机器人视觉引导工程师考试试卷及答案

机器人视觉引导工程师考试试卷及答案一、填空题（共10题，每题1分）1.相机自身参数标定称为______标定。2.OpenCV中读取图像的函数是______。3.手眼标定的两种主要类型是Eye-in-Hand和______。4.双目视觉的核心是计算图像间的______。5.工业相机分辨率的单位通常是______。6.像素坐标系转世界坐标系需经过______坐标系。7.常用的棋盘格标定板，其角点提取是标定的关键______。8.SIFT算法具有______不变性（至少一种）。9.机器人视觉引导中，工件坐标系与______坐标系需建立变换关系。10.图像预处理中，将彩色图转为灰度图的操作是______。二、单项选择题（共10题，每题2分）1.下列属于相机自身参数的是（）A.内参矩阵B.外参矩阵C.手眼变换D.机器人关节角2.Eye-in-Hand的相机安装位置是（）A.机器人末端B.固定支架C.工件表面D.地面3.OpenCV中检测圆形的函数是（）A.cv2.HoughCirclesB.cv2.findContoursC.cv2.SIFTD.cv2.imshow4.像素坐标系的原点通常在（）A.图像左上角B.图像中心C.相机光心D.机器人基坐标原点5.手眼标定的核心目的是（）A.得到相机与机器人的相对位置B.计算相机内参C.确定图像尺寸D.优化机器人关节6.双目视觉中，视差越大，物体距离（）A.越近B.越远C.不变D.不确定7.下列不是特征点描述子的是（）A.SIFTB.SURFC.ORBD.Hough8.机器人视觉引导抓取的第一步是（）A.图像采集B.特征提取C.位姿计算D.路径规划9.畸变校正主要消除的是（）A.几何失真B.亮度不均C.颜色偏差D.噪声10.工业相机帧率的单位是（）A.fpsB.像素C.毫米D.对比度三、多项选择题（共10题，每题2分）1.相机标定的参数包括（）A.内参矩阵B.畸变系数C.外参矩阵D.机器人工具坐标2.手眼标定的类型有（）A.Eye-in-HandB.Eye-to-HandC.内标定D.外标定3.常用特征点检测算法有（）A.SIFTB.SURFC.ORBD.Canny4.机器人视觉引导的应用场景包括（）A.抓取B.装配C.焊接D.检测5.双目视觉系统的组成部分有（）A.双相机B.标定板C.图像采集卡D.力传感器6.图像预处理方法包括（）A.灰度化B.滤波C.二值化D.透视变换7.手眼标定需用到的设备有（）A.标定板B.机器人C.相机D.编码器8.机器人坐标系包括（）A.基坐标系B.工具坐标系C.工件坐标系D.相机坐标系9.畸变的类型有（）A.径向畸变B.切向畸变C.线性畸变D.非线性畸变10.图像特征包括（）A.角点B.边缘C.纹理D.颜色四、判断题（共10题，每题2分）1.相机内参标定只需相机和标定板，无需机器人。（）2.Eye-to-Hand的相机安装在机器人末端。（）3.像素坐标系转世界坐标系必须经过相机坐标系。（）4.SIFT算法对尺度变化不敏感。（）5.双目视觉无需标定即可计算深度。（）6.工件坐标系与机器人基坐标系无关。（）7.cv2.imread可读取jpg、png格式图像。（）8.畸变校正能消除图像几何失真。（）9.手眼标定结果是相机与工具坐标系的变换矩阵。（）10.二值化图像只有黑白两种颜色。（）五、简答题（共4题，每题5分）1.简述相机内参标定的目的和核心步骤。2.说明Eye-in-Hand与Eye-to-Hand的主要区别。3.图像预处理中滤波的作用及常用方法。4.机器人视觉引导抓取的基本流程。六、讨论题（共2题，每题5分）1.工业场景中，选择Eye-in-Hand还是Eye-to-Hand的依据是什么？2.如何提升机器人视觉引导的定位精度？---答案部分一、填空题1.内参2.cv2.imread3.Eye-to-Hand4.视差5.像素6.相机7.步骤8.尺度（或旋转、光照）9.机器人基10.灰度化二、单项选择题1.A2.A3.A4.A5.A6.A7.D8.A9.A10.A三、多项选择题1.ABC2.AB3.ABC4.ABCD5.ABC6.ABCD7.ABC8.ABCD9.AB10.ABCD四、判断题1.√2.×3.√4.√5.×6.×7.√8.√9.√10.√五、简答题1.目的：获取相机自身参数（内参矩阵、畸变系数），消除图像几何失真。步骤：①准备棋盘格标定板；②拍摄10+不同角度图像；③提取角点；④计算内参和畸变系数；⑤验证标定精度。2.Eye-in-Hand：相机装在机器人末端，随机器人运动，适合动态跟踪，标定需结合机器人运动；Eye-to-Hand：相机固定外部，不随机器人动，适合静态工件，标定更稳定，成本更低。3.作用：去除噪声、增强图像质量，便于后续特征提取。常用方法：高斯滤波（平滑+保边缘）、中值滤波（抗椒盐噪声）、双边滤波（平滑+保细节）。4.①相机采集工件图像；②预处理（灰度化、滤波）；③提取特征（角点/轮廓）；④计算工件位姿（通过标定变换）；⑤机器人规划路径；⑥末端抓取工件。六、讨论题1.①应用场景：动态跟踪选Eye-in-Hand，静态定位选Eye-to-Hand；②精度需求：高精度装配选Eye-to-Hand（无运动误差）；③空间/成本：机器人末端空间小或成本敏感选Eye-to-Hand；④灵活性：需适应多工件选Eye-in-Hand（相机可