机器视觉试卷与答案
机器视觉工程师招聘笔试题及解答(某大型集团公司)2024年
2024年招聘机器视觉工程师笔试题及解答(某大型集团公司)(答案在后面)一、单项选择题（本大题有10小题，每小题2分，共20分）1、题干：在机器视觉系统中，用于检测图像中的边缘信息的关键算法是：A. 区域生长B. 苏贝尔（Sobel）边缘检测C. 卡尔森（Canny）边缘检测D. 直方图均衡化2、题干：以下哪种技术不是机器视觉系统中常用的图像预处理技术？A. 平滑滤波B. 降噪处理C. 归一化处理D. 颜色转换3、在机器视觉领域，以下哪项技术不属于图像预处理阶段？A. 图像增强B. 图像滤波C. 图像分割D. 深度学习4、在机器视觉系统中，以下哪项不是相机标定的主要目的？A. 获取相机内参B. 获取相机外参C. 优化图像质量D. 提高图像分辨率5、在机器视觉中，以下哪种方法用于通过图像处理提取物体的边缘？A. 颜色滤波B. 颜色直方图C. 边缘检测算法（如Sobel算子、Canny算子）D. 颜色匹配6、在机器视觉系统中，以下哪个不是常用的图像预处理步骤？A. 噪声去除B. 亮度和对比度调整C. 形态学处理D. 光流计算7、以下哪种技术不属于机器视觉的预处理步骤？A. 归一化B. 二值化C. 轮廓提取D. 透视变换8、在机器视觉中，以下哪种算法属于特征匹配算法？A. SIFT算法B. Hough变换C. K-means聚类D. 梯度下降法9、以下哪种传感器通常用于测量物体的距离？A. 红外传感器B. 激光传感器C. 气敏传感器D. 温度传感器 10、在机器视觉中，以下哪个术语描述了图像在经过预处理后的效果？A. 图像增强B. 图像压缩C. 图像分割D. 图像重建二、多项选择题（本大题有10小题，每小题4分，共40分）1、以下哪些是机器视觉系统中的主要组成部分？（）A、光源B、相机C、图像处理软件D、机械结构E、控制系统2、以下哪些算法或技术常用于图像分割？（）A、阈值分割B、边缘检测C、形态学操作D、小波变换E、聚类算法3、以下哪些技术是机器视觉系统常用的图像预处理技术？（）A. 灰度转换B. 直方图均衡化C. 高斯模糊D. 形态学操作E. 颜色空间转换4、以下哪些算法常用于图像特征提取？（）A. SIFT（尺度不变特征变换）B. HOG（方向梯度直方图）C. SURF（加速稳健特征）D. ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF）E. 梯度直方图5、以下哪些技术或方法通常用于提高机器视觉系统的准确性和鲁棒性？（）A. 特征提取B. 深度学习C. 多尺度检测D. 增强学习E. 硬件加速6、在机器视觉系统中，以下哪些是图像预处理步骤？（）A. 归一化B. 轮廓提取C. 噪声过滤D. 形态学操作E. 透视变换7、以下哪些技术是机器视觉系统中常见的图像处理技术？（）A. 图像分割B. 图像增强C. 图像配准D. 特征提取E. 目标跟踪8、以下哪些是机器视觉系统中常见的相机标定方法？（）A. 张正友标定法B. 增广矩阵标定法C. 自由标定法D. 自动标定法E. 卡赛标定法9、以下哪些技术是机器视觉系统中常用的图像处理技术？A. 边缘检测B. 颜色分割C. 透视变换D. 光流估计E. 高斯滤波 10、以下哪些是机器视觉系统中常用的深度学习方法？A. 卷积神经网络（CNN）B. 生成对抗网络（GAN）C. 长短期记忆网络（LSTM）D. 聚类算法E. 支持向量机（SVM）三、判断题（本大题有10小题，每小题2分，共20分）1、机器视觉系统的核心是图像处理算法，而不依赖于硬件设备。
机器视觉工程师招聘笔试题及解答(某大型集团公司)2025年
2025年招聘机器视觉工程师笔试题及解答(某大型集团公司)(答案在后面)一、单项选择题（本大题有10小题，每小题2分，共20分）1、以下哪个技术不属于机器视觉的预处理步骤？A、灰度化B、滤波C、神经网络D、边缘检测2、在机器视觉中，以下哪个算法主要用于图像分割？A、K-means聚类算法B、卡尔曼滤波C、支持向量机（SVM）D、霍夫变换3、题干：在机器视觉中，以下哪个术语描述了一种通过检测图像中的特定形状或图案来识别物体的方法？A. 边缘检测B. 特征提取C. 光流分析D. 深度学习4、题干：以下哪种技术通常用于在机器视觉系统中实现图像增强，以提高图像质量或突出特定特征？A. 图像滤波B. 图像分割C. 图像压缩D. 图像配准5、题干：以下哪个技术不属于机器视觉中的图像预处理技术？A. 图像去噪B. 图像增强C. 图像分割D. 深度学习6、题干：在机器视觉中，以下哪种算法主要用于检测图像中的边缘？A. 卡尔曼滤波B. Canny边缘检测算法C. 支持向量机D. 欧几里得距离变换7、以下哪个技术不属于机器视觉系统的基本组成部分？A、图像采集模块B、图像处理算法C、数据库管理D、传感器8、在机器视觉系统中，以下哪种图像处理技术主要用于消除图像噪声？A、边缘检测B、滤波C、颜色空间转换D、特征提取9、题干：在机器视觉系统中，用于检测物体边缘的常用算法是：A. 模糊算法B. 区域生长算法C. Canny边缘检测算法D. Hough变换 10、题干：以下哪种传感器在机器视觉系统中常用于获取图像数据？A. 温度传感器B. 加速度传感器C. 激光测距传感器D. 红外线传感器二、多项选择题（本大题有10小题，每小题4分，共40分）1、以下哪些技术属于机器视觉领域的基础技术？（）A、图像处理技术B、机器学习技术C、深度学习技术D、光学成像技术E、信号处理技术2、以下哪些是机器视觉系统的常见应用？（）A、工业自动化检测B、医疗影像分析C、智能交通系统D、人脸识别E、卫星遥感图像处理3、以下哪些技术属于机器视觉领域的核心算法？（）A. 支持向量机（SVM）B. 人工神经网络（ANN）C. 深度学习（Deep Learning）D. 神经元网络（Neural Network）4、以下哪些因素会影响机器视觉系统的性能？（）A. 环境光照B. 摄像头分辨率C. 图像处理算法D. 图像采集速度5、以下哪些技术属于机器视觉中图像处理的基本技术？（）A. 颜色转换B. 图像滤波C. 边缘检测D. 形态学变换6、在机器视觉系统中，以下哪些是常见的图像配准方法？（）A. 空间变换B. 基于特征的配准C. 区域匹配D. 光流法7、以下哪些是机器视觉系统中常见的图像预处理步骤？A. 图像去噪B. 图像增强C. 图像分割D. 图像压缩E. 特征提取8、以下哪些算法在机器视觉的物体检测任务中应用广泛？A. 深度卷积神经网络（CNN）B. 基于Haar特征的级联分类器C. 光流法D. 模板匹配法E. 区域生长法9、以下哪些技术是机器视觉系统常见的图像处理技术？（）A. 图像滤波B. 边缘检测C. 图像分割D. 3D重建 10、以下哪些因素会影响机器视觉系统的性能？（）A. 图像质量B. 照明条件C. 系统算法D. 硬件配置三、判断题（本大题有10小题，每小题2分，共20分）1、机器视觉系统中的相机通常需要校准，以确保图像的准确性和一致性。
机器视觉工程师招聘笔试题及解答(某大型国企)
招聘机器视觉工程师笔试题及解答(某大型国企)一、单项选择题（本大题有10小题，每小题2分，共20分）1、以下哪项是机器视觉系统中最常用的光源类型？A. 红外线光源B. 自然光C. LED光源D. 激光光源答案：C解析：在机器视觉系统中，光源的选择对于图像的质量和后续处理至关重要。
LED 光源因其高亮度、长寿命、低发热、易于控制以及可制成多种颜色和形状的优点，成为机器视觉中最常用的光源类型。
LED光源能够均匀地照亮被检测物体，减少阴影和反光，提高图像的对比度和清晰度，从而有利于后续的图像处理和识别。
2、在机器视觉图像处理中，以下哪种算法常用于图像边缘检测？A. Sobel算子B. 霍夫变换C. K-means聚类D. 傅里叶变换答案：A解析：在机器视觉图像处理中，边缘检测是提取图像中对象边界的重要步骤。
Sobel 算子是一种常用的边缘检测算法，它通过计算图像中每个像素点的梯度强度和方向来检测边缘。
Sobel算子利用水平和垂直方向的卷积核对图像进行卷积运算，从而得到每个像素点在水平和垂直方向上的梯度值，进而计算出梯度强度和方向。
当梯度强度超过某个阈值时，即可认为该点是一个边缘点。
因此，Sobel算子在机器视觉中广泛应用于图像边缘检测。
而霍夫变换主要用于直线和圆形的检测，K-means聚类是一种聚类算法，用于将数据分为多个类别，傅里叶变换则主要用于图像的频域分析和处理。
3、在机器视觉系统中，用于将图像从模拟信号转换为数字信号的设备是：A. 光源B. 相机C. 图像处理软件D. 镜头答案：B解析：在机器视觉系统中，相机是负责捕捉图像并将其从模拟信号转换为数字信号的关键设备。
光源用于照亮被检测物体，以便相机能够清晰地捕捉图像；图像处理软件则用于对相机捕捉到的数字图像进行进一步的处理和分析；而镜头则负责将光线聚焦到相机的感光元件上，但它并不直接参与信号的转换过程。
因此，正确答案是B，即相机。
4、在图像处理中，用于增强图像对比度的方法不包括：A. 直方图均衡化B. 伽马校正C. 边缘检测D. 对比度拉伸答案：C解析：在图像处理中，增强图像对比度是常见的操作之一。
机器视觉工程师招聘笔试题及解答(某大型央企)
招聘机器视觉工程师笔试题及解答(某大型央企)(答案在后面)一、单项选择题（本大题有10小题，每小题2分，共20分）1、机器视觉系统的基本组成包括哪几个部分？A. 计算机、相机、镜头、光源B. 相机、镜头、光源、转换器C. 相机、触发器、镜头、释放器D. 传感器、控制电路、信号处理器、显示装置2、在机器视觉应用中，下列哪种相机类型在高速度和高分辨率方面表现优越？A. CMOS相机B. CCD相机C. 红外相机D. 长线阵相机3、以下哪种技术是实现机器视觉中的图像分割的主流方法？A. 支持向量机（SVM）B. 深度神经网络（Deep Neural Network）C. 朴素贝叶斯（Naive Bayes）D. 卡尔曼滤波器（Kalman Filter）4、以下哪项不是机器视觉系统性能评估的指标？A. 分辨率B. 响应时间C. 可靠性D. 噪声容忍度5、在机器视觉系统中，用于将模拟图像信号转换为数字信号以便计算机处理的设备是：A. 光源B. 镜头C. 图像传感器D. 图像处理器6、以下哪种算法通常用于机器视觉中的边缘检测？A. 霍夫变换B. 傅里叶变换C. Canny边缘检测D. 离散余弦变换7、在机器视觉系统中，为了提高图像处理的速度，下列哪一项不是常用的优化方法？A. 使用硬件加速技术B. 减少图像分辨率C. 增加图像的色彩深度D. 采用更高效的算法8、当使用Hough变换检测图像中的直线时，如果需要检测的直线倾斜角度范围是0°到90°，那么累加器的维度应该是多少？A. 1维B. 2维C. 3维D. 4维9、在机器视觉领域，以下哪个不是常用的图像处理算法？A、Sobel算子B、Canny算子C、Laplacian算子D、K-means聚类 10、在深度学习模型中，以下哪个不是常用的卷积神经网络（CNN）结构？A、LeNet-5B、AlexNetC、VGG-16D、RNN二、多项选择题（本大题有10小题，每小题4分，共40分）1、机器视觉系统的核心技术包括哪些方面？（）A. 图像采集B. 图像处理与分析C. 物体识别D. 系统集成E. 传感器技术2、在机器视觉工程中，常见的检测任务有哪些？（）A. 缺陷检测B. 颜色识别C. 对象定位D. 精度测量E. 动态跟踪3、以下哪些是机器视觉系统的关键组成部分？（）A、光源B、图像传感器C、图像采集卡D、计算机视觉算法E、镜头F、图像处理软件4、以下关于深度学习的说法，正确的是哪些？（）A、深度学习可以提高机器视觉系统的准确率B、深度学习主要应用在图像识别和分类领域C、深度学习模型需要庞大的数据和计算资源D、深度学习可以在没有任何标注数据的情况下进行学习E、深度学习可以提高系统对复杂场景的适应能力5、在机器视觉系统中，下列哪些方法可以用来提高图像的特征提取准确性？A、增加图像的对比度和亮度B、使用高斯模糊来减少噪声C、应用边缘检测算法如Canny边缘检测D、增加图像分辨率E、使用不变矩进行形状识别F、仅使用灰度图像而不使用彩色图像6、下列哪些是常用的机器视觉算法类别？A、模板匹配B、支持向量机(SVM)C、卷积神经网络(CNN)D、遗传算法E、傅里叶变换F、以上全部7、关于机器视觉中的图像处理，以下哪些说法是正确的？（）A. 图像增强可以提高图像质量，但不会影响图像的尺寸B. 图像压缩可以减小图像数据量，但可能会损失一些信息C. 图像分割是将图像分割成若干区域的过程D. 边缘检测是提取图像中物体边缘的过程E. 图像滤波可以去除图像中的噪声8、以下关于深度学习的描述，哪些是正确的？（）A. 深度学习是机器学习的一个分支，主要研究层次化的神经网络B. 深度学习模型通常具有大量的参数和节点，导致计算量较大C. 深度学习在图像识别、语音识别等领域取得了显著的成果D. 深度学习模型训练过程中需要大量的数据E. 深度学习模型具有较好的泛化能力，但可能会过拟合9、9、针对机器视觉系统的硬件选型，下列哪些因素是需要考虑的关键因素？（）A. 图像传感器类型B. 系统响应时间C. 摄像机分辨率D. 光源特性E. 传感器尺寸 10、 10、哪几种典型的机器视觉技术能够有效应对光照变化带来的挑战？（）A. 背光照明B. 侧光照明C. 透射照明D. 平行光照明E. 三维激光扫描三、判断题（本大题有10小题，每小题2分，共20分）1、机器视觉系统通常不用于工业自动化领域。
机器视觉工程师招聘笔试题与参考答案(某大型央企)2024年
2024年招聘机器视觉工程师笔试题与参考答案(某大型央企)(答案在后面)一、单项选择题（本大题有10小题，每小题2分，共20分）1、以下哪种传感器不属于常用的机器视觉系统中的图像采集设备？（）A、CCD相机B、CMOS相机C、红外线传感器D、激光雷达2、在图像处理中，以下哪个步骤不属于图像增强的范畴？（）A、灰度化B、锐化C、滤波D、边缘检测3、在机器视觉系统中，用于确定物体位置的算法通常被称为：A. 分类器B. 检测器C. 定位器D. 跟踪器4、以下哪种方法不是常用的图像去噪技术？A. 均值滤波B. 中值滤波C. 高斯滤波D. 直方图均衡化5、下列哪种传感器是机器视觉系统中常用的光源？A. 红外线传感器B. 紫外线传感器C. 可见光摄像头D. 激光雷达6、以下哪种图像处理算法用于图像二值化？A. 高斯模糊B. 中值滤波C. 归一化D. 阈值分割7、在机器视觉系统中，用于检测物体边缘或特征点的常用算法是？A. 傅里叶变换B. 卡尔曼滤波C. Canny边缘检测D. 霍夫变换8、在工业机器视觉应用中，为了提高图像对比度并突出感兴趣区域，经常采用哪种图像预处理技术？A. 图像旋转B. 灰度化C. 直方图均衡化D. 模板匹配9、以下哪个技术不属于机器视觉系统的关键技术？A. 模式识别B. 图像处理C. 机器学习D. 激光雷达 10、在机器视觉系统中，用于检测图像中物体边缘的算法是？A. 颜色分割B. 模板匹配C. Sobel算子D. 最近邻法二、多项选择题（本大题有10小题，每小题4分，共40分）1、在机器视觉系统中，下列哪些因素会影响图像处理的质量？A. 光源B. 相机分辨率C. 镜头焦距D. 图像处理算法2、以下哪些技术可以用于物体识别与分类？A. 卷积神经网络 (CNN)B. 支持向量机 (SVM)C. 决策树D. K-均值聚类3、以下哪些技术是机器视觉系统中常用的图像预处理技术？（）A、灰度化B、滤波C、边缘检测D、几何变换E、直方图均衡化4、以下哪些是机器视觉系统中的特征提取方法？（）A、颜色特征B、纹理特征C、形状特征D、轮廓特征E、光谱特征5、关于机器视觉系统的构成，以下哪些是正确的？（）A、光源B、镜头C、图像传感器D、图像处理软件E、机械结构6、以下哪些技术属于机器视觉中的特征提取方法？（）A、边缘检测B、角点检测C、纹理分析D、颜色识别E、形态学处理7、以下哪些是机器视觉系统中的基本组成部分？（）A. 光源B. 相机C. 图像处理软件D. 传感器E. 机械结构8、以下哪些是机器视觉系统的应用领域？（）A. 自动化检测B. 工业制造C. 医学影像分析D. 交通监控E. 生物识别9、以下哪些技术或算法常用于图像处理和机器视觉领域？（）A. 深度学习B. 遗传算法C. 支持向量机D. 随机森林E. 卡尔曼滤波 10、在机器视觉系统中，以下哪些是常见的图像预处理步骤？（）A. 图像增强B. 图像滤波C. 归一化D. 透视变换E. 颜色空间转换三、判断题（本大题有10小题，每小题2分，共20分）1、机器视觉系统中的摄像头可以完全替代人眼进行图像采集和处理。
康耐视机器视觉入厂考核第四卷及答案
第四卷一、填空题。
（1’X16=16）1、使用Gige Cogfiguration Tool工具对连接相机的每个网卡进行防火墙、巨型帧、 ebus 等参数进行配置；2、CogPMAlign图像训练正确顺序为获取训练图像、设置训练区域和原点、设置训练参数、训练图案、查看结果。
3、Caliper 编辑控件有两种模式，分别为____边缘模式_____，_______________________.4、PatMax的精度可以达到 1 像素。
5、上图中①代表被摄体距离 WD ，②代表景深③代表像距。
6、8704E卡采用4-Pin电源连接器连接 12v 电源。
7、光源的和直接决定图像的效果。
二、名词解释（2’X4=8）1、机器视觉：_视觉即使用数字功能分析数字图像，当使用工业领域称之为机器视觉__。
2、像素：_感光器件上的基本感光单元，既相机识别到的图像上的最小单元__________________。
3、像素分辨率：_______________每个像素代表的毫米值_________________。
4、精度：测量值与真实值的差别。
三、选择题。
（2’X5=10）1、按照明方式分类，常见的光源类型有哪些？（ ABCEF ）A.背景光、B.线形光、C.环形光、D.低角度光、E.同轴光、F.Dome光2、下图, 白色表示光圈大小，请问哪个能得到最大的景深（ F ）A B C D E F3、下列哪些方法可以减少PMAlign工具运行时间（ A ）A. 增大接受阀值B. 减小粗糙粒度数值C.降低对比度阈值D.增加缩放比例4、可以读取ID代码的产品有：（ C ）A、CheckerB、In-SightC、DataManD、Vision Pro5、PMAlign工具输出结果数据（X,Y,Angle等）是在哪个空间下（C ）A.像素空间B.输入图像空间C.训练区域选取空间D.搜索区域选取空间四、简答题。
（36分）1、机器视觉有那四个方面的作用，英文是什么？（8分）引导Guide检验Inspect测量Gauge识别Identify2、已知ProjectionValues为｛10，9，9，8，7，9，11，15，12，10｝，FilterHalfSizeInPixels=2，求FilterValues。
机器人视觉系统检测题考核试卷
B. SURF
C. HOG
D. All of the above
3.下列哪些深度学习模型在图像识别中应用广泛？（）
A. LeNet
B. AlexNet
C. VGGNet
D. All of the above
4.以下哪些框架可用于深度学习？（）
A. TensorFlow
B. PyTorch
D. All of the above
10.以下哪些属于机器视觉中的3D重建技术？（）
A.结构光
B.面结构重建
C.双目立体视觉
D. All of the above
11.以下哪些因素会影响机器人视觉系统的性能？（）
A.光照条件
B.摄像头分辨率
C.图像处理算法
D. All of the above
12.以下哪些是计算机视觉中的关键点检测算法？（）
9.______是一种无监督学习算法，常用于图像的去噪和特征提取。
（）
10.计算机视觉的一个重要应用是______，它可以帮助计算机理解和解释图像内容。
（）
四、判断题（本题共10小题，每题1分，共10分，正确的请在答题括号中画√，错误的画×）
1.在机器人视觉系统中，图像的预处理步骤可以完全自动化，无需人工干预。（）
A. CNN
B. RNN
C. LSTM
D. YOLO
8.下列哪个不是深度学习框架？（）
A. TensorFlow
B. PyTorch
C. OpenCV
D. Keras
9.以下哪个不是图像识别中常用的数据集？（）
A. MNIST
B. ImageNet
C. COCO
机器视觉试题及答案
机器视觉试题及答案一、选择题1. 机器视觉系统的主要功能是什么？A. 识别物体B. 测量物体尺寸C. 定位物体D. 所有以上选项答案：D2. 以下哪个不是机器视觉系统中的光源类型？A. 卤素灯B. 氙灯C. LED灯D. 荧光灯答案：B3. 在机器视觉中，边缘检测算法的作用是什么？A. 确定物体的边界B. 识别物体的颜色C. 测量物体的表面粗糙度D. 计算物体的面积答案：A二、简答题1. 描述机器视觉系统中相机的分辨率对图像质量的影响。
分辨率是衡量相机图像质量的关键参数之一。
高分辨率的相机能够捕捉到更多的图像细节，提供更清晰的图像。
在机器视觉系统中，高分辨率有助于更准确地识别和测量物体，尤其是在需要高精度检测的应用场景中。
2. 解释什么是机器视觉中的图像预处理，以及它的重要性。
图像预处理是机器视觉系统中的一个关键步骤，它涉及对原始图像数据进行一系列操作，以改善图像质量，增强特征，或将图像转换为更适合后续处理的形式。
预处理的目的是去除图像中的噪声，校正光照不均，增强边缘等，以便提高后续图像分析算法的性能和准确性。
三、计算题1. 如果一个机器视觉系统使用了一个分辨率为1920x1080像素的相机，并且物体的实际尺寸为100mm x 50mm，计算相机的视场大小（Fieldof View, FOV）。
假设相机的焦距为f，视场大小可以通过以下公式计算：FOV_x = (实际尺寸_x * 焦距) / 分辨率_xFOV_y = (实际尺寸_y * 焦距) / 分辨率_y由于题目中没有给出焦距，我们无法直接计算出视场大小。
但是，如果知道焦距，就可以使用上述公式计算出FOV_x和FOV_y。
四、案例分析题1. 描述一个机器视觉系统在自动化装配线中的应用案例，并解释其工作原理。
在自动化装配线中，机器视觉系统常用于确保组件的正确放置和装配。
例如，在一个电子设备装配线上，机器视觉系统可以检查电路板上的元件是否正确放置，是否有缺失或错误放置的元件。