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招聘机器视觉工程师笔试题(某大型央企)试题集详解
一、单项选择题（共60题）
1、以下哪种技术不属于机器视觉的基本组成部分？
A.图像采集
B.图像处理
C.计算机视觉
D.机器人控制
答案：D
解析：机器视觉的基本组成部分通常包括图像采集、图像处理和计算机视觉。机器人控制虽然与机器视觉紧密相关，但它更多地涉及到机械控制和运动规划，不属于机器视觉的核心组成部分。
2、在机器视觉系统中，以下哪种算法用于图像去噪？
A.边缘检测算法
B.图像分割算法
C.形态学滤波算法
D.特征提取算法
答案：C
解析：形态学滤波算法是一种常用的图像去噪技术，它通过数学形态学的操作来去除图像中的噪声。边缘检测算法用于检测图像中的边缘信息，图像分割算法用于将图像分割成不同的区域，特征提取算法用于从图像中提取有用的特征。因此，形态学滤波算法是用于图像去噪的正确选项。
3、在机器视觉领域，哪一种算法常用于图像边缘检测？
A.K-means聚类
B.Canny边缘检测
C.朴素贝叶斯分类
D.支持向量机
答案：B.Canny边缘检测
解析：Canny边缘检测算法是一种常用的图像边缘检测方法，它通过求解二阶偏导数的极大值来找到图像中的边缘，同时避免了梯度下降法容易陷入局部极小值的问题，因此被广泛应用于图像处理和计算机视觉领域。
4、在进行物体识别时，以下哪种技术最能有效减少误判率？
A.卷积神经网络
B.随机森林
C.K近邻算法
D.决策树
答案：A.卷积神经网络
解析：卷积神经网络（CNN）在图像识别任务中表现尤为出色，它通过多层卷积和池化操作提取图像的特征，并且特别适合处理具有大量空间维度的数据。而随机森林、K近邻算法和决策树等则更适合处理数据维度较低或者非结构化的数据，对于图像识别这类复杂数据处理任务来说，卷积神经网络通常能提供更高的准确性和效率。
5、以下哪个不属于机器视觉系统中的硬件组成部分？
A.相机
B.显示器
C.照明设备
D.激光雷达
答案：B
解析：在机器视觉系统中，相机用于捕捉图像，照明设备用于提供均匀的照明，激光雷达用于距离测量。显示器虽然是机器视觉系统的一部分，但它主要用于显示处理后的图像或视频，并不直接参与图像的采集和处理，因此不属于硬件组成部分。
6、在机器视觉中，以下哪个术语指的是通过图像处理技术从图像中提取特征的过程？
A.图像采集
B.图像分割
C.特征提取
D.图像增强
答案：C
解析：图像采集是指使用相机捕捉图像的过程；图像分割是将图像分割成若干独立区域的过程；图像增强是指改善图像质量，使其更适合后续处理的过程。而特征提取是指从图像中提取出用于后续分析或识别的有用信息，如形状、颜色、纹理等。因此，特征提取是提取图像特征的过程。
7、以下哪种技术不属于机器视觉范畴？
A.图像识别
B.语音识别
C.目标检测
D.物体跟踪
答案：B、解析：机器视觉主要关注图像和视频的数据处理，包括图像识别、目标检测、物体跟踪等，而语音识别属于人工智能中的另一个分支，专注于通过算法理解人类的语音信号并进行转换或执行相应的操作。
8、在机器视觉系统中，哪一步骤是用于将输入的原始图像转换成可以进一步处理的形式？
A.图像增强
B.图像分割
C.特征提取
D.图像预处理
答案：D、解析：图像预处理是机器视觉流程中的第一步，其目的是提高图像的质量，比如去除噪声、调整对比度、标准化尺寸等，以便后续步骤能够更有效地分析图像内容。
9、以下哪种技术不属于机器视觉中的图像处理技术？
A.图像增强
B.图像分割
C.光流法
D.机器学习
答案：D
解析：机器视觉中的图像处理技术主要包括图像增强、图像分割、边缘检测、特征提取等。而机器学习是一种更广泛的技术，它可以应用于机器视觉的多个环节，但它本身不是图像处理技术的一种。因此，选项D不属于机器视觉中的图像处理技术。
10、在机器视觉系统中，以下哪种方法通常用于提高图像对比度？
A.图像压缩
B.图像增强
C.图像分割
D.图像滤波
答案：B
解析：图像增强是提高图像质量、改善视觉效果的过程，其中一个重要的目标就是提高图像的对比度。通过调整图像的亮度和对比度，可以使图像中的细节更加清晰，便于后续的处理和分析。因此，选项B是正确的。图像压缩、图像分割和图像滤波虽然也是图像处理技术，但它们的主要目的不是提高图像对比度。
11、问题描述：在机器视觉领域，当使用深度学习模型进行目标检测时，以下哪个不是常用的损失函数？
A.损失函数1
B.损失函数2
C.损失函数3
D.损失函数4
答案：A、B、C、D
解析：在目标检测任务中，常用的损失函数包括但不限于FocalLoss、DiceLoss等，但题中给出的选项均为常见的损失函数
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