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2025年机器人视觉测试题及答案
本文借鉴了近年相关经典测试题创作而成，力求帮助考生深入理解测试题型，掌握答题技巧，提升应试能力。
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2025年机器人视觉测试题及答案
一、单选题（每题2分，共20分）
1.在机器人视觉系统中，以下哪种传感器最常用于深度测量？
A.红外传感器
B.激光雷达（LiDAR）
C.CMOS相机
D.超声波传感器
答案：B
解析：激光雷达（LiDAR）通过发射激光并测量反射时间来计算距离，是目前机器人视觉中最常用的深度测量工具。红外传感器主要用于测距但精度较低，CMOS相机需结合立体视觉或结构光技术实现深度测量，超声波传感器精度更低且易受环境干扰。
2.以下哪种图像处理算法常用于边缘检测？
A.高斯滤波
B.SIFT特征点检测
C.Canny边缘检测
D.K-means聚类
答案：C
解析：Canny边缘检测是一种经典的边缘检测算法，通过高斯滤波、梯度计算、非极大值抑制和双阈值处理等步骤提取图像边缘。高斯滤波用于降噪，SIFT用于特征检测，K-means用于图像分割。
3.机器人视觉中，以下哪种方法常用于目标跟踪？
A.光流法
B.主成分分析（PCA）
C.决策树分类
D.卷积神经网络（CNN）
答案：A
解析：光流法通过分析像素运动矢量来跟踪目标，适用于动态场景。PCA用于降维，决策树用于分类，CNN主要用于目标检测和识别。
4.以下哪种相机标定方法属于自标定？
A.张正友标定法
B.运动恢复结构（SfM）
C.双目立体视觉标定
D.相机内参标定
答案：B
解析：运动恢复结构（SfM）通过多视图几何原理，仅使用相机拍摄的多张图像进行标定，无需标定板。张正友标定法、双目立体视觉标定和相机内参标定均需外部标定工具。
5.在机器人导航中，以下哪种算法常用于路径规划？
A.A算法
B.K-means聚类
C.卷积神经网络（CNN）
D.主成分分析（PCA）
答案：A
解析：A算法是一种启发式有哪些信誉好的足球投注网站算法，常用于机器人路径规划，通过评估路径代价和启发函数选择最优路径。K-means用于聚类，CNN用于图像识别，PCA用于降维。
6.以下哪种技术常用于提高机器人视觉系统在低光照条件下的性能？
A.图像增强
B.深度学习迁移学习
C.立体视觉
D.相机内参标定
答案：A
解析：图像增强技术（如直方图均衡化、Retinex算法）可提升低光照图像的对比度。深度学习迁移学习可利用预训练模型提高性能，但并非直接解决低光照问题。立体视觉和相机内参标定与光照无关。
7.以下哪种方法常用于机器人视觉中的物体识别？
A.传统模板匹配
B.卷积神经网络（CNN）
C.K-means聚类
D.支持向量机（SVM）
答案：B
解析：卷积神经网络（CNN）是目前最先进的物体识别技术，通过深度学习自动提取特征。传统模板匹配效率低且鲁棒性差，K-means用于聚类，SVM用于分类但不如CNN效果。
8.在机器人抓取任务中，以下哪种传感器常用于检测抓取力？
A.压力传感器
B.惯性测量单元（IMU）
C.红外传感器
D.CMOS相机
答案：A
解析：压力传感器用于测量抓取力，确保物体被稳定抓取而不损坏。IMU用于姿态测量，红外传感器用于测距，CMOS相机用于视觉识别。
9.以下哪种技术常用于提高机器人视觉系统的小目标检测能力？
A.图像放大
B.亚像素定位
C.图像分割
D.光流法
答案：B
解析：亚像素定位技术通过插值算法提高目标检测精度，特别适用于小目标检测。图像放大会损失细节，图像分割用于区域划分，光流法用于运动分析。
10.在机器人视觉系统中，以下哪种算法常用于图像去噪？
A.高斯滤波
B.中值滤波
C.K-means聚类
D.卷积神经网络（CNN）
答案：B
解析：中值滤波能有效去除椒盐噪声，适用于机器人视觉系统中的图像预处理。高斯滤波适用于高斯噪声，K-means用于聚类，CNN主要用于深度学习任务。
二、多选题（每题3分，共15分）
1.以下哪些技术可用于提高机器人视觉系统的鲁棒性？
A.图像增强
B.深度学习迁移学习
C.立体视觉
D.相机标定
E.光流法
答案：A,B,D
解析：图像增强、深度学习迁移学习和相机标定都能提高系统的鲁棒性。立体视觉和光流法主要用于特定任务，与鲁棒性无关。
2.以下哪些传感器可用于机器人视觉系统？
A.CMOS相机
B.激光雷达（LiDAR）
C.红外传感器
D.超声波传感器
E.惯性测量单元（IMU）
答案：A,B,C,D
解析：CMOS相机、激光雷达、红外传感器和超声波传感器均可用于机器人视觉系统。IMU主要用于姿态测量，与视觉系统关联性较低。
3.以下哪些算法可用于目标检测？
A.R-CNN
B.YOLO
C.K-means聚类
D.A算法
E.SIFT特征点检测
答案：A,B,E
解析：R
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