机器视觉工程师招聘笔试题与参考答案(某大型集团公司)2025年

2025年招聘机器视觉工程师笔试题与参考答案(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、在机器视觉系统中，哪一种传感器最常用于获取二维图像？A.超声波传感器B.激光雷达（LiDAR）C.CCD/CMOS图像传感器D.磁场传感器2、下列哪种算法不属于图像特征提取方法？A.SIFT(尺度不变特征变换)B.HOG(方向梯度直方图)C.K-means聚类D.SURF(加速稳健特征)3、题干：在机器视觉系统中，以下哪个组件主要用于获取被观察物体的图像？A.激光扫描仪B.摄像机C.激光雷达D.红外探测器4、题干：在图像处理中，以下哪个算法适用于对图像进行边缘检测？A.中值滤波B.高斯滤波C.Canny算法D.Sobel算法5、机器视觉系统中的光源选择时，以下哪种光源适合用于检测黑色物体？A、红外线光源B、白光LED光源C、紫外光光源D、激光光源6、在机器视觉应用中，若需要检测目标物体的表面缺陷，以下哪种图像处理技术最适合用于边缘提取？A、中值滤波B、傅里叶变换C、灰度阈值化D、Canny边缘检测7、下列哪项不属于机器视觉系统的关键组件？（）A、光源B、相机C、图像处理软件D、机器人执行器8、以下关于机器视觉系统的优点说法中，不正确的是（）A、提高生产效率B、降低人工成本C、提升产品检测精度D、适合任何环境下的应用9、在机器视觉系统中，用于确定物体边缘的算法被称为：A.特征提取B.形态学处理C.边缘检测D.颜色分割10、下列哪种滤波器主要用于减少图像中的噪声？A.中值滤波器B.高斯滤波器C.锐化滤波器D.A和B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硬件组成部分？（）A、摄像头B、光源C、图像处理器D、机械臂E、传感器2、以下哪些是机器视觉系统中的软件组成部分？（）A、图像处理算法B、机器学习模型C、用户界面D、数据存储系统E、操作系统3、在工业机器视觉系统中，常用的光源类型有哪些？（多项选择）A、白炽灯B、LED光源C、激光光源D、红外光源4、机器视觉系统在以下哪些场景中具有广泛应用价值？（多项选择）A、医疗影像识别B、工业产品检测C、自动驾驶系统D、家庭娱乐设备5、以下哪些技术在机器视觉系统中可以用于图像增强？（）A、灰度阈值分割B、直方图均衡化C、边缘检测D、噪声滤波E、透视变换6、以下关于机器视觉系统的特点描述正确的是：（）A、对环境要求不高，不受光线影响B、能实时处理大量数据C、具有自学习的能力，可以逐渐提高识别准确率D、对图像质量要求高，需要高质量输入图像E、不受图像分辨率影响7、在机器视觉系统中，图像预处理阶段通常包括哪些步骤？A.图像增强B.图像分割C.特征提取D.噪声去除8、下列哪种算法可以用于检测图像中的边缘？A.Canny算法B.Sobel算子C.Hough变换D.K-means聚类9、以下哪些技术或方法属于机器视觉领域常用的图像处理技术？（）A.边缘检测B.形态学操作C.直方图均衡化D.光流法E.3D重建10、在机器视觉系统中，以下哪些因素会影响目标检测的准确性？（）A.图像质量B.目标与背景的对比度C.目标的大小和形状D.系统的分辨率E.环境光照条件三、判断题（本大题有10小题，每小题2分，共20分）1、机器视觉系统中的图像预处理步骤主要目的是提高图像质量，使后续图像分析和理解更加容易。例如，可以去除图像中的噪声，并使图像形状更适合分析。2、深度学习网络结构越深，其隐藏层次越多，因此一定能够处理更复杂的视觉任务。3、机器视觉系统的光照处理属于图像预处理阶段的后期步骤。4、深度学习在机器视觉领域主要应用于图像识别和目标检测。5、在图像处理中，高斯滤波器可以有效地减少图像中的噪声，同时保持边缘信息不受影响。（正确）6、SIFT算法对光照变化和视角变换不敏感，因此在匹配不同条件下的图像特征点时表现不佳。（错误）7、招聘机器视觉工程师笔试题与参考答案（某大型集团公司）试卷三、判断题（每题5分，共10分）7、数字图像处理中，灰度变换可以通过直方图均衡化方法提高图像的对比度，但不会改变图像的亮度。（）8、在机器视觉系统中，深度学习算法在图像识别任务中比传统图像处理方法具有更高的准确性和鲁棒性。（）9、机器视觉系统常用的光源类型包括RGB（红绿蓝）光源和红外光源，因为这两种光源都具有高对比度。10、图像滤波器中的高低通滤波器是指根据像素值的大小来决定是否保留像素点的，低通滤波器能使图像变得更加模糊，而高通滤波器则能增强图像中的边缘和细节。四、问答题（本大题有2小题，每小题10分，共20分）第一题请简要描述机器视觉系统的基本组成部分，并说明每个组成部分的作用和相互关系。第二题题目描述：在机器视觉应用中，特征匹配是一项关键技术。请解释SIFT（Scale-InvariantFeatureTransform）算法的基本原理，并说明其在图像处理中的优势和局限性。请举例说明SIFT算法的一个典型应用场景。2025年招聘机器视觉工程师笔试题与参考答案(某大型集团公司)一、单项选择题（本大题有10小题，每小题2分，共20分）1、在机器视觉系统中，哪一种传感器最常用于获取二维图像？A.超声波传感器B.激光雷达（LiDAR）C.CCD/CMOS图像传感器D.磁场传感器答案：C解析：在机器视觉应用中，CCD（电荷耦合器件）和CMOS（互补金属氧化物半导体）图像传感器是最常用的图像采集设备，它们能够高效地将光信号转换为电信号，从而形成数字图像。超声波传感器和激光雷达主要用于测距和环境建模，而磁场传感器则用于检测磁场变化。2、下列哪种算法不属于图像特征提取方法？A.SIFT(尺度不变特征变换)B.HOG(方向梯度直方图)C.K-means聚类D.SURF(加速稳健特征)答案：C解析：SIFT、HOG和SURF均为广泛使用的图像特征提取技术，分别用于识别图像中的关键点、描述对象边缘的方向分布以及提供快速且鲁棒的特征匹配。K-means聚类是一种无监督学习算法，通常用于数据分类或聚类分析，并非专门的图像特征提取方法。3、题干：在机器视觉系统中，以下哪个组件主要用于获取被观察物体的图像？A.激光扫描仪B.摄像机C.激光雷达D.红外探测器答案：B解析：摄像机是机器视觉系统中最常用的图像获取设备，它能够捕捉物体的图像信息，为后续的图像处理和分析提供原始数据。激光扫描仪和激光雷达主要用于距离测量，红外探测器主要用于探测物体的热辐射，它们不直接获取图像信息。因此，正确答案是B。4、题干：在图像处理中，以下哪个算法适用于对图像进行边缘检测？A.中值滤波B.高斯滤波C.Canny算法D.Sobel算法答案：C、D解析：Canny算法和Sobel算法都是常用的边缘检测算法。Canny算法以其边缘定位精度高、鲁棒性强而著称，它包括噪声抑制、梯度计算、非极大值抑制和边缘跟踪等步骤。Sobel算法通过计算图像灰度的梯度来检测边缘，它是一种简单有效的边缘检测方法。中值滤波和高斯滤波主要用于图像去噪，不适用于边缘检测。因此，正确答案是C和D。5、机器视觉系统中的光源选择时，以下哪种光源适合用于检测黑色物体？A、红外线光源B、白光LED光源C、紫外光光源D、激光光源答案：B解析：白光LED光源能提供多种波长的光，适用于多种颜色的目标检测，而黑色物体在白光下会吸收大部分光线，反射较少，因此对比度较高，容易被检测到。6、在机器视觉应用中，若需要检测目标物体的表面缺陷，以下哪种图像处理技术最适合用于边缘提取？A、中值滤波B、傅里叶变换C、灰度阈值化D、Canny边缘检测答案：D解析：Canny边缘检测是一种经典的边缘检测算法，能够有效检测图像中的边缘并保持边缘的平滑性，非常适合用于检测目标物体的表面缺陷。7、下列哪项不属于机器视觉系统的关键组件？（）A、光源B、相机C、图像处理软件D、机器人执行器答案：D解析：机器视觉系统的关键组件包括光源（用于照明被摄物体，提高图像质量）、相机（获取图像信息）、图像处理软件（用于分析和处理图像数据）。机器人执行器主要用于机器人的动作执行，不属于机器视觉系统的基础组件。8、以下关于机器视觉系统的优点说法中，不正确的是（）A、提高生产效率B、降低人工成本C、提升产品检测精度D、适合任何环境下的应用答案：D解析：选项A、B、C均为机器视觉系统的优点。机器视觉系统提高生产效率、降低人工成本、提升产品检测精度。但是，机器视觉系统对环境有一定的要求，如光源稳定性、温度湿度控制等，不适合所有环境下的应用。因此，选项D的说法不正确。9、在机器视觉系统中，用于确定物体边缘的算法被称为：A.特征提取B.形态学处理C.边缘检测D.颜色分割答案：C解析：边缘检测是一种图像处理技术，用于识别图像中亮度变化明显的点，这些点通常对应于物体的边界。在机器视觉中，边缘检测是非常重要的步骤，有助于后续的特征提取和对象识别。10、下列哪种滤波器主要用于减少图像中的噪声？A.中值滤波器B.高斯滤波器C.锐化滤波器D.A和B答案：D解析：中值滤波器通过取邻域内的中间值来替换中心像素值，可以有效去除椒盐噪声；高斯滤波器则是通过对图像进行平滑处理，降低图像的高频信息，达到去噪的效果。因此，选项D正确，因为这两种滤波器都常用于图像去噪。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硬件组成部分？（）A、摄像头B、光源C、图像处理器D、机械臂E、传感器答案：A、B、C、D、E解析：机器视觉系统的硬件组成部分通常包括摄像头用于捕捉图像，光源用于提供合适的照明条件，图像处理器用于处理图像数据，机械臂可以用于自动化的操作，以及传感器用于检测环境变化。因此，所有选项A、B、C、D、E都是机器视觉系统中的硬件组成部分。2、以下哪些是机器视觉系统中的软件组成部分？（）A、图像处理算法B、机器学习模型C、用户界面D、数据存储系统E、操作系统答案：A、B、C、D解析：机器视觉系统的软件组成部分包括图像处理算法用于分析图像数据，机器学习模型用于从数据中学习并做出决策，用户界面用于与用户交互，数据存储系统用于存储图像数据和算法结果，而操作系统是运行这些软件的平台。因此，选项A、B、C、D都是机器视觉系统中的软件组成部分。选项E，操作系统，虽然对于运行机器视觉软件是必需的，但它本身不是机器视觉系统的软件组成部分，而是运行这些软件的平台。3、在工业机器视觉系统中，常用的光源类型有哪些？（多项选择）A、白炽灯B、LED光源C、激光光源D、红外光源答案：B、C、D解析：在工业机器视觉系统中，常用的光源类型有LED光源、激光光源和红外光源。白炽灯主要是家用照明光源，不适合用于机器视觉系统。4、机器视觉系统在以下哪些场景中具有广泛应用价值？（多项选择）A、医疗影像识别B、工业产品检测C、自动驾驶系统D、家庭娱乐设备答案：A、B、C解析：机器视觉系统在医疗影像识别、工业产品检测以及自动驾驶系统中具有重要应用价值。虽然家庭娱乐设备可以采用其他形式的视觉技术，但通常不涉及机器视觉技术。5、以下哪些技术在机器视觉系统中可以用于图像增强？（）A、灰度阈值分割B、直方图均衡化C、边缘检测D、噪声滤波E、透视变换答案：B、C、D、E解析：A.灰度阈值分割是一种图像分割技术，它将灰度图像的像素分为不同的阈值等级，不属于增强技术。B.直方图均衡化是一种调整图像对比度的方法，它可以增强图像的局部对比度，是图像增强技术。C.边缘检测是一种用于提取图像中轮廓特征的方法，它可以增强图像中的边缘，是图像增强技术。D.噪声滤波是一种去除图像噪声的技术，可以提高图像质量，是图像增强技术。E.透视变换是一种几何变换，用于校正图像的透视畸变，也可以看作是一种增强图像的技巧。6、以下关于机器视觉系统的特点描述正确的是：（）A、对环境要求不高，不受光线影响B、能实时处理大量数据C、具有自学习的能力，可以逐渐提高识别准确率D、对图像质量要求高，需要高质量输入图像E、不受图像分辨率影响答案：B、C解析：A.错误，机器视觉系统对环境有一定要求，如光源、温度等可能会影响系统的性能。B.正确，机器视觉系统通常设计为实时处理，以满足工业生产等应用的需求。C.正确，许多机器视觉系统采用机器学习算法，通过训练可以逐渐提高识别准确率。D.错误，虽然机器视觉系统对图像质量有一定要求，但并不一定需要非常高的分辨率，具体取决于应用场景。E.错误，图像分辨率会影响机器视觉系统的识别性能，低分辨率可能导致细节丢失，影响识别准确率。7、在机器视觉系统中，图像预处理阶段通常包括哪些步骤？A.图像增强B.图像分割C.特征提取D.噪声去除答案：A、D解析：在机器视觉系统的图像预处理阶段，主要目的是改善图像质量，以便后续处理更加容易。选项A图像增强可以提高图像对比度等特性，使得感兴趣的特征更加明显；选项D噪声去除则是为了消除图像采集过程中引入的干扰，提升图像质量。而图像分割（B）和特征提取（C）虽然也是机器视觉的重要组成部分，但它们更常被归类于图像分析和理解阶段，而非预处理阶段。8、下列哪种算法可以用于检测图像中的边缘？A.Canny算法B.Sobel算子C.Hough变换D.K-means聚类答案：A、B解析：边缘检测是机器视觉中的一个基础任务，用于识别图像中物体的边界。选项ACanny算法和选项BSobel算子都是广泛使用的边缘检测方法。Canny算法通过非极大值抑制和双阈值来检测真正的边缘，而Sobel算子则利用梯度幅度来确定边缘位置。相比之下，Hough变换（C）主要用于从图像中检测直线等几何形状，K-means聚类（D）则是一种常用的无监督学习方法，用于数据分类或图像分割，并不是直接用于边缘检测的方法。9、以下哪些技术或方法属于机器视觉领域常用的图像处理技术？（）A.边缘检测B.形态学操作C.直方图均衡化D.光流法E.3D重建答案：A,B,C,D,E解析：A.边缘检测：用于找到图像中物体的边界，是图像处理和计算机视觉中常用的技术。B.形态学操作：包括膨胀和腐蚀等操作，用于去除噪声、填补孔洞、连接断裂等，常用于图像预处理。C.直方图均衡化：用于改善图像的对比度，使图像中的亮度分布更加均匀。D.光流法：通过分析图像序列中像素的运动，用于估计物体运动的速度和方向。E.3D重建：通过分析多个视角的二维图像数据，重建出三维物体的模型。10、在机器视觉系统中，以下哪些因素会影响目标检测的准确性？（）A.图像质量B.目标与背景的对比度C.目标的大小和形状D.系统的分辨率E.环境光照条件答案：A,B,C,D,E解析：A.图像质量：图像噪声、模糊等都会影响目标检测的准确性。B.目标与背景的对比度：对比度低时，目标与背景难以区分，检测难度增加。C.目标的大小和形状：不同大小和形状的目标可能需要不同的检测算法和参数。D.系统的分辨率：分辨率越高，细节越丰富，有助于提高检测的准确性。E.环境光照条件：光照变化可能导致目标与背景的对比度变化，影响检测效果。三、判断题（本大题有10小题，每小题2分，共20分）1、机器视觉系统中的图像预处理步骤主要目的是提高图像质量，使后续图像分析和理解更加容易。例如，可以去除图像中的噪声，并使图像形状更适合分析。答案：√。解析：图像预处理是机器视觉系统中重要的一个环节，它涵盖了多种技术手段，如灰度化、二值化、滤波、增强、归一化等，这些处理过程旨在改善图像质量，便于后续的图像分析和识别。2、深度学习网络结构越深，其隐藏层次越多，因此一定能够处理更复杂的视觉任务。答案：×。解析：深度学习网络的深度虽然可以增加模型的复杂度和表达能力，但并不是说深度越大就越能够处理所有类型的视觉任务。网络的深度过大会导致训练时间过长、过拟合（特别是在训练样本有限的情况下）、甚至性能可能会下降（“缺乏解释性”）。因此，需要根据具体任务的需求和数据集的规模来确定网络的深度与宽度，而不是简单地依靠深度来决定网络性能。3、机器视觉系统的光照处理属于图像预处理阶段的后期步骤。答案：错误解析：机器视觉系统的光照处理实际上属于图像预处理阶段的早期步骤。在采集图像后，如果光照条件不佳，会对图像的质量和后续的图像处理带来不良影响，因此需要尽早进行处理，以消除或减少光照带来的干扰。4、深度学习在机器视觉领域主要应用于图像识别和目标检测。答案：正确解析：深度学习是机器视觉领域内近年来的重要发展，其强大的特征提取和模式识别能力被广泛应用于图像识别（如人脸识别、物体识别）和目标检测（如行人和汽车检测）等领域。这些应用大大提高了机器视觉系统的智能化水平和精度。5、在图像处理中，高斯滤波器可以有效地减少图像中的噪声，同时保持边缘信息不受影响。（正确）答案：正确解析：高斯滤波是一种线性平滑滤波，适用于消除高斯噪声，非常有效地去除图像中的高频噪声。其工作原理是利用高斯分布函数作为权重对像素点及其邻域内的像素值加权平均，这样可以在平滑图像的同时尽量保持边缘信息。但是，如果参数选择不当，也可能导致边缘模糊。6、SIFT算法对光照变化和视角变换不敏感，因此在匹配不同条件下的图像特征点时表现不佳。（错误）答案：错误解析：SIFT（Scale-InvariantFeatureTransform）算法是尺度不变特征变换，它能够提取出对尺度、旋转、甚至一定程度上的光照变化和视角变换都具有稳定性的特征点。这使得SIFT在匹配不同条件下的图像特征点时表现出色，广泛应用于图像拼接、目标识别等领域。不过，对于极端的光照变化或视角变换，SIFT的效果可能会有所下降，但这并不意味着它表现不佳。7、招聘机器视觉工程师笔试题与参考答案（某大型集团公司）试卷三、判断题（每题5分，共10分）7、数字图像处理中，灰度变换可以通过直方图均衡化方法提高图像的对比度，但不会改变图像的亮度。（）答案：错误解析：直方图均衡化是一种图像增强技术，它可以提高图像的对比度，同时也会在一定程度上改变图像的亮度。通过均衡化，图像的直方图变得更加平坦，从而使得图像的亮度分布更加均匀，但整体亮度可能会因为对比度的增强而有所改变。8、在机器视觉系统中，深度学习算法在图像识别任务中比传统图像处理方法具有更高的准确性和鲁棒性。（）答案：正确解析：深度学习算法，特别是卷积神经网络（CNN），在图像识别任务中已经显示出比传统图像处理方法更高的准确性和鲁棒性。这是因为深度学习能够自动从大量数据中学习到复杂的特征，而传统图像处理方法通常需要人工设计特征提取器。随着数据量的增加和算法的改进，深度学习在图像识别领域的优势越来越明显。9、机器视觉系统常用的光源类型包括RGB（红绿蓝）光源和红外光源，因为这两种光源都具有高对比度。答案：错误解析：虽然RGB光源和红外光源在某些应用场景中确实因为对比度高而被广泛应用，但它们并非机器视觉系统中唯一的光源类型。例如，常用的还有环形光源、背光光源、同轴光源等。不同的应用场景可能需要不同类型的光源来最佳地满足视觉识别的需要。10、图像滤波器中的高低通滤波器是指根据像素值的大小来决定是否保留像素点的，低通滤波器能使图像变得更加模糊，而高通滤波器则能增强图像中的边缘和细节。答案：正确解析：高低通滤波器在图像处理中有重要作用，它们分别用于在图像上保持低频成分或高频成分。低通滤波器确实会使图像变得较为模糊，因为高频部分（如噪声或边缘）被减弱。同样地，高通滤波器则增强图像中的高频成分（如边缘和细节），双边或锐化。这一说法准确描述了两者的基本功能和效果。四、问答题（本大题有2小题，每小题10分，共20分）第一题请简要描述机器视觉系统的基本组成部分，并说明每个组成部分的作用和相互关系。答案：机器视觉系统主要由以下几部分组成：1.照明系统：用于提供适宜的光线，使其能够照亮待观测物体，以便摄像头感光。2.摄像头：负责采集图像，将光信号转换为电信号，进而转换为数字信号。3.图像预处理：对采集到的图像进行滤波、增强、分割等处理，以提取有意义的视觉特征。4.特征提取：从预处理后的图像中提取关键特征，为后续处理提供数据基础。5.识别与分割：根据特征进行物体识别和图像分割，将图像分割成独立的物体或区域。6.对象跟踪与追踪：实现目标在图像序列中的跟踪和追踪，保持目标的一致性。7.识别结果输出与反馈：根据识别结果输出相应的指令或信息，并将识别过程进行反馈和优化。8.控制系统：对整个机器视觉系统进行协调和操控，确保各部分协同工作。这些部分之间的相互关系如下：照明系统、摄像头和图像预处理共同构成了图像采集与处理环节，为后续环节提供基础数据。特征提取、识别与分割等环节基于图像预处理后的数据，实现对物体的识别和分离。对象跟踪与追踪环节负责物理世界中的目标跟踪，保证识别结果的一致性和连贯性。识别结果输出与反馈环节对控制系统进行反馈，使其对整个系统进行调整和优化。最后，控制系统协调各部分的工作，确保整个机器视觉系统能够高效运行。解析：本题目旨在考察应聘者对机器视觉系统组成的掌握程度。通过分析每个组成部分