视觉系统的鲁棒性，以下哪些措施是有效的？（）A.采用自适应阈值算法B.多传感器融合C.增加图像采集帧率D.优化相机标定流程9.在嵌入式机器视觉系统中，以下哪些硬件选型会影响系统实时性？（）A.GPU算力B.CPU主频C.DDR内存带宽D.网络传输延迟三、简答题（共3题，每题5分，总计15分）地域/行业针对性：食品包装行业（山东地区）10.简述在食品包装缺陷检测中，如何通过光源设计提高检测效果？11.解释机器视觉系统中“标定”的意义，并列举至少三种常见的标定方法。12.描述在食品包装行业，机器视觉系统与PLC（可编程逻辑控制器）如何协同工作？四、论述题（共2题，每题10分，总计20分）地域/行业针对性：精密仪器制造（北京地区）13.结合实际案例，论述在设计精密仪器零件检测系统时，如何平衡检测精度与检测速度？14.分析机器视觉系统在电子产品制造中的应用前景，并指出当前面临的主要技术挑战。五、编程题（共1题，15分）地域/行业针对性：电子电路板检测（深圳地区）15.编写一段Python代码，实现以下功能：-对输入的灰度图像进行二值化处理，使用自适应阈值算法；-提取图像中的连通区域，并过滤掉面积小于100像素的噪声；-绘制处理后图像并标注连通区域的边界。提示：可使用OpenCV库完成。答案解析一、单选题1.C（背光照明可突出物体轮廓，适用于检测表面缺陷如划痕、凹凸不平）。2.B（中值滤波能有效去除锈蚀产生的噪声，同时保留边缘细节）。3.C（ROI可减少非关键区域的计算量，提高检测效率）。4.B（高速运动物体需高帧率全局快门相机，避免运动模糊）。5.B（GigE带宽高、传输距离远，适合工业级应用）。二、多选题6.A、B、C（分辨率、标定板精度、光源稳定性直接影响测量结果）。7.A、B、C（结构光、激光三角测量、立体视觉是主流3D测量技术）。8.A、B、D（自适应阈值、多传感器融合、优化标定可提高鲁棒性）。9.A、B、C（GPU算力、CPU主频、内存带宽决定实时性）。三、简答题10.答案：-采用环形光源或条形光源，避免阴影干扰；-使用分光镜或多光源组合，实现立体照明；-根据包装材料特性选择合适的光谱（如荧光灯检测透明包装）。11.答案：-标定用于校准相机内外参数，确保测量精度；-常见方法：棋盘格标定、圆点标定、单目标定。12.答案：-视觉系统检测缺陷后，通过IO信号触发PLC停机或报警；-PLC控制传送带速度或剔除机构，实现自动化生产。四、论述题13.答案：-案例：汽车零部件轮廓检测中，高精度需多光源辅助，但会降低速度；-平衡策略：采用非接触式测量替代接触式，或分阶段检测（如先高速预检，再关键区域精检）。14.答案：-应用前景：电子产品小型化趋势推动高精度检测需求；-技术挑战：微小特征识别、动态场景处理、算法实时性。五、编程题pythonimportcv2importnumpyasnpdefprocess_image(image_path):img=cv2.imread(image_path,cv2.IMREAD_GRAYSCALE)binary=cv2.adaptiveThreshold(img,255,cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C,cv2.THRESH_BINARY,11,2)contours,_=cv2.findContours(binary,cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)filtered_contours=[cntforcntincontoursifcv2.contourArea(cnt)>100]result=cv2.drawContours(binary.copy(),filtered_contours,-1,(0,255