工业机器人视觉系统工程师岗位招聘考试试卷及答案

工业机器人视觉系统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.工业机器人视觉系统核心组件包括相机、镜头、______、图像处理单元、执行机构。2.相机标定分为单目、双目和______标定。3.图像处理中提取边缘常用的算子有Sobel、Canny和______。4.工业视觉定位常用算法有模板匹配、______匹配和特征点匹配。5.视觉系统与机器人通信常用协议有TCP/IP、______和Profinet。6.镜头主要参数包括焦距、______、视场角和畸变系数。7.工业视觉光源的作用是______、增强对比度、减少噪声。8.双目视觉通过计算______获取深度信息。9.图像预处理步骤通常包括灰度化、滤波、______和二值化。10.视觉引导抓取需将相机坐标系转换为______坐标系。二、单项选择题（共10题，每题2分）1.适合检测金属表面划痕的光源是？A.环形光源B.同轴光源C.条形光源D.背光源2.单目视觉无法直接获取的信息是？A.位置B.姿态C.深度D.尺寸3.下列属于开源图像处理库的是？A.OpenCVB.MATLABC.LabVIEWD.Halcon4.机器人视觉标定的主要目的是？A.提高相机分辨率B.建立坐标系映射C.增加图像对比度D.加快处理速度5.检测零件有无的常用算法是？A.模板匹配B.特征点匹配C.霍夫变换D.直方图均衡化6.同轴光源的特点是？A.侧面照射B.垂直照射且反射回镜头C.均匀漫射D.高亮集中7.双目视觉中视差与深度的关系是？A.正相关B.负相关C.无关系D.线性正相关8.有效去除椒盐噪声的滤波是？A.高斯滤波B.中值滤波C.均值滤波D.Laplacian滤波9.镜头畸变主要包括径向畸变和______？A.轴向畸变B.切向畸变C.水平畸变D.垂直畸变10.相机安装在机器人末端的标定类型是？A.眼在手上B.眼在手外C.单目标定D.双目标定三、多项选择题（共10题，每题2分）1.工业视觉系统应用场景包括？A.零件定位B.缺陷检测C.装配引导D.码垛计数2.相机主要性能参数有？A.分辨率B.帧率C.快门速度D.感光度3.图像预处理常用方法包括？A.灰度化B.滤波C.二值化D.边缘检测4.手眼标定类型有？A.眼在手上B.眼在手外C.单目手眼D.双目手眼5.特征点匹配算法包括？A.SIFTB.SURFC.ORBD.模板匹配6.光源选择原则包括？A.目标特征匹配B.环境适应性C.成本D.安装空间7.视觉系统与PLC通信方式有？A.以太网B.串口C.现场总线D.蓝牙8.图像分割常用方法有？A.阈值分割B.边缘分割C.区域分割D.霍夫变换9.影响视觉定位精度的因素有？A.标定精度B.相机分辨率C.光源稳定性D.图像处理算法10.开源视觉开发平台包括？A.OpenCVB.ROS视觉模块C.PCLD.LabVIEW四、判断题（共10题，每题2分）1.同轴光源适合检测透明物体内部缺陷。（）2.单目视觉可通过SfM获取深度信息。（）3.模板匹配精度与模板大小无关。（）4.眼在手外标定的相机固定，机器人带动标定板运动。（）5.高斯滤波是线性滤波，可去除高斯噪声。（）6.相机帧率越高，视觉处理速度越快。（）7.双目视差图越清晰，深度计算越准确。（）8.直方图均衡化可增强图像对比度。（）9.视觉抓取只需标定相机与机器人坐标系。（）10.OpenCV是商业图像处理库。（）五、简答题（共4题，每题5分）1.简述工业机器人视觉系统的组成及各部分作用。2.什么是手眼标定？分为哪两种类型？3.图像预处理的主要步骤及目的是什么？4.工业视觉中常见的缺陷检测方法有哪些？六、讨论题（共2题，每题5分）1.在工业机器人视觉引导抓取中，如何提高定位精度？2.对比单目、双目视觉系统在工业应用中的优缺点。---答案部分一、填空题答案1.光源2.多目3.Laplacian4.轮廓5.EtherNet/IP6.光圈7.照亮目标8.视差9.增强10.机器人基二、单项选择题答案1.B2.C3.A4.B5.A6.B7.B8.B9.B10.A三、多项选择题答案1.ABCD2.ABCD3.ABC4.AB5.ABC6.ABCD7.ABC8.ABC9.ABCD10.ABC四、判断题答案1.×2.√3.×4.√5.√6.×7.√8.√9.×10.×五、简答题答案1.组成及作用：①光源：照亮目标，增强对比度，减少噪声；②相机：采集目标图像；③镜头：聚焦光线，调整视场；④图像采集卡：模拟→数字信号转换；⑤图像处理单元：提取特征（定位/缺陷）；⑥执行机构：机器人执行动作（抓取/装配）。2.手眼标定：建立相机坐标系与机器人工具/基坐标系的映射关系，实现视觉引导。类型：①眼在手上：相机装机器人末端，标定相机-工具坐标系；②眼在手外：相机固定，机器人带动标定板，标定相机-基坐标系。3.预处理步骤及目的：步骤：灰度化→滤波→增强→二值化。目的：减少数据量，去除噪声，提升对比度，突出目标区域，降低后续算法干扰。4.缺陷检测方法：模板匹配（对比标准模板）、边缘检测（判断边缘断裂/变形）、特征提取（分析形状/纹理）、阈值分割（灰度阈值区分缺陷）、深度学习（识别复杂缺陷）。六、讨论题答案1.提高定位精度的方法：①标定优化：用高精度标定板，多次重复标定取平均；②硬件选型：高分辨率低畸变相机、匹配镜头、稳定光源；③图像处理：自适应滤波、ORB特征匹配、亚像素定位；④环境控制：避免反光/强光，保持目标清洁；⑤算法优化：减少噪声干扰，提升特征提取鲁棒性。2.单目vs双