机器视觉检测的分析简答作业及答案要点学习资料
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2012研究生机器视觉课程检测及课程设计内容一、回答下列问题：1、什么是机器视觉，它的目标是什么？能否画出机器视觉检测系统的结构方块图，并说出它们的工作过程原理和与人类视觉的关系？机器视觉是机器（通常指计算机）对图像进行自动处理并报告“图像中有什么”的过程，也就是说它识别图像中的内容。
图像中的内容往往是某些机器零件，而处理的目标不仅要能对机器零件定位，还要能对其进行检验。
原始数据特征向量类别标识特征度量模式分类器机器视觉系统的组成框图2、在机器视觉检测技术中：什么是点视觉技术、一维视觉技术、二维视觉技术、三维视觉技术、运动视觉技术、彩色视觉技术、非可见光视觉技术等？能否说出他们的应用领域病句、案例？能否描述它们的技术特点？答：点视觉：用一个独立变量表示的视觉称之为点视觉。
如应用位移传感器测量物体的移动速度。
一维视觉：普通的CCD。
两维视觉：用两个独立变量表示的视觉称之为两维视觉。
比如普通的CCD。
三维视觉：用三个独立变量表示的视觉称之为三维视觉。
比如用两个相机拍摄（双目视觉）；或者使用一个相机和一个辅助光源。
彩色视觉：用颜色作为变量的视觉称之为彩色视觉。
物体的颜色是由照射光源的光谱成分、光线在物体上反射和吸收的情况决定的。
比如，一个蓝色物体在日光下观察呈现蓝色，是由于这个物体将日光中的蓝光反射出来，而吸收了光谱中的其他部分的光谱，而同样的蓝色物体，在红色的光源照射下，则呈现红紫色，非可见光视觉技术：用非可见光作为光源的视觉技术。
比如非可见光成像技术。
3、机器视觉检测技术中：光源的种类有哪些？不同光源的特点是什么？光照方式有几种？不同光照方式的用途是什么？又和技术特点和要求？机器视觉检测技术中光源有以下几种：荧光灯，卤素灯+光纤导管，LED 光源，激光，紫外光等。
几种光源的特点如下：成本亮度稳定度使用寿命复杂设计温度影响种类名称荧光灯低差差一般低一般卤素灯+光纤导管高好一般差一般差LED光源一般一般好好高低光照方式有以下几种：背景光法（背光照射）是将被测物置于相机和光源之间。
智能视觉检测技术习题答案
智能视觉检测技术习题答案智能视觉检测技术习题答案智能视觉检测技术是一种基于计算机视觉的技术，通过对图像或视频的处理和分析，实现对目标物体的检测、识别和跟踪。
这项技术在人工智能领域具有广泛的应用前景，涉及到计算机视觉、图像处理、模式识别等多个领域的知识。
下面将介绍一些智能视觉检测技术的习题答案。
1. 什么是智能视觉检测技术？智能视觉检测技术是一种通过计算机视觉技术实现对图像或视频中目标物体的检测、识别和跟踪的技术。
它利用计算机对图像进行处理和分析，提取图像中的特征信息，通过模式识别算法实现对目标物体的自动识别和跟踪。
2. 智能视觉检测技术的应用领域有哪些？智能视觉检测技术在很多领域都有广泛的应用，例如智能安防监控、无人驾驶、工业自动化、医疗影像分析等。
在智能安防监控领域，智能视觉检测技术可以实现对异常行为的检测和识别，提高安全性和防范能力。
在无人驾驶领域，智能视觉检测技术可以实现对交通标志、行人、车辆等的检测和识别，提高自动驾驶的安全性和可靠性。
在工业自动化领域，智能视觉检测技术可以实现对产品质量的检测和评估，提高生产效率和产品质量。
在医疗影像分析领域，智能视觉检测技术可以实现对医学影像的自动分析和诊断，辅助医生进行疾病诊断和治疗。
3. 智能视觉检测技术的基本原理是什么？智能视觉检测技术的基本原理是通过对图像或视频的处理和分析，提取图像中的特征信息，然后通过模式识别算法实现对目标物体的自动识别和跟踪。
具体来说，智能视觉检测技术主要包括图像采集、图像预处理、特征提取和模式识别等步骤。
首先，通过摄像机或其他图像采集设备获取图像或视频。
然后，对采集到的图像进行预处理，包括去噪、增强、边缘检测等操作，以提高后续处理的效果。
接下来，通过特征提取算法对图像进行处理，提取图像中的特征信息，例如颜色、纹理、形状等。
最后，通过模式识别算法对提取到的特征进行分析和识别，实现对目标物体的自动识别和跟踪。
4. 智能视觉检测技术的挑战和发展趋势是什么？智能视觉检测技术面临着一些挑战，例如图像质量不佳、复杂背景干扰、目标物体形状和姿态变化等。
计算机视觉考试题库及答案
计算机视觉考试题库及答案计算机视觉是人工智能领域的重要分支，它致力于使计算机具备类似人类视觉系统的能力，从图像或视频中理解和解释信息。
随着计算机视觉的发展和应用日益广泛，许多机构和个人都对该领域的知识和技能进行考核。
为了帮助考生更好地准备和备考计算机视觉考试，本文将提供一份计算机视觉考试题库及答案，供学习和参考。
题目一：1. 请简要解释计算机视觉的定义和作用。
答案一：计算机视觉是一种模拟和复制人类视觉系统的技术与科学。
它利用计算机和相应的算法来获取、处理、分析和理解图像和视频数据，从而让计算机具备类似人类视觉系统的能力。
计算机视觉的作用包括目标检测与跟踪、图像识别与分类、场景理解与解释、三维重构与建模等。
题目二：2. 请列举计算机视觉中常用的图像处理技术，并简要说明其原理和应用场景。
答案二：（1）灰度变换：通过对图像的亮度进行变换，改变图像的对比度和亮度，常用的灰度变换包括直方图均衡化和伽马校正。
应用场景包括图像增强和色彩校正等。
（2）图像滤波：通过对图像进行空域或频域滤波，实现图像平滑或增强。
常用的图像滤波方法包括均值滤波、中值滤波和高斯滤波等。
应用场景包括图像去噪和边缘检测等。
（3）边缘检测：通过检测图像中的边缘和轮廓，获得图像的结构信息。
常用的边缘检测算法包括Sobel算子、Canny算子和Laplacian算子等。
应用场景包括目标检测和图像分割等。
（4）图像分割：将图像分成若干个具有独立意义的区域。
常用的图像分割算法包括阈值分割、基于区域的分割和基于边缘的分割等。
应用场景包括目标提取和图像分析等。
题目三：3. 请简要介绍计算机视觉中的机器学习方法，并说明其在物体识别中的应用。
答案三：计算机视觉中的机器学习方法包括监督学习、无监督学习和强化学习。
监督学习通过提供标记的训练样本来训练模型，从而实现对未知样本的判别和分类。
无监督学习通过从未标记数据中学习数据的统计特性和结构，进行数据聚类和降维等任务。
计算机视觉试题及答案精选全文完整版
可编辑修改精选全文完整版计算机视觉试题及答案第一部分：选择题1. 在计算机视觉中，图像处理主要通过哪些操作来提取有用的图像特征？a) 噪声抑制b) 边缘检测c) 特征提取d) 图像拼接答案：c2. 在计算机视觉中，常用的图像拼接算法是什么？a) 最近邻插值b) 双线性插值c) 双三次插值d) 原始图像拼接答案：b3. 在目标检测中，常用的算法是什么？a) Haar特征级联分类器b) SIFT算法c) SURF算法d) HOG特征描述子答案：a4. 在图像分割中，哪种算法可以将图像分割成不同的区域？a) K均值聚类算法b) Canny边缘检测算法c) 霍夫变换d) 卷积神经网络答案：a5. 在计算机视觉中，图像识别是通过什么来实现的？a) 特征匹配b) 图像分割c) 图像去噪d) 图像增强答案：a第二部分：填空题1. 图像的分辨率是指图像中的______。
答案：像素数量（或像素个数）2. 图像的直方图能够表示图像中不同______的分布情况。
答案：像素值（或亮度值）3. 图像处理中常用的边缘检测算子有______。
答案：Sobel、Prewitt、Laplacian等（可以列举多个）4. 在计算机视觉中，SURF算法中的SURF是什么的缩写？答案：加速稳健特征（Speeded-Up Robust Features）5. 在图像分割中，常用的阈值选择算法有______。
答案：Otsu、基于聚类的阈值选择等（可以列举多个）第三部分：问答题1. 请简述计算机视觉的定义及其应用领域。
答：计算机视觉是利用计算机对图像和视频进行理解和解释的研究领域。
它主要包括图像处理、图像分析、目标检测与跟踪、图像识别等技术。
应用领域包括机器人视觉、自动驾驶、安防监控、医学影像处理等。
2. 请简要描述图像处理中常用的滤波器有哪些，并说明其作用。
答：图像处理中常用的滤波器包括均值滤波器、中值滤波器、高斯滤波器等。
均值滤波器用于去除图像中的噪声，通过取邻域像素的平均值来减少噪声的影响；中值滤波器通过取邻域像素的中值来去除图像中的椒盐噪声；高斯滤波器通过对邻域像素进行加权平均来模糊图像，并且能够有效抑制高频噪声。
计算机视觉测试题目及答案
计算机视觉测试题目及答案在计算机视觉领域，测试题目是评估一个人对于图像处理、模式识别和计算机视觉理论的理解和应用能力的重要方法。
下面将给出一些常见的计算机视觉测试题目及其答案，希望能够帮助您更好地了解和掌握相关知识。
1. 图像处理题目：请简要说明什么是图像处理，并列举三种常见的图像处理操作。
答案：图像处理是指对于数字图像进行一系列的操作，以改善图像质量、提取图像特征或实现其他目标的过程。
常见的图像处理操作包括：灰度化、平滑滤波、边缘检测、直方图均衡化、二值化、图像加减运算、图像变换等。
2. 模式识别题目：请简要说明什么是模式识别，并列举三种常用的模式识别方法。
答案：模式识别是指通过对输入模式进行学习和分类，从而实现对未知模式的自动识别的过程。
常用的模式识别方法包括：最近邻算法（K-Nearest Neighbor，KNN）、支持向量机（Support Vector Machine，SVM）、人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）、决策树（Decision Tree）、隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）等。
3. 计算机视觉理论题目：请简要说明什么是计算机视觉，并介绍计算机视觉的应用领域。
答案：计算机视觉是指通过计算机模拟人类视觉系统的信息处理机制，实现对数字图像或视频的自动分析、理解和处理的学科。
计算机视觉的应用领域非常广泛，包括目标检测与跟踪、人脸识别、视频监控、机器人导航、医学影像分析、自动驾驶等。
4. 图像特征提取题目：请简要说明什么是图像特征提取，并列举三种常用的图像特征。
答案：图像特征提取是指通过对图像进行一系列数学或统计操作，提取出图像中携带有重要信息的特征表示的过程。
常用的图像特征包括：颜色直方图、纹理特征（如灰度共生矩阵）、形状特征（如边缘直方图、轮廓描述子）以及局部特征（如SIFT、SURF等）。
5. 图像分类题目：请简要说明什么是图像分类，并介绍图像分类的主要步骤。
机器视觉复习题及答案2
1.什么是机器视觉技术？试论述其基本概念和目的。
器视觉技术最大的特点是速度快、信息量大、功能多。
目的：机器视觉是用机器代替人眼来完成观测和判断，常用于大批量生产过程汇总的产品质量检测，不适合人的危险环境和人眼视觉难以满足的场合。
机器视觉可以大大提高检测精度和速度，从而提高生产效率，并且可以避免人眼视觉检测所带来的偏差和误差。
2.机器视觉系统一般由哪几部分组成？试详细论述之。
（必考）答：机器视觉系统主要包括三大部分：图像获取、图像分析和处理、输出显示或控制。
图像获取：是将被检测物体的可视化图像和内在特征转换成能被计算机处理的一系列数据。
该部分主要包括，照明系统、图像聚焦光学系统、图像敏感元件（主要是CCD 和CMOS ）采集物体影像。
图像分析和处理：视觉信息的处理主要包括滤波去噪、图像增强、平滑、边缘锐化、分割、图像识别与理解等内容。
经过图像处理后，图像的质量得到提高，既改善了图像的视觉效果又便于计算机对图像进行分析、处理和识别。
输出显示或控制：主要是将分析结果输出到显示器或控制机构等输出设备。
3.试论述机器视觉技术的现状和发展前景。
（不考）答：机器视觉技术的现状：机器视觉是近20～30年出现的新技术，由于其固有的柔性好、非接触、快速等特点，在各个领域得到很广泛的应用，如航空航天、工业、军事、民用等等领域。
发展前景：随着光学传感器、信息技术、信号处理、人工智能、模式识别研究的不断深入和计算机性价比的不断提高，机器视觉技术越来越成熟，特别是市面上已经有针对机器视觉系统开发的企业提供配套的软硬件服务，相信越来越多的客户会选择机器视觉系统代替人力进行工作，既便于管理又节省了成本。
价格持续下降、功能逐渐增多、成品小型化、集成产品增多。
4.机器视觉技术在很多领域已得到广泛的应用。
请给出机器视觉技术应用的三个实例并叙述之。
答：○1在激光焊接中的应用，通过机器视觉系统，实时跟踪焊缝位置，实现实时控制，防止偏离焊缝，造成产品报废。
计算机视觉笔试题库及答案大全
计算机视觉笔试题库及答案大全计算机视觉是人工智能领域的重要分支，致力于使计算机获得类似于人类视觉的能力。
在计算机视觉的学习和应用过程中，对于不同的考察知识点和技术要求，往往需要通过笔试题来测试学生对于相关知识的掌握和理解程度。
为了帮助广大学习计算机视觉的学生更好地备考，本文结合了大量的计算机视觉笔试题，并提供了相应的答案和解析，以供参考和学习之用。
以下将为您介绍一些常见的计算机视觉笔试题及其答案大全。
一、问题描述：1. 什么是计算机视觉？答案：计算机视觉是指通过计算机和数学算法对图像或视频进行分析、处理和解释，最终使计算机能够模拟并实现人类视觉的一种科学与技术。
2. 请简要描述计算机视觉的应用领域。
答案：计算机视觉广泛应用于人脸识别、目标检测与跟踪、图像与视频分析、医学影像处理、无人驾驶、虚拟现实等领域。
3. 什么是图像分割？答案：图像分割是指将一副图像分割成多个具有相似特征的区域或对象，常用于图像识别、目标检测、图像处理等领域。
4. 什么是卷积神经网络（CNN）？答案：卷积神经网络是一种深度学习模型，通过卷积操作和神经网络的结合，能够有效处理图像数据，并在图像识别、目标检测等任务中取得显著的成果。
5. 请简要描述目标检测与跟踪的区别。
答案：目标检测旨在确定图像中目标的位置和类别，而目标跟踪则是在连续视频帧中跟踪目标的位置和运动轨迹。
二、请回答以下问题：1. 在图像识别中，主要使用哪些特征描述子进行图像匹配？答案：在图像识别中，主要使用SIFT（尺度不变特征变换）、SURF（加速稳健特征）等特征描述子进行图像匹配。
2. 什么是非监督学习？请举例说明。
答案：非监督学习是一种无监督训练模型的机器学习方法。
例如，K-means聚类算法就属于非监督学习，它能够将数据集划分为若干个簇，每个簇内的样本具有相似的特征。
3. 请简要描述图像增强的方法。
答案：图像增强的方法包括灰度变化处理、滤波操作、直方图均衡化、锐化和模糊处理等，旨在提高图像的质量和清晰度。
计算机视觉试题及答案解析
计算机视觉试题及答案解析计算机视觉是计算机科学领域中的一个重要分支，旨在使计算机具有理解和解释图像和视频的能力。
本文将为您提供一些计算机视觉的试题，并对每个试题的答案进行解析。
希望通过本文的学习，您能更好地理解计算机视觉的知识和应用。
1. 在计算机视觉中，什么是图像分割？答：图像分割是将图像划分为若干个具有独立语义的区域的过程。
其目标是将图像中的每个像素归类到特定的区域，以实现对图像的语义理解和分析。
解析：图像分割是计算机视觉中的一个基础任务，常用于目标识别、图像分析等领域。
通过图像分割，可以将图像中的不同物体或区域分离开来，便于后续的处理和分析。
2. 什么是特征提取？在计算机视觉中有哪些常用的特征提取方法？答：特征提取是指从图像或视频中提取出具有代表性的特征，用于描述和表达图像的某些重要属性或结构。
常用的特征提取方法有颜色直方图、纹理特征、边缘检测等。
解析：特征提取是计算机视觉中非常重要的一步，它能提取图像中的关键信息，帮助计算机进行图像分类、目标识别、图像匹配等任务。
不同的特征提取方法适用于不同类型的图像和应用场景。
3. 请解释卷积神经网络（CNN）在计算机视觉中的作用。
答：卷积神经网络是一种深度学习算法，它模拟了人脑中视觉皮层的工作原理，并在计算机视觉中取得了极大的成功。
CNN在计算机视觉中主要用于图像识别、目标检测和图像分割等任务。
解析：卷积神经网络通过多层的卷积和池化操作，可以有效地提取图像的特征，并进行图像分类和目标识别。
它具有良好的特征提取能力和自动学习能力，能够自动学习到图像中的重要特征，并进行高效准确的图像处理和分析。
4. 请简要介绍图像识别中的目标检测算法。
答：目标检测是指在图像中定位和识别出物体或目标的算法。
常用的目标检测算法有基于深度学习的 Faster R-CNN、YOLO（You Only Look Once）、SSD（Single Shot MultiBox Detector）等。
2024 机器视觉试题与答案
2024 机器视觉试题与答案1. 问题：什么是机器视觉？答案：机器视觉是一种技术，利用计算机和相应的算法，使计算机可以获取、处理和解释图像或视频。
2. 问题：机器视觉在哪些领域有应用？答案：机器视觉广泛应用于许多领域，包括自动驾驶、工业自动化、医疗诊断、安全监控等。
3. 问题：请简要描述机器视觉的工作原理。
答案：机器视觉的工作原理主要包括图像采集、图像预处理、特征提取和分类识别。
图像首先被采集，并进行预处理以去除噪声和增强图像质量。
然后，通过特征提取算法提取图像的特征，最后利用分类识别算法将图像分类为不同的目标或对象。
4. 问题：什么是图像采集？答案：图像采集是指通过摄像机或其他图像传感器来获取现实世界中的图像或视频，并将其转换为数字信号，以供计算机处理。
5. 问题：图像预处理的目的是什么？答案：图像预处理的目的是对采集到的图像进行处理，以去除噪声、增强对比度和颜色，并使图像适合后续的特征提取和分类识别算法的处理。
6. 问题：特征提取的作用是什么？答案：特征提取是将图像中与所关注的目标或对象相关的信息提取出来，并将其表示成计算机可以理解和处理的形式。
这些特征可以是颜色、形状、纹理等。
7. 问题：分类识别算法是如何将图像分类为不同的目标或对象的？答案：分类识别算法利用之前学习得到的模型和特征，对输入的图像进行分类预测。
这些算法可以是传统的机器学习算法，如支持向量机(SVM)、k最近邻(k-NN)等，也可以是深度学习算法，如卷积神经网络(CNN)等。
8. 问题：机器视觉中常用的评估指标有哪些？答案：机器视觉中常用的评估指标包括准确率、召回率、精确率、F1分数等。
这些指标用于评估分类算法对图像分类的准确性和性能。
9. 问题：机器视觉在自动驾驶中的应用有哪些？答案：机器视觉在自动驾驶中可以用于道路检测、车辆检测和识别、交通标志识别等任务，以帮助车辆实现自主导航和智能驾驶。
10. 问题：机器视觉技术的发展趋势是什么？答案：机器视觉技术的发展趋势包括更高的准确率和鲁棒性、更快的处理速度、更小的硬件成本、更广泛的应用领域等。
(完整word版)视觉检测技术-习题参考答案(word文档良心出品)
视觉检测技术－习题答案1-1 何为计算机视觉？能够解释图像，实现类似人类视觉系统理解外部世界的机器系统称为计算机视觉或机器视觉。
1-2计算机视觉能够完成的四种基本任务是什么？尺寸和表面特征的检测；目标的识别和定位。
1-3制约计算机视觉技术应用水平的两大基础是什么？1）包括数字图像处理的视觉理论和算法；2）微电子技术1-4计算机视觉和视觉检测是什么关系？（无标准答案，根据自己的理解进行归纳、概括即可。
）以检测为目的的计算机视觉应用称为视觉检测。
视觉检测是计算机视觉内容的一部分。
第二章习题（人类视觉）2-1 做一个简单实验。
将视轴与观测书页的法线平行，给出高清晰观察区域的尺度范围。
2-2 人类视觉系统由几部分组成？各部分的功能是什么？三个部分：眼球、神经传输系统及大脑的视觉中枢；各部分作用是：光学成像、影象摄取或采集、影象信号的传输、影象信号、信息处理。
2-3 分别举出一个证明视觉空间分辨率和时间分辨率的实例。
并解释视觉区域时间分辨率不同的生理机制（生物物理原因）。
2-4 两种感受野的什么特性有利于检测影像的边缘？2-5 何为马赫带？其形成的生物学基础是什么？2-6 在夜间观赏烟火时，观察到得什么现象可以用视觉动态响应特性进行解释。
2-7 一粉笔沿轴向快速从眼前掠过留下的是什么影像，为什么？第三章习题（图象的基本知识）3-1 物体表面上某一点（小区域）的灰度（或亮度）与那些因素或分量有关？是什么关系？－语言陈述，列写公式3-2 伪彩色图象处理的目的是什么？为什么该处理方法可以实现这样一个目的？－从人类视觉对灰度和彩色的分辩能力谈起――。
3-3 假彩色图像处理的目的和任务是什么？概括：1）降低人类对对彩色区域的分辩难度；2）开展人类视觉的光谱范围。
3-4 请给出灰度直方图的两种应用。
①用于判断图像量化是否恰当。
②用于确定图像二值化的阈值。
③用于区域分割和面积计算。
3-5 黑白图像、普通灰度图像的灰度取值范围是多少？彩色图像中一个象素的颜色需要用多少个bit来表示？――每两个F表示一种基色，――24位，－3-6 结合三相CCD电荷包转移过程图，补充画出在满足t2<t2.5<t3的t2.5时刻的电荷转移示意图。
机器视觉试题及答案
机器视觉试题及答案一、选择题1. 机器视觉系统的主要功能是什么？A. 识别物体B. 测量物体尺寸C. 定位物体D. 所有以上选项答案：D2. 以下哪个不是机器视觉系统中的光源类型？A. 卤素灯B. 氙灯C. LED灯D. 荧光灯答案：B3. 在机器视觉中，边缘检测算法的作用是什么？A. 确定物体的边界B. 识别物体的颜色C. 测量物体的表面粗糙度D. 计算物体的面积答案：A二、简答题1. 描述机器视觉系统中相机的分辨率对图像质量的影响。
分辨率是衡量相机图像质量的关键参数之一。
高分辨率的相机能够捕捉到更多的图像细节，提供更清晰的图像。
在机器视觉系统中，高分辨率有助于更准确地识别和测量物体，尤其是在需要高精度检测的应用场景中。
2. 解释什么是机器视觉中的图像预处理，以及它的重要性。
图像预处理是机器视觉系统中的一个关键步骤，它涉及对原始图像数据进行一系列操作，以改善图像质量，增强特征，或将图像转换为更适合后续处理的形式。
预处理的目的是去除图像中的噪声，校正光照不均，增强边缘等，以便提高后续图像分析算法的性能和准确性。
三、计算题1. 如果一个机器视觉系统使用了一个分辨率为1920x1080像素的相机，并且物体的实际尺寸为100mm x 50mm，计算相机的视场大小（Fieldof View, FOV）。
假设相机的焦距为f，视场大小可以通过以下公式计算：FOV_x = (实际尺寸_x * 焦距) / 分辨率_xFOV_y = (实际尺寸_y * 焦距) / 分辨率_y由于题目中没有给出焦距，我们无法直接计算出视场大小。
但是，如果知道焦距，就可以使用上述公式计算出FOV_x和FOV_y。
四、案例分析题1. 描述一个机器视觉系统在自动化装配线中的应用案例，并解释其工作原理。
在自动化装配线中，机器视觉系统常用于确保组件的正确放置和装配。
例如，在一个电子设备装配线上，机器视觉系统可以检查电路板上的元件是否正确放置，是否有缺失或错误放置的元件。
《机器视觉》复习资料整理总结
《机器视觉》复习资料整理总结1.机器视觉的概念：利用成像系统代替人类的视觉作为输入，由计算机代替大脑完成处理和解释。
2.机器视觉的最终目标：使计算机像人一样，通过视觉观察和理解世界，具有自主适应环境的能力。
3.机器视觉的特点：机器视觉系统具有高效率、高度自动化等特点，可以实现很高的分辨率精度和速度。
机器视觉系统与被检测对象无接触，安全可靠。
4 机器视觉应用：基于机器视觉的仪表板总成智能集成测试系统。
金属板表面自动控伤系统。
汽车车身检测系统定位设备光学检测（检测物体内部有无异物划伤）4.机器视觉系统组成包括（典型的机器视觉系统）：图像采集单元（光源、镜头、相机、采集卡、机械平台），图像处理分析单元（工业控制机、图像处理分析软件、图形交互界面），执行单元（电传单元、机械单元）。
5.光源作用：用于被检测对象照明，突出对象的重要特征而抑制不必要特征。
6.互补光：色相间距离角度180度左右的色彩为互补色5.常见的光源：LED，荧光灯，卤素灯，氙灯，钠灯，。
大部分机器视觉照明采用LED补：热辐射光源：白炽灯，卤钨灯；气体放电光源：汞灯，钠灯，氙灯；LED发光二极管；激光光源，光纤激光器，自由电子激光器。
6.光源的种类：环形光源，Dome灯，条形灯，同轴灯等。
7.打光的方式：直接照射，背光照射，散射照射，暗场照射，低角度暗场照射，碗状光照明，同轴光照明等8.光源的作用：1.将感兴趣部分和其他部分的灰度值差异加大；2.尽量消隐不感兴趣部分；3.提高信噪比，利于图像处理； 4.减少因材质、照射角度对成像的影响。
9.镜头焦距：是指镜头光学后主点到焦点的距离，是镜头的重要性能指标。
镜头焦距的长短决定着拍摄的成像大小，视场角大小，景深大小和画面的透视强弱。
当对同一距离远的同一个被摄目标拍摄时，镜头焦距长的所成的象大，镜头焦距短的所成的象小。
根据用途的不同，照相机镜头的焦距相差非常大，有短到几毫米，十几毫米的，也有长达几米的。
机器视觉检测的分析简答作业及答案要点
机器视觉检测的分析简答作业及答案要点一、背景机器视觉检测是一种利用计算机视觉技术来获取、处理和分析图像信息的检测方法。
随着计算机视觉技术的迅速发展和应用推广，机器视觉检测在汽车、医疗、工业制造等领域得到广泛应用。
二、机器视觉检测的作用机器视觉检测可以实现自动化检测，并且具备高效、精准、无损等特点。
机器视觉检测系统可以对物体的形状、颜色、大小、缺陷等进行检测和分析，从而保证产品品质和工艺精度。
三、机器视觉检测的关键技术1. 光源设计光源设计是机器视觉检测的关键技术之一，光源质量的好坏直接影响到图像质量及检测结果。
在实际应用中，应根据被测物体的特性和检测环境的实际情况进行合理的光源设计，以达到最佳的检测效果。
2. 相机选择相机的选择对机器视觉检测系统的效果也有很大的影响。
需要根据不同的检测任务选择合适的相机，包括分辨率、速度、灵敏度等参数。
同时，还需要关注相机的特点和适应性，以满足特殊的检测要求。
3. 图像处理算法图像处理算法是机器视觉检测的核心技术，可以从获取的图像中分离出有用的信息，对图像进行预处理、分析和识别等操作。
在实际应用中，需要根据不同的检测任务选择合适的算法，以达到较好的检测效果。
四、机器视觉检测的优缺点1. 优点机器视觉检测具有检测精度高、效率高、一致性好、无接触等优点。
此外，机器视觉检测不受人工眼睛的疲劳和视力限制，可以实现24小时不间断的检测，大大提高了检测效率和生产质量。
2. 缺点机器视觉检测存在成本高、应用难度大、对环境光及物体颜色敏感等缺点。
特别是对复杂物体、光照不均、干扰等情况，机器视觉检测还需要运用更加复杂的算法和技术，增加了应用的难度和成本。
五、机器视觉检测的应用机器视觉检测在现代工业制造、医疗、汽车、化工等领域得到了广泛的应用。
例如，机器视觉检测可以用于瑕疵检测、三维重建、人脸识别、物体跟踪等方面。
除此之外，机器视觉检测在未来还有广泛的应用前景，有望成为推动科技发展和促进产品创新的重要手段之一。
视觉检测笔试题及答案大全
视觉检测笔试题及答案大全一、选择题1. 视觉检测技术主要应用于哪些领域？A. 医学成像B. 工业自动化C. 交通监控D. 所有以上选项答案：D2. 视觉检测系统的核心部件是什么？A. 光源B. 摄像头C. 图像处理软件D. 显示器答案：B3. 在视觉检测中，边缘检测算法的作用是什么？A. 提高图像分辨率B. 确定物体的位置和形状C. 增强图像的对比度D. 减少图像噪声答案：B4. 视觉检测系统中，哪种类型的相机适用于高速运动物体的检测？A. 黑白相机B. 彩色相机C. 高速相机D. 3D相机答案：C5. 在视觉检测中，为什么需要使用滤波器？A. 为了增加图像的亮度B. 为了减少图像的噪声C. 为了改变图像的颜色D. 为了增加图像的对比度答案：B二、判断题6. 视觉检测技术可以完全替代人工检测。
（）答案：错误7. 视觉检测系统不需要光源就能正常工作。
（）答案：错误8. 图像处理算法可以自动识别图像中的所有物体。
（）答案：错误9. 视觉检测系统对环境光线的变化非常敏感。
（）答案：正确10. 视觉检测技术在质量控制领域有着广泛的应用。
（）答案：正确三、简答题11. 简述视觉检测技术在制造业中的应用。
答案：视觉检测技术在制造业中主要应用于产品质量检测、尺寸测量、缺陷识别、产品分类、机器人引导等。
通过自动化的视觉检测系统，可以提高生产效率，降低人工成本，同时提高检测的准确性和一致性。
12. 描述视觉检测系统中图像采集的一般流程。
答案：图像采集的一般流程包括：选择合适的光源、安装摄像头、设置摄像头参数（如焦距、曝光时间等）、捕获图像、将图像数据传输到图像处理系统进行分析。
四、计算题13. 假设一个视觉检测系统使用了一个分辨率为1920x1080像素的摄像头，计算该系统在一次图像采集中能够获取的像素总数。
答案：1920像素（水平分辨率）乘以1080像素（垂直分辨率）等于2073600像素。
五、案例分析题14. 某工厂使用视觉检测系统对生产线上的瓶子进行缺陷检测。
计算机视觉笔试题目及答案解析
计算机视觉笔试题目及答案解析计算机视觉是一门研究如何使计算机具有类似于人类视觉能力的学科。
它通过使用图像和视频信息进行分析，识别和理解来重现和解释现实世界。
在计算机视觉的研究和应用中，笔试题目和答案解析是考核学生对该领域基础知识和技术的理解和应用能力的重要方式。
本文将提供一些计算机视觉笔试题目及答案解析，以帮助读者更好地学习和掌握计算机视觉。
一、基础知识部分1. 什么是计算机视觉？答案解析：计算机视觉是一门研究如何使计算机具有类似于人类视觉能力的学科。
它的目标是通过使用图像和视频信息进行分析、识别和理解来重现和解释现实世界。
计算机视觉结合了计算机科学、人工智能和机器学习等领域的技术和理论，被广泛应用于图像处理、目标检测、人脸识别、自动驾驶等众多领域。
2. 计算机视觉中常用的图像特征有哪些？答案解析：计算机视觉中常用的图像特征包括颜色特征、纹理特征和形状特征等。
颜色特征表示图像中像素的颜色信息，可以用于图像分类和目标识别。
纹理特征描述了图像区域的纹理结构，可以用于纹理识别和图像分割。
形状特征衡量了物体的形状和轮廓信息，可以用于物体检测和形状匹配等任务。
3. 什么是图像分割？答案解析：图像分割是将图像中的像素划分为多个具有相似属性或特征的区域的过程。
图像分割是计算机视觉中的重要任务，它可以帮助我们识别和理解图像中的不同物体和区域。
常用的图像分割方法包括基于阈值的分割、基于边缘的分割和基于区域的分割等。
4. 什么是卷积神经网络（CNN）？答案解析：卷积神经网络是一种深度学习模型，广泛应用于计算机视觉中的图像分类、目标检测和图像分割等任务。
CNN模型通过多个卷积层、池化层和全连接层构成，可以自动学习输入图像中的特征表示，并进行有效的特征提取和分类。
二、应用题部分1. 图像分类问题描述：给定一组包含不同类别图像的数据集，如何利用计算机视觉的方法进行图像分类？答案解析：要解决图像分类问题，可以使用卷积神经网络（CNN）进行训练和分类。
机器视觉检测多选、单选、判断题
机器视觉检测多选、单选、判断题
机器视觉在检测多选、单选和判断题方面可以使用图像处理和机器学习技术进行分析和判断。
下面我将从多个角度来回答这个问题。
首先，对于多选题，机器视觉可以通过图像处理技术来提取题目中的选项，并利用机器学习算法对每个选项进行分类。
一种常见的方法是使用特征提取算法，如SIFT、SURF或HOG，来提取选项的特征。
然后，利用分类算法，如支持向量机（SVM）或卷积神经网络（CNN），对每个选项进行分类。
最后，根据分类结果来确定正确的选项。
对于单选题，机器视觉可以采用类似的方法。
首先，通过图像处理技术提取题目中的选项。
然后，利用机器学习算法对每个选项进行分类。
不同之处在于，单选题只有一个正确答案，因此可以使用一对多分类算法，如Softmax回归或多类支持向量机，来确定正确的选项。
对于判断题，机器视觉可以通过图像处理技术提取题目中的判断选项，如“是”和“否”。
然后，利用机器学习算法对每个选项
进行分类。
常见的方法是使用二元分类算法，如逻辑回归或支持向量机，来判断正确的选项。
除了上述方法，还可以结合自然语言处理技术来进一步提高机器视觉在题目识别和答案判断方面的准确性。
例如，可以使用光学字符识别（OCR）技术来提取题目中的文字信息，然后将文字信息与图像信息结合起来进行综合分析和判断。
总之，机器视觉在检测多选、单选和判断题方面可以利用图像处理和机器学习技术进行分析和判断。
通过提取选项或判断选项，并结合分类算法，可以准确地判断出正确的选项。
此外，结合自然语言处理技术也可以进一步提高准确性。
机器视觉检测的分析简答作业及答案要点教程文件
2012研究生机器视觉课程检测及课程设计内容一、回答下列问题：1、什么是机器视觉，它的目标是什么？能否画出机器视觉检测系统的结构方块图，并说出它们的工作过程原理和与人类视觉的关系？机器视觉是机器（通常指计算机）对图像进行自动处理并报告“图像中有什么”的过程，也就是说它识别图像中的内容。
图像中的内容往往是某些机器零件，而处理的目标不仅要能对机器零件定位，还要能对其进行检验。
机器视觉系统的组成框图2、在机器视觉检测技术中：什么是点视觉技术、一维视觉技术、二维视觉技术、三维视觉技术、运动视觉技术、彩色视觉技术、非可见光视觉技术等？能否说出他们的应用领域病句、案例？能否描述它们的技术特点？答：点视觉：用一个独立变量表示的视觉称之为点视觉。
如应用位移传感器测量物体的移动速度。
一维视觉：普通的CCD。
两维视觉：用两个独立变量表示的视觉称之为两维视觉。
比如普通的CCD。
三维视觉：用三个独立变量表示的视觉称之为三维视觉。
比如用两个相机拍摄（双目视觉）；或者使用一个相机和一个辅助光源。
彩色视觉：用颜色作为变量的视觉称之为彩色视觉。
物体的颜色是由照射光源的光谱成分、光线在物体上反射和吸收的情况决定的。
比如，一个蓝色物体在日光下观察呈现蓝色，是由于这个物体将日光中的蓝光反射出来，而吸收了光谱中的其他部分的光谱，而同样的蓝色物体，在红色的光源照射下，则呈现红紫色，非可见光视觉技术：用非可见光作为光源的视觉技术。
比如非可见光成像技术。
3、机器视觉检测技术中：光源的种类有哪些？不同光源的特点是什么？光照方式有几种？不同光照方式的用途是什么？又和技术特点和要求？机器视觉检测技术中光源有以下几种：荧光灯，卤素灯+光纤导管，LED 光源，激光，紫外光等。
几种光源的特点如下：光照方式有以下几种：背景光法（背光照射）是将被测物置于相机和光源之间。
这种照明方式的优点是可将被测物的边缘轮廓清晰地勾勒出来。
由于在图像中，被测物所遮挡的部分为黑色，而未遮挡的部分为白色，因此形成“黑白分明”的易于系统分析的图像。
机器视觉复习资料
机器视觉复习资料1、机器视觉的引入：自动化和电脑技术是机器视觉进入工业生产线的关键要素。
2、人类大脑、四肢、感官和神经分别可以对应CPU、运动控制、传感器和网络。
3、在很多情况下人类视觉越发不能满足要求：高速、高精、超视、微距、客观、无疲劳、环境限制等。
4、机器视觉系统的基本构成：相机+镜头+光源+待测目标+电脑系统。
5、机器视觉应用分类：测量、检测、定位、识别第二章1、视野：图像采集设备所能够覆盖的范围，它可以是在监视器上可以见到的范围，也可以是设备所输出的数字图像所能覆盖的最大范围。
2、最大/最小工作距离：从物镜到被检测物的距离的范围，小于最小工作距离或大于最大工作距离系统均不能正确成像。
3、景深：在某个调焦位置上，景深内的物体都可以清晰成像。
4、几何畸变：由于镜头原因导致的图像不同位置上的放大倍率存在差异。
主要包括径向畸变和切向畸变。
5、成像面：可以在镜头的像面上清晰成像的物方平面。
6、光圈与F值：光圈是在镜头内控制通光量的装置（用F值表示，如f1.2）7、焦距：焦距是像方主面到像方焦点的距离。
如16mm，25mm8、分辨率：镜头能够分辨一毫米内多少对直线，lp/mm是表征分辨率的最简单的指标。
9、镜头的调制传递函数MTF：能够同时表征系统重现物方空间的几何和灰度细节能力，是衡量成像系统性能的最佳方式。
10、光圈大通光能力大,景深小；光圈小通光能力小，景深大11、传感器（把物理信号转变为电信号）的尺寸：图像传感器感光区域的面积大小12、物理放大率：传感器感光面积与视野的比值，整个参数基本取决于镜头13、数字相机的分辨率则直接取决与传感器上像素的数目。
像素的长宽比对系统的标定有直接影响。
14、卷帘快门：多数CMOS使用，特征是逐行曝光，每一行的曝光时间不一致。
全局快门：CCD传感器使用，所有像素同时刻曝光。
15、图像传感器：是一个由N行及M列感光单元(CCD Pixel)组成的矩阵。
16、感光单元的基本工作原理：当光子撞击到硅原子上时，会产生自由电子，再将这些自由电子收集在一起形成信号。
计算机视觉笔试题库及答案解析
计算机视觉笔试题库及答案解析计算机视觉是指通过计算机系统对图像或视频进行处理，从中提取信息、识别对象和场景等。
近年来，计算机视觉技术得到了广泛的应用和发展。
为了帮助大家更好地学习和掌握计算机视觉方面的知识，本文将提供一份计算机视觉笔试题库，并对各个题目的答案进行解析。
1. 什么是图像分割？请简要描述其基本原理并举例说明。
图像分割是指将一幅图像分割成若干个子区域，每个子区域代表着图像中的一个物体或物体的一部分。
其基本原理是基于图像亮度、颜色、纹理等特征进行像素点的分类，以实现图像的分割。
举例说明，假如我们有一张装有水果的图片，我们可以利用图像分割技术将每个水果分割成一个个独立的区域。
2. 计算机视觉中常用的特征描述符有哪些？请分别简要描述其特点。
常用的特征描述符包括：SIFT（尺度不变特征变换）、SURF（加速稳健特征）、ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF）等。
SIFT特征描述符是一种基于尺度空间的局部特征，具有尺度不变性和旋转不变性，并且对光照变化和噪声具有较强的鲁棒性。
SURF特征描述符是一种基于图像局部结构的特征，通过对图像进行高斯差分运算得到稳健的尺度空间极值点，并计算其旋转不变的描述子。
ORB特征描述符是一种结合了FAST角点检测器和BRIEF二进制描述符的特征，具有较快的计算速度和较好的描述性能。
3. 什么是卷积神经网络（CNN）？请简要描述其在计算机视觉中的应用。
卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种前馈神经网络，其结构模拟了动物视觉皮层的处理机制。
CNN具有卷积层、池化层和全连接层等组成。
在计算机视觉中，CNN广泛应用于图像分类、目标检测和图像分割等任务。
其通过卷积层的特征提取和池化层的降维操作，能够学习到图像的抽象特征。
通过全连接层和Softmax函数，可以对图像进行分类或者定位。
4. 请简述物体检测与物体识别的区别，并举例说明。
机器视觉与视觉检测知识点归纳
总介使用机器视觉系统五个主要原因：1.精确性（无人眼限制）2.重复性（相同方法检测无疲惫）3.速度（更快检测）4.客观性（无情绪主观性）5.成本（一台机器可承担好几人工作）机器视觉系统构成：光学：1.相机与镜头；2.光源；过渡：3.传感器（判断被测对象位置及状态）；4.图像采集卡（把相机图像传到电脑主机）；电学（计算机）：5.PC平台；6.视觉处理软件；7.控制单元。
机器视觉系统一般工作过程：1.图像采集；2.图像处理；3.特征提取；4.判决和控制。
机器视觉系统的特点：1.非接触测量；2.具有较宽的光谱响应范围；3.连续性；4.成本较低；5.机器视觉易于实现信息集成；6.精度高；7.灵活性。
机器视觉应用领域两大类：科学研究和工业应用科学研究主要对运动和变化的规律作分析；工业方面主要是在线检测产品，机器视觉所能提供的标准检测功能主要有:有/无判断、面积检测、方向检测、角度测量、尺寸测量、位置检测、数量检测、图形匹配、条形码识别、字符识别、颜色识别等。
机器视觉系统的构成相机的主要特性参数：分辨率：衡量相机对物象中明暗细节的分辨能力。
最大帧率：相机采集传输图像的速率。
曝光方式和快门速度；0(* —) —*)0?像素深度：每一个像素数据的位数。
固定图像噪声：不随像素点的空间坐标改变的噪声。
动态范围等CCD相机和CMOS相机的区别：1.设计：CCD是单一感光器，CMOS是感光器连接放大器。
2.灵敏度：同样面积下，CCD灵敏度高；CMOS由于感光开口小，灵敏度低。
3.成本：CCD线路品质影响程度高，成本高；CMOS由整合集成，成本低。
4.解析度：CCD连接复杂度低，解析度高；CMOS新技术解析度高。
5.噪点比：CCD信号单一放大，噪点低；CMOS百万放大(每个像素都有各自的放大器)，噪点高。
6.功耗比：CCD需外加电压，功耗高；CMOS直接放大，功耗低。
镜头主要参数：焦距：从镜头中心点到胶平面上所形成的清晰影像之间的距离，其大小决定视角大小（焦距小视角大观察范围大，焦距大视角小观察范围小。
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2012研究生机器视觉课程检测及课程设计内容一、回答下列问题：1、什么是机器视觉，它的目标是什么？能否画出机器视觉检测系统的结构方块图，并说出它们的工作过程原理和与人类视觉的关系？机器视觉是机器（通常指计算机）对图像进行自动处理并报告“图像中有什么”的过程，也就是说它识别图像中的内容。
图像中的内容往往是某些机器零件，而处理的目标不仅要能对机器零件定位，还要能对其进行检验。
原始数据特征向量类别标识特征度量模式分类器机器视觉系统的组成框图2、在机器视觉检测技术中：什么是点视觉技术、一维视觉技术、二维视觉技术、三维视觉技术、运动视觉技术、彩色视觉技术、非可见光视觉技术等？能否说出他们的应用领域病句、案例？能否描述它们的技术特点？答：点视觉：用一个独立变量表示的视觉称之为点视觉。
如应用位移传感器测量物体的移动速度。
一维视觉：普通的CCD。
两维视觉：用两个独立变量表示的视觉称之为两维视觉。
比如普通的CCD。
三维视觉：用三个独立变量表示的视觉称之为三维视觉。
比如用两个相机拍摄（双目视觉）；或者使用一个相机和一个辅助光源。
彩色视觉：用颜色作为变量的视觉称之为彩色视觉。
物体的颜色是由照射光源的光谱成分、光线在物体上反射和吸收的情况决定的。
比如，一个蓝色物体在日光下观察呈现蓝色，是由于这个物体将日光中的蓝光反射出来，而吸收了光谱中的其他部分的光谱，而同样的蓝色物体，在红色的光源照射下，则呈现红紫色，非可见光视觉技术：用非可见光作为光源的视觉技术。
比如非可见光成像技术。
3、机器视觉检测技术中：光源的种类有哪些？不同光源的特点是什么？光照方式有几种？不同光照方式的用途是什么？又和技术特点和要求？机器视觉检测技术中光源有以下几种：荧光灯，卤素灯+光纤导管，LED 光源，激光，紫外光等。
几种光源的特点如下：成本亮度稳定度使用寿命复杂设计温度影响种类名称荧光灯低差差一般低一般卤素灯+光纤导管高好一般差一般差LED光源一般一般好好高低光照方式有以下几种：背景光法（背光照射）是将被测物置于相机和光源之间。
这种照明方式的优点是可将被测物的边缘轮廓清晰地勾勒出来。
由于在图像中，被测物所遮挡的部分为黑色，而未遮挡的部分为白色，因此形成“黑白分明”的易于系统分析的图像。
此方法被应用于90%的测量系统中。
前景光法（正面照射）是将灯源置于被测物和相机之前。
又可分为明场照射和暗场照射。
明场照射是为了获得物体的几乎全部信息，照射物体的光在视野范围之内几乎全部反射回去；暗场照射是为了获取物体表面的凹凸，照射物体的光在视野范围之外有部分光反射回去。
同轴光法是将灯源置于被测物和相机之间。
4、机器视觉检测系统中，光学系统的作用是什么？光学器件有哪几种，它们各自的作用是什么？光学镜头有几种类型，它们各自有何用途？光学镜头有哪些技术参数，各自对测量有什么影响？答：机器视觉检测系统中，光学系统用来采集物体的轮廓、色彩等信息。
光学器件主要有：镜头、成像器件（CCD和CMOS)、光圈、快门等。
镜头的作用是对成像光线进行调焦等处理，使成像更清晰；成像器件的作用是将光学图像转换成模拟电信号；光圈的作用如同人得瞳孔，控制入射光的入射量，实现曝光平衡；快门的作用是将想要获取的光学图像照射在成像器件上，获取想要的光学图像，排除干涉等。
光学镜头的类型：标准镜头、广角镜头、远摄镜头、鱼眼镜头、反射式镜头、变焦镜头和特殊镜头等。
标准镜头的作用是获取和人眼观看效果类同的图像；广角镜头的作用是近距离拍摄较大场景的图像；远摄镜头的作用是远距离摄取景物的较大影象，对拍摄不易接近的物体，如动物、风光、人的自然神态，均能在远处不被干扰的情况下拍摄；鱼眼镜头的作用是近距离拍摄更大场景的图像；反射式镜头的作用是更远距离摄取物体图像；变焦镜头的作用是在不改变拍摄距离的情况下，能够在较大幅度内调节底片的成像比例。
光学镜头的技术参数有分辨率，失真，透光，暗角盲区。
5、光电转换器件CCD和CMOS的作用是什么？各自的工作原理是什么，它们的差别是什么？它们有哪些主要的技术参数，其作用是什么？光电转换器件CCD和CMOS的作用是作为半导体光敏元件把光信号转换为电信号。
CCD（Charge—Coupled Demce）电路耦合器件的工作原理：CCD电路耦合器分三个阶段采集图像信号，首先将光信号转换为电信号，然后暂时存放在CMOS存储器中，最后用时钟脉冲顺序读出信号。
CMOS（Complement Metal Oxide Semiconuctor）是互补金属氧化物场效应的简称，其工作原理为：CMOS 传感器中每一个感光元件都直接整合了放大器和模数转换逻辑，当感光二极管接受光照、产生模拟的电信号之后，电信号首先被该感光元件中的放大器放大，然后直接转换成对应的数字信号。
换句话说，在CMOS传感器中，每一个感光元件都可产生最终的数字输出，所得数字信号合并之后被直接送交DSP芯片处理。
从技术角度来讲二者的主要区别如下：（a）信息读取方式不同；（b）速度有所差别；（c）电源及耗电量；（d）成像质量CCD和CMOS主要参数:CCD或CMOS尺寸、CCD或CMOS像素、水平分辨率、最小照度，也称为灵敏度、扫描制式、摄像机电源、信噪比、视频输出接口、镜头安装方式。
6、机器视觉检测技术中，图像处理的中心任务是什么？什么是图像预处理，能否说出几种与处理的方法和算法？边缘检测和边缘提取有何区别？图像分割有几种方法？如何理解图像处理中的卷积？能否描述空间域处理和变换域处理的方法和用途？机器视觉检测技术中，图像处理的中心任务是消除图像中无关的信息，恢复有用的真实信息，增强有关信息的可检测性和最大限度地简化数据，从而改进特征抽取、图像分割、匹配和识别的可靠性。
图像预处理即在图像分析中，对输入图像进行特征抽取、分割和匹配前所进行的处理。
是将每一个文字图像分检出来交给识别模块识别的这一过程。
边缘检测使用数学方法提取图像像元中具有亮度值（灰度）空间方向梯度大的边、线特征的过程。
边缘提取是要保留图像弧度变化比较剧烈的区域，从数学上最直观的方法就是微分（对于数字图像来说就是差分），在信号处理的角度来看，也可以说是高通滤波器，即保留高频信号。
图象分割有三种不同的方法，其一是将各象素划归到相应物体或区域的象素聚类方法即区域法，其二是通过直接确定区域间的边界来实现分割的边界方法，其三是首先检测边缘象素再将边缘象素连接起来构成边界形成分割。
图像分割主要包括4种技术：并行边界分割技术、串行边界分割技术、并行区域分割技术和串行区域分割技术。
图像处理中的卷积就是定义图像是f(x)，模板是g(x)，然后将模版g(x)在图像中移动，每到一个位置,就把f(x)与g(x)的定义域相交的元素进行乘积并且求和，得出新的图像一点（通常是灰度值），把新得到的像素集合起来就是卷积后的图像。
空间域是指图像本身，空间域图像处理的方法是直接对图像的像素进行处理，主要是亮度（灰度级）变换和空间滤波两种方法。
7、机器视觉算法中，你能说出几种与检测有关的方法，能否实践一种算法用于机器视觉检测（如：各阶矩的应用等）？有Canny边缘检测方法，差分边缘检测法，roberts边缘检测法，prewitt 边缘检测法，laplace边缘检测法，log边缘检测法等算法。
下面实现一种基于c++软件语言的程序算法：HDIB SUSANEdgeDetectDIB(HDIB hDib){SetCursor(LoadCursor(NULL, IDC_WAIT));DWORD dwDataLength = GlobalSize(hDib);HDIB hNewDib = GlobalAlloc(GHND,dwDataLength);if(!hNewDib){SetCursor(LoadCursor(NULL, IDC_ARROW));return NULL;}LPBYTE lpDIB = (LPBYTE)GlobalLock(hNewDib);if(lpDIB == NULL){SetCursor(LoadCursor(NULL, IDC_ARROW));return NULL;}LPBYTE lpDIBSrc = (LPBYTE)GlobalLock(hDib);memcpy(lpDIB, lpDIBSrc,sizeof(BITMAPINFOHEADER)+PaletteSize(lpDIBSrc));DWORD lSrcWidth = DIBWidth(lpDIBSrc);DWORD lSrcHeight = DIBHeight(lpDIBSrc);WORD wBitCount =((LPBITMAPINFOHEADER)lpDIBSrc)->biBitCount; DWORD lSrcRowBytes =WIDTHBYTES(lSrcWidth*((DWORD)wBitCount)); LPBYTE lpOldBits = FindDIBBits(lpDIBSrc);LPBYTE lpData = FindDIBBits(lpDIB);//图像变换开始//////////////////////////////////////////DWORD i, j, h, k, offset;int NearPoint[37];int OffSetX[37] = { -1, 0, 1,-2,-1, 0, 1, 2,-3,-2,-1, 0, 1, 2, 3,-3,-2,-1, 0, 1, 2, 3,-3,-2,-1, 0, 1, 2, 3,-2,-1, 0, 1, 2,-1, 0, 1 };int OffSetY[37] = { -3,-3,-3,-2,-2,-2,-2,-2,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,1, 1, 1, 1, 1, 1, 1,2, 2, 2, 2, 2,3, 3, 3 };if(wBitCount == 8){int thre, same, max, min;//统计象素亮度最大值和最小值max = min = 0;for(i=0;i<lSrcHeight;i++)for(j=0;j<lSrcWidth;j++){offset = lSrcRowBytes*i+j;if(max < (int)(*(lpOldBits+offset))) max = (int)(*(lpOldBits+offset));if(min > (int)(*(lpOldBits+offset))) min = (int)(*(lpOldBits+offset));}//相似度阈值为最大值和最小值差的1/10 thre = (max-min)/10;for(i=3;i<lSrcHeight-3;i++)for(j=3;j<lSrcWidth-3;j++){//统计圆形邻域内相似的点的个数same = 0;for(h=0;h<37;h++)NearPoint[h] =(int)(*(lpOldBits+lSrcRowBytes*(i+OffSetY[h])+(j+OffSetX[h]))); for(h=0;h<37;h++)if(((int)abs(NearPoint[h]-NearPoint[18])) <= thre) same++;if(same > 27)*(lpData+lSrcRowBytes*i+j) = 255;else *(lpData+lSrcRowBytes*i+j) = 0;}}if(wBitCount == 24){int theSame[3], theMax[3], theMin[3], theThre[3];memset(theMax, 0, sizeof(int)*3);memset(theMin, 0, sizeof(int)*3);for(i=0;i<lSrcHeight;i++)for(j=0;j<lSrcWidth;j++){offset = lSrcRowBytes*i+j*3;for(k=0;k<3;k++){if(theMax[k] < (int)(*(lpOldBits+offset+k)))theMax[k] = (int)(*(lpOldBits+offset+k));if(theMin[k] > (int)(*(lpOldBits+offset+k)))theMin[k] = (int)(*(lpOldBits+offset+k));}for(k=0;k<3;k++)theThre[k] = (theMax[k]-theMin[k])/10;for(i=3;i<lSrcHeight-3;i++)for(j=3;j<lSrcWidth-3;j++){memset(theSame, 0, sizeof(int)*3);for(k=0;k<3;k++){for(h=0;h<37;h++)NearPoint[h] =(int)(*(lpOldBits+lSrcRowBytes*(i+OffSetY[h])+(j+OffSetX[h])*3+k));for(h=0;h<37;h++)if(((int)abs(NearPoint[h]-NearPoint[18])) <= theThre[k])theSame[k] ++;}if((theSame[0] > 27) && (theSame[1] > 27) &&(theSame[2] > 27))memset(lpData+lSrcRowBytes*i+j*3, 255, 3);elsememset(lpData+lSrcRowBytes*i+j*3, 0, 3);}}GlobalUnlock(hDib);GlobalUnlock(hNewDib);SetCursor(LoadCursor(NULL, IDC_ARROW));return hNewDib;8、你编写并运行通过了哪些图像处理的计算机程序程序，能否写出流程图？答：运用matlab编写过读取原始图像，对图像进行灰度处理，对灰度图像进行直方图、均值滤波、中值滤波、图像锐化、表面边缘检测及提取等程序。