机器视觉面试题

本文详细介绍了CCD的工作原理、分类、与CMOS的区别,以及像素、分辨率、精度、选型标准、镜头参数(如焦距、光圈、景深)等相关概念。还涵盖了工业镜头的选择、光源类型和照明设计,以及视觉引导中的定位和标定方法。

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1.CCD的工作原理是什么?

光到达CCD某个像素时 根据光的强度产生相应的电荷 将该电荷的大小读物为电信号 即可会的各像素上光的强度(灰度值)

2.CCD按感光器件分为那两类?

CCD/CMOS

3.CCD和CMOS区别

CCD制造技术难 成本高 耗电多 成像质量好

4.像素是什么

像素是指数字图像的最小单位 是一个可以检测光强度的传感器(光电二极管)

5.分辨率是什么?

即像素密度 像素越多 图像的密度越大 对细节的表现就越强

计算公式:分辨率 = 视野(Field of View)/像素(Pixel)

比如我要看产品大小是30mm*10mm,使用200万像素(1600pixel*1200pixel)的相机。因为是长条形 为了把产品都放入到视野内 我们计算分辨率到时候要考虑长边对应此时分辨率为:

分辨率 = 30mm/1600Pixel = 0.019mm/Pixel

6.精度是什么

精度 = 分辨率 * 有效像素  精度的单位是mm 根据产品表面和照明状况的不同 我们可以通过放大图像观察辨别稳定像素的个数 从而得出精度 如果条件不允许实际测试观察 一般的规律是 如果使用正面打光 有效像素为1个 使用背光 有效像素为0.5个

这个例子我们去除1Pixel 得到精度为0.019mm 约等于0.02mm

7.CCD的一般选型标准是什么?

1.检测精度 2.色彩选择 3.根据传输时间 4.根据CCD尺寸

8.焦距是什么

镜头焦距是指镜头光学后主点到焦点的距离

9.常用的工业镜头焦距有哪几种规格?

5mm 8mm 12mm 16mm 25mm 35mm 50mm 75mm 等

10.光圈是什么?

光圈是一个用来控制光线透过镜头 进入机身内感光面的光量的装置

11.景深是什么?

景深是指镜头对焦前后所能成像的清晰范围

12.如何增大景深?

小光圈  小焦距 大工作距离 大光源亮度

13.常用工业镜头接口有那些

C/CS/M58/M72/F

14.镜头分哪 几类?

CCTV镜头(FA);微距镜头 远心镜头

15.如何选择合适的镜头?

1.视野范围 光学放大倍数及期望的工作距离 2.景深要求 3.芯片大小和相机接口 4.注意与光源的配合选配合适的镜头 5.可安装空间

16.光源的种类有哪些?

LED 荧光灯 卤素灯 疝气灯 金属卤素灯

17.常用光源的形状有哪些?

同轴光 环形光 条形光 背面光 碗光 点光源

18.选择照明的三个步骤?

1.确实照明类型(镜面反射/漫反射/透射光)2.确定照明装置的形状与大小 3.确定照明的颜色(波长)

19.简述偏光板作用?

消除反光工件的炫光

20.简述扩散板作用?

可以将光均衡的扩散到整个平面 可以消除LED的反射以及在捕捉反光工件的图像时可能产生的异常照明情况

21.定位视觉引导常见的场景有那些?

抓取  纠偏  对位贴合

22.定位视觉引导常见的标定有哪些?

九点标定  旋转中心标定  上下相机座标统一

### 2025 年机器视觉领域常见面试问题及答案 #### 1. 数据预处理的重要性及其方法 数据预处理对于提高模型性能至关重要。在实际应用中,原始图像往往存在噪声、光照变化等问题,这些问题会影响后续算法的效果。因此,在进入具体任务之前,通常会采用灰度变换、直方图均衡化等手段来改善输入质量[^1]。 #### 2. 如何应对工业图像质检中的挑战? 面对工业场景下的复杂情况,如数据量庞大且不规整、样本分布极不平衡以及可能出现的新类型缺陷等情况,可以考虑通过迁移学习利用已有大规模公开数据集;同时借助半监督/无监督方式挖掘潜在特征模式,并建立在线更新机制以便及时响应未知类别对象的检测需求[^2]。 #### 3. 计算给定尺寸物体所需摄像头参数的选择依据是什么? 当需要测量特定规格的产品时,选择合适的成像设备非常重要。例如要拍摄一个30毫米乘以10毫米的小物件并确保其完全处于视场范围内,则应根据目标物的实际宽度与高度比例选取相应分辨率级别的传感器芯片,并合理设置镜头焦距使得整个被摄体刚好填满画面边界而不超出范围之外[^3]。 #### 4. 解释ResNet的工作原理及其优势所在 随着神经网络层数增加,传统CNN容易遭遇梯度弥散现象从而阻碍进一步优化进程。而由He等人提出的深层残差学习框架—Residual Networks (ResNets),创造性地引入了跳跃连接结构即所谓的“捷径路径”,允许信息绕过某些层直接传递至更深层次节点处,不仅缓解了上述难题还促进了超深架构的有效构建与发展。此外,该设计也大大提升了收敛速率和泛化能力[^4]。 ```python import torch.nn as nn class BasicBlock(nn.Module): expansion = 1 def __init__(self, inplanes, planes, stride=1, downsample=None): super(BasicBlock, self).__init__() # 定义卷积操作和其他组件... def forward(self, x): identity = x out = self.conv1(x) out = self.bn1(out) out = self.relu(out) out = self.conv2(out) out = self.bn2(out) if self.downsample is not None: identity = self.downsample(x) out += identity out = self.relu(out) return out ```
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