智能温室植物病害图像识别调试技师（中级）考试试卷及答案

智能温室植物病害图像识别调试技师（中级）考试试卷及答案填空题（10题，每题1分）1.智能温室病害图像识别中，常用预处理操作包括灰度化、______、去噪等。2.卷积神经网络（CNN）中，______层用于提取局部特征。3.温室图像采集常用光源色温约______K（范围5000-6500可接受）。4.分类任务常用的损失函数是______。5.边缘部署模型常采用______技术减小体积。6.病斑的______特征（如形状、纹理）是识别关键。7.温室图像采集分辨率一般不低于______万像素（200-500可接受）。8.数据增强方法中，______可增加图像多样性（如旋转、翻转）。9.反映模型识别正例能力的指标是______。10.分离病斑与背景的技术是______。答案：1.二值化2.卷积3.55004.交叉熵损失5.模型量化（剪枝）6.形态7.3008.几何变换9.召回率10.语义分割单项选择题（10题，每题2分）1.低光照温室适合的预处理是？A.直方图均衡化B.二值化C.边缘检测D.形态学操作2.不属于病害识别常用模型的是？A.ResNetB.VGGC.LSTMD.YOLO3.温室采集镜头优先选？A.定焦50mmB.变焦18-55mmC.长焦200mmD.广角16mm4.验证集的核心作用是？A.训练参数B.评估泛化能力C.测试最终效果D.数据增强5.属于病斑纹理特征의是？A.面积B.颜色C.边缘粗糙度D.位置6.边缘部署优先考虑？A.精度B.体积C.训练速度D.数据集大小7.温室图像噪声主要来自？A.光源闪烁B.叶片反光C.传感器干扰D.以上都是8.分类模型评估指标是？A.RMSEB.F1值C.MAED.MSE9.去噪常用滤波器不包括？A.高斯B.中值C.均值D.拉普拉斯10.模型输入图像尺寸常用？A.224×224B.100×100C.500×500D.1000×1000答案：1.A2.C3.B4.B5.C6.B7.D8.B9.D10.A多项选择题（10题，每题2分，多选/少选/错选不得分）1.病害识别流程包括？A.图像采集B.预处理C.特征提取D.模型预测2.常用图像增强方法有？A.旋转B.翻转C.亮度调整D.裁剪3.模型评估指标有？A.准确率B.召回率C.精确率D.F1值4.温室采集设备组成包括？A.摄像头B.光源C.支架D.存储模块5.CNN核心层包括？A.卷积层B.池化层C.全连接层D.激活层6.病斑形态特征包括？A.形状B.大小C.数量D.分布7.边缘部署优势是？A.低延迟B.低带宽C.高隐私D.高成本8.去噪方法有？A.高斯滤波B.中值滤波C.均值滤波D.小波变换9.病害识别常用模型有？A.YOLOv5B.ResNet50C.MobileNetD.BERT10.温室识别影响因素有？A.光照变化B.叶片重叠C.背景复杂D.温度变化答案：1.ABCD2.ABCD3.ABCD4.ABCD5.ABCD6.ABCD7.ABC8.ABCD9.ABC10.ABC判断题（10题，每题2分，√/×）1.二值化可将彩色图像转为黑白图像。（）2.LSTM适合处理图像数据。（）3.训练集越大，模型泛化能力越强。（）4.温室采集需固定光源位置。（）5.模型量化会减小体积但降低精度。（）6.召回率越高，识别正例能力越强。（）7.语义分割可识别多种病害病斑。（）8.边缘部署无需考虑功耗。（）9.数据增强可解决训练数据不足问题。（）10.病斑颜色对真菌病害识别重要。（）答案：1.√2.×3.×4.√5.√6.√7.√8.×9.√10.√简答题（4题，每题5分）1.简述病害图像识别基本流程答案：流程分5步：①采集：固定摄像头采集叶片图像，控制光照/角度一致性；②预处理：灰度化、去噪、增强提升质量；③特征提取：CNN提取病斑纹理、形态特征；④预测：输入模型输出病害类别及置信度；⑤反馈：结果发送至控制系统辅助防治。需确保各环节数据分布一致，避免偏差。2.简述低光照图像增强方法答案：常用方法：①直方图均衡化：提升全局对比度；②自适应伽马校正：针对局部暗区调整亮度；③Retinex算法：分离光照与反射分量，增强细节；④补光+低照度摄像头：硬件辅助提升输入质量。需结合温室实际噪声选择，平衡增强效果与边缘模糊。3.验证集设置原则答案：①占比10%-20%，随机抽取且与训练集分布一致；②不重复使用训练数据；③数据量小时用5折交叉验证；④包含各类病害样本，避免类别不平衡；⑤用于超参数调整（学习率、batchsize）及earlystopping。4.边缘部署模型的优势答案：①低延迟：本地运行实时反馈；②低带宽：减少云端传输；③高隐私：数据不离开本地；④高可靠：不受网络波动影响；⑤适配性：边缘设备（树莓派）体积小、功耗低，适合温室环境。讨论题（2题，每题5分）1.如何提升低光照病害识别准确率？答案：从硬件、预处理、模型三方面优化：①硬件：采用星光级摄像头+可调色温LED补光（5500K），固定光源避免阴影；②预处理：用Retinex算法增强低光细节，结合高斯滤波去噪；③模型：训练时加入低光照数据集，用MobileNet+SE注意力机制突出病斑特征，多尺度融合提升细节捕捉。需测试平衡准确率与实时性。2.模型轻量化在边缘计算的应用及注意事项答案：应用：①剪枝：去除冗余卷积核减小体积；②量化：