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机器视觉工程师招聘面试题及答案2025年

一、选择题

1.以下哪种图像滤波方法属于非线性滤波？()

A.均值滤波

B.高斯滤波

C.中值滤波

D.拉普拉斯滤波

答案：C

解析：均值滤波和高斯滤波是线性滤波，它们是通过对邻域内像素进行线性加权求和来实现滤波的。拉普拉斯滤波是一种二阶微分算子，用于增强图像中的边缘，也是线性的。而中值滤波是将邻域内像素的灰度值排序后取中值作为中心像素的新值，属于非线性滤波。

2.在机器视觉中，SIFT特征描述符具有以下哪种特性？()

A.不具有尺度不变性

B.不具有旋转不变性

C.对光照变化敏感

D.具有尺度和旋转不变性

答案：D

解析：SIFT（尺度不变特征变换）特征描述符的主要优点就是具有尺度不变性和旋转不变性，同时对光照变化、仿射变换和视角变化等也具有一定的鲁棒性。

3.相机的分辨率通常指的是()

A.相机能够拍摄的最大帧数

B.相机传感器上像素的数量

C.相机的动态范围

D.相机的焦距

答案：B

解析：相机的分辨率是指相机传感器上像素的数量，通常用水平像素数乘以垂直像素数来表示，如1920×1080。最大帧数与相机的帧率有关，动态范围是指相机能够捕捉的最亮和最暗部分的比值，焦距则是镜头的一个光学参数。

4.以下哪种图像分割算法基于区域生长的思想？()

A.阈值分割

B.分水岭分割

C.K-均值聚类分割

D.区域生长分割

答案：D

解析：阈值分割是根据像素的灰度值与一个或多个阈值进行比较来分割图像。分水岭分割是基于拓扑学的一种分割方法，通过模拟水的流动来分割图像。K-均值聚类分割是一种基于聚类的分割方法，将像素根据其特征值进行聚类。而区域生长分割是从一个或多个种子点开始，将具有相似属性的相邻像素合并到同一个区域中，基于区域生长的思想。

5.霍夫变换主要用于检测图像中的()

A.颜色特征

B.纹理特征

C.边缘特征

D.直线和圆等几何形状

答案：D

解析：霍夫变换是一种特征提取方法，主要用于检测图像中的直线和圆等几何形状。它通过将图像空间中的点转换到参数空间中，在参数空间中寻找峰值来确定几何形状的参数。颜色特征和纹理特征通常使用其他专门的方法来提取，边缘特征一般使用边缘检测算子如Sobel、Canny等来检测。

二、填空题

1.机器视觉系统一般由光源、____、图像采集卡、图像处理软件和执行机构等部分组成。

答案：相机

2.常用的边缘检测算子有Sobel算子、____算子和Canny算子等。

答案：Prewitt

3.在图像增强中，直方图均衡化是一种常用的____增强方法。

答案：灰度

4.特征匹配中，常用的匹配度量方法有欧氏距离、____等。

答案：汉明距离

5.立体视觉中，通过计算左右图像中对应点的____来获取深度信息。

答案：视差

三、判断题

1.高斯滤波可以完全消除图像中的噪声，使图像变得绝对清晰。()

答案：×

解析：高斯滤波是一种线性平滑滤波，主要用于消除高斯噪声，它通过对邻域内像素进行加权平均来平滑图像，但不能完全消除噪声，也不能使图像变得绝对清晰，在平滑噪声的同时会使图像的边缘等细节信息变得模糊。

2.图像的灰度直方图能够反映图像的颜色分布情况。()

答案：×

解析：图像的灰度直方图是反映图像灰度级分布的统计图表，它只与图像的灰度值有关，不能反映图像的颜色分布情况。颜色分布情况需要使用颜色直方图等专门的方法来描述。

3.深度学习中的卷积神经网络（CNN）在机器视觉领域取得了巨大成功，主要是因为它能够自动提取图像的特征。()

答案：√

解析：卷积神经网络（CNN）通过卷积层、池化层等结构，能够自动从图像数据中学习到不同层次的特征，避免了传统方法中手动设计特征的繁琐过程，在图像分类、目标检测、语义分割等机器视觉任务中取得了巨大成功。

4.双目相机的基线距离越大，测量的深度精度越高。()

答案：√

解析：在双目视觉中，基线距离是指两个相机光心之间的距离。基线距离越大，左右图像中对应点的视差就越大，根据视差与深度的关系，视差越大，深度测量的精度就越高。

5.形态学操作中的膨胀操作会使图像中的物体变小。()

答案：×

解析：形态学膨胀操作是将图像中的物体边界向外扩张，使物体变大，而腐蚀操作会使图像中的物体变小。

四、简答题

1.简述机器视觉中光源的作用和常见类型。

(1).光源的作用：照亮目标，提高目标的对比度，突出测量特征，减少环境光的干扰，保证图像的质量和稳定性，从而提高机器视觉系统的准确性和可靠性。

(2).常见类型：

(1).环形光源：提供环形照明，适用于检测圆形物体的表面缺陷、字符识别等。

(2).背光源：用于强调物体的轮廓，适用于测量物体的尺寸、形状等。

(3).条形