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2025年人形机器人视觉传感器强光抑制实操试卷及答案

考试时间：______分钟总分：______分姓名：______

一、

简述人形机器人在哪些典型场景下容易受到强光干扰，并说明强光干扰对机器人视觉系统性能可能产生哪些主要影响。

二、

比较基于硬件的强光抑制方案和基于软件的强光抑制算法各自的主要特点、优势以及通常的适用场景。

三、

某型人形机器人使用的视觉传感器在白天强光直射下，图像出现明显的过饱和亮区，导致周围细节信息丢失。请列举至少三种不同的软件或算法层面的强光抑制方法，并简要说明其中一种方法的基本原理。

四、

在调试一款用于人形机器人的摄像头模块的强光抑制功能时，发现调整参数后图像虽然眩光有所减弱，但整体亮度明显下降，且阴影区域过重。请分析可能的原因，并提出相应的调整思路或解决方案。

五、

假设你需要为一个需要在户外复杂光照条件下进行导航的人形机器人设计一套视觉系统强光抑制方案。请简述你会考虑的关键要素，包括硬件选型方面和软件算法方面，并说明选择这些要素的依据。

六、

描述在实施视觉传感器强光抑制策略时，如何定义和评估抑制效果的好坏。请至少提出三个可以量化的评估指标。

七、

在实际应用中，即使采用了强光抑制技术，有时仍会遇到抑制效果不理想的情况，例如特定类型的反射面（如水面、镜面）产生的眩光难以抑制。请分析这种情况下可能的原因，并探讨可以尝试采用的补充措施或改进方向。

试卷答案

一、

人形机器人在户外行走、导航、与环境交互（如抓取物体）、人脸识别等场景下容易受到强光干扰。强光干扰可能导致：图像局部过曝，丢失高光区域细节；信噪比降低，图像整体模糊；产生眩光，影响目标检测和识别的准确性；在阴影与高光区域交界处出现伪影，增加图像处理难度。

二、

硬件方案通常通过在传感器前加装滤光片（如偏振滤光片、ND滤光片）或使用特殊设计的传感器面阵（如双曝光、全局快门）来物理衰减或避免过曝，优点是实时性好、功耗相对较低，缺点是可能影响图像的整体亮度、色彩或增加系统成本，且适应性有限。软件算法方案通过处理采集到的图像数据来抑制强光，方法多样（如阴影检测与补偿、直方图均衡化优化、自适应滤波、基于AI的目标识别与背景分离等），优点是灵活性强、可适应不同场景和光照变化，缺点是计算量大、实时性可能受影响、对算法设计依赖度高。

三、

方法一：阴影检测与补偿。基本原理是首先检测图像中由于光照不均产生的阴影区域，然后对阴影区域进行亮度提升或颜色校正，以恢复阴影区域的细节信息，同时结合全局的亮区抑制处理，从而达到平衡亮区和阴影区域的效果。

四、

可能原因：1）抑制参数（如阈值、窗口大小）设置不当，过于激进地抑制了整个亮区，也包括了部分有用的高光信息；2）算法本身对特定光照条件（如强烈的镜面反射）处理效果不佳；3）图像采集时快门速度过慢，导致运动物体或场景动态部分的拖影与眩光叠加，加剧了干扰。调整思路：1）适当降低抑制强度参数，保护部分高光细节；2）尝试不同的抑制算法或调整现有算法参数以适应特定眩光类型；3）提高快门速度或使用更高ISO感光度（如果硬件允许），改善整体曝光和动态范围；4）检查传感器安装角度，尝试规避主要光源。

五、

关键要素：硬件选型方面，优先考虑具有高动态范围（HDR）、宽快门速度范围、可能带有物理防眩光设计（如偏振滤镜自动切换）或全局快门的传感器；软件算法方面，需要集成高效的实时强光抑制算法，如基于机器学习的场景分割与眩光定位算法，并结合优化的直方图均衡化技术。选择依据：高动态范围和宽快门速度能物理上提升系统对强光和阴影的适应能力；全局快门避免运动模糊；物理防眩光设计直接衰减有害光线；高效的算法能智能地适应复杂多变的户外光照，保证关键信息的可提取性。

六、

评估指标：1）信噪比（SNR）或对比度改善：测量抑制处理后图像的有用信号与噪声的比值，或目标区域与背景区域的亮度对比度，越高表示抑制效果越好；2）过曝区域抑制程度：量化图像中极端过曝像素的比例或面积占比，数值越低表示抑制效果越好；3）细节保留率：通过与传统曝光方式或无抑制处理的图像对比，评估抑制处理后图像在强光/阴影区域细节信息的保留程度，可通过特定区域的主观评价或客观纹理相似度指标衡量。

七、

原因：1）特定类型反射面（如镜面、水面）产生的眩光能量高、方向性强，传统宽谱滤光片效果有限；2）算法可能难以准确识别和建模这种高强度、方向性强的非均匀光照；3）眩光可能迅速变化（如水面反射）。补充措施或改进方向：1）在硬件层面增加针对特定波段（如红外）的滤光或反射抑制装置；2）在软件层面，研究更先进的眩光定位与抑制算法，可能需要利用机器学习进行模型训练；3）结合其他传感器信息（如激光雷达或IMU）辅助判断环境，规避或预测眩光出现；4）采用抗反射涂层或特殊表面处理来改变反射特性