工业机器人视觉算法工程师岗位招聘考试试卷及答案

工业机器人视觉算法工程师岗位招聘考试试卷及答案试卷部分一、填空题（共10题，每题1分）1.相机标定中，求解内参矩阵的基础模型是______。2.图像平滑去噪的常用非线性滤波是______滤波。3.ORB特征结合了FAST角点检测和______描述子。4.双目视觉深度计算基于______原理。5.手眼标定分为Eye-in-Hand和______两种类型。6.Otsu算法通过最大化______确定最优阈值。7.点云配准常用算法包括ICP和______。8.相机标定常用的标定板是______棋盘格。9.消除特征误匹配的常用方法是______。10.结构光3D视觉的核心是投射______图案。二、单项选择题（共10题，每题2分）1.对旋转/尺度变化鲁棒性最强的特征描述子是？A.SIFTB.ORBC.BRIEFD.HOG2.相机主点坐标通常位于图像______。A.左上角B.中心C.右下角D.任意位置3.Eye-in-Hand相机的安装位置是______。A.机器人末端B.环境固定C.机器人关节D.工件上4.以下属于非线性滤波的是？A.高斯滤波B.均值滤波C.中值滤波D.Sobel滤波5.双目视觉基线越______，深度精度越高。A.短B.长C.中等D.无关6.图像形态学中“膨胀”的OpenCV算子是？A.cv2.erodeB.cv2.dilateC.cv2.morphologyExD.cv2.blur7.ICP配准的初始匹配依赖______。A.手动标注B.特征匹配C.随机采样D.无初始匹配8.工业缺陷检测常用方法不包括？A.图像分类B.目标检测C.图像分割D.傅里叶变换9.相机畸变不包括______。A.径向畸变B.切向畸变C.线性畸变D.非线性畸变10.无需主动光源的3D视觉技术是？A.结构光B.双目视觉C.LiDARD.飞行时间三、多项选择题（共10题，每题2分）1.相机标定的步骤包括______。A.采集标定板图像B.提取角点C.求解内参D.求解外参2.图像预处理常用操作有______。A.滤波去噪B.灰度化C.二值化D.直方图均衡化3.手眼标定的目的是______。A.求解相机-末端变换矩阵B.视觉引导机器人C.确定工件位置D.校准机器人关节4.特征提取常用方法有______。A.FAST角点B.SIFTC.ORBD.HOG5.3D视觉技术包括______。A.双目视觉B.结构光C.LiDARD.飞行时间6.图像分割算法有______。A.OtsuB.K-meansC.WatershedD.MaskR-CNN7.点云配准的应用场景是______。A.机器人抓取B.3D重建C.物体识别D.路径规划8.目标检测常用模型有______。A.YOLOB.FasterR-CNNC.SSDD.ResNet9.工业机器人视觉应用领域包括______。A.装配引导B.缺陷检测C.分拣D.焊接10.应对光照变化的方法有______。A.宽动态相机B.CLAHE均衡化C.光照不变特征D.动态曝光调整四、判断题（共10题，每题2分）1.针孔相机模型中，物距越近像距越大。（）2.ORB特征计算速度比SIFT快。（）3.双目视觉深度计算仅需左图信息。（）4.Eye-to-Hand相机随机器人末端移动。（）5.中值滤波对椒盐噪声去除效果优于高斯滤波。（）6.ICP可直接用于无初始匹配的点云配准。（）7.标定板角点越多，标定精度越高。（）8.图像二值化是将图像转为黑白两色。（）9.结构光3D视觉不受环境光照影响。（）10.视觉引导需将像素坐标转世界坐标。（）五、简答题（共4题，每题5分）1.简述相机标定的作用及核心步骤。2.对比双目视觉与结构光3D视觉的优缺点。3.说明Eye-in-Hand与Eye-to-Hand手眼标定的区别。4.解释直方图均衡化的作用及原理。六、讨论题（共2题，每题5分）1.如何解决低纹理物体的特征匹配问题？2.工业场景中，如何应对光照变化对视觉算法的影响？---答案部分一、填空题答案1.针孔相机2.中值3.BRIEF4.三角测量5.Eye-to-Hand6.类间方差7.RANSAC8.黑白9.RANSAC10.特定编码二、单项选择题答案1.A2.B3.A4.C5.B6.B7.B8.D9.C10.B三、多项选择题答案1.ABCD2.ABCD3.ABC4.ABCD5.ABCD6.ABCD7.ABC8.ABC9.ABCD10.ABCD四、判断题答案1.×2.√3.×4.×5.√6.×7.√8.√9.×10.√五、简答题答案1.作用：求解相机内参（焦距、主点）、畸变系数及外参，消除图像畸变，实现像素→世界坐标转换，支撑机器人视觉引导。步骤：①采集多幅不同角度标定板图像；②提取角点；③求解内参+畸变系数；④结合机器人数据求解外参；⑤验证精度。2.双目视觉：优点→无主动光源、成本低；缺点→光照敏感、低纹理匹配难、深度精度随距离下降。结构光：优点→低纹理可靠重建、精度高、抗光照；缺点→需主动光源、成本高、受遮挡影响大。双目适合户外/低成本，结构光适合室内高精度。3.Eye-in-Hand：相机装机器人末端，随末端移动，标定求解相机-末端变换矩阵，适合抓取/装配，灵活但易受振动。Eye-to-Hand：相机固定环境，求解相机-基坐标变换矩阵，适合大范围检测，稳定但视野固定。4.作用：增强图像对比度，改善光照不均/低对比度图像细节。原理：将原始灰度直方图转为近似均匀分布，通过计算累计分布函数（CDF）映射到0-255灰度范围，扩展像素动态范围。六、讨论题答案1.解决方法：①用结构光/LiDAR补充深度信息；②预处理增强边缘（Canny+形态学膨胀）；③深度学习提取语义特征（无需手工特征）；④用RA