机器视觉算法考试题集.docxVIP

第PAGE页共NUMPAGES页

机器视觉算法考试题集

一、单选题（每题2分，共20题）

1.在机器视觉系统中，以下哪项不是图像预处理的主要目的？

A.噪声抑制

B.图像增强

C.图像配准

D.图像压缩

2.傅里叶变换主要用于解决机器视觉中的什么问题？

A.图像分类

B.图像滤波

C.图像分割

D.图像配准

3.在特征提取中，以下哪种方法不属于传统机器视觉的常用方法？

A.SIFT特征

B.HOG特征

C.CNN特征

D.SURF特征

4.在目标检测中，以下哪种算法不属于基于深度学习的方法？

A.YOLO

B.SSD

C.Haar特征分类器

D.FasterR-CNN

5.在图像分割中，以下哪种方法不属于监督学习方法？

A.K-means聚类

B.支持向量机（SVM）

C.U-Net

D.超像素分割

6.在三维重建中，以下哪种传感器不是常用的深度传感器？

A.激光雷达（LiDAR）

B.普通相机

C.结构光相机

D.深度相机

7.在视觉跟踪中，以下哪种算法不属于基于特征的方法？

A.光流法

B.KCF跟踪器

C.MOSSE跟踪器

D.深度学习跟踪

8.在图像识别中，以下哪种损失函数不属于分类任务中常用的损失函数？

A.交叉熵损失

B.MSE损失

C.Hinge损失

D.softmax损失

9.在姿态估计中，以下哪种方法不属于基于模板的方法？

A.DMP模型

B.OpenPose

C.AlphaPose

D.PnP算法

10.在视觉测量中，以下哪种方法不属于非接触式测量方法？

A.三维重建

B.结构光

C.激光轮廓仪

D.轮廓投影

二、多选题（每题3分，共10题）

1.图像预处理中常用的滤波方法有哪些？

A.均值滤波

B.中值滤波

C.高斯滤波

D.边缘检测

2.特征提取中常用的传统方法有哪些？

A.SIFT特征

B.SURF特征

C.ORB特征

D.HOG特征

3.目标检测中常用的深度学习方法有哪些？

A.YOLO

B.SSD

C.FasterR-CNN

D.R-CNN

4.图像分割中常用的方法有哪些？

A.K-means聚类

B.SVM分割

C.U-Net

D.超像素分割

5.三维重建中常用的传感器有哪些？

A.激光雷达（LiDAR）

B.结构光相机

C.深度相机

D.普通相机

6.视觉跟踪中常用的算法有哪些？

A.光流法

B.KCF跟踪器

C.MOSSE跟踪器

D.深度学习跟踪

7.图像识别中常用的损失函数有哪些？

A.交叉熵损失

B.MSE损失

C.Hinge损失

D.softmax损失

8.姿态估计中常用的方法有哪些？

A.DMP模型

B.OpenPose

C.AlphaPose

D.PnP算法

9.视觉测量中常用的非接触式测量方法有哪些？

A.三维重建

B.结构光

C.激光轮廓仪

D.轮廓投影

10.机器视觉系统中的常用模块有哪些？

A.图像采集

B.图像预处理

C.特征提取

D.目标检测

三、判断题（每题1分，共10题）

1.傅里叶变换可以将图像从空间域转换到频率域。（√）

2.SIFT特征具有旋转不变性。（√）

3.YOLO算法是一种基于区域的检测算法。（×）

4.K-means聚类是一种监督学习方法。（×）

5.三维重建只能使用激光雷达进行。（×）

6.光流法是一种基于特征点的跟踪方法。（√）

7.交叉熵损失适用于回归任务。（×）

8.OpenPose可以用于多人姿态估计。（√）

9.视觉测量只能使用接触式方法。（×）

10.机器视觉系统只能用于工业领域。（×）

四、简答题（每题5分，共5题）

1.简述图像预处理的主要目的和方法。

2.简述特征提取在机器视觉中的重要性。

3.简述目标检测与图像分割的区别。

4.简述三维重建的基本原理。

5.简述视觉跟踪的常用算法及其特点。

五、论述题（每题10分，共2题）

1.论述深度学习在机器视觉中的应用及其优势。

2.论述机器视觉系统在智能制造中的应用及其挑战。

答案与解析

一、单选题

1.D

解析：图像预处理的主要目的是噪声抑制、图像增强、图像配准等，图像压缩不属于预处理范畴。

2.B

解析：傅里叶变换主要用于图像滤波，将图像从空间域转换到频率域进行处理。

3.C

解析：SIFT、HOG、SURF属于传统机器视觉的特征提取方法，CNN特征属于深度学习方法。

4.C

解析：Haar特征分类器是基于传统方法的，其他选项均属于深度学习方法。

5.A

解析：K-means聚类是无监督学习方法，其他选项均属于监督学习方法。