浙江大学生物系统工程-图像处理与机器视觉-期末提纲

计算机视觉期末考试题及答案一、选择题1. 下列哪个是计算机视觉的基本任务？A. 物体识别B. 图像去噪C. 特征提取D. 图像压缩答案：A2. 图像分割的目标是什么？A. 将图像分成若干不重叠的区域B. 提取图像中的边缘和角点C. 对图像进行降噪处理D. 对图像进行缩放和旋转答案：A3. 下列哪个不属于计算机视觉中的特征提取方法？A. 边缘检测B. 霍夫变换C. SIFTD. 形态学操作答案：D4. 目标识别中最常用的算法是？A. 支持向量机（SVM）B. 卷积神经网络（CNN）C. 决策树D. 随机森林答案：B5. 计算机视觉中的光照问题指的是什么？A. 图像中的曝光问题B. 图像中的阴影和反射问题C. 图像中的亮度和对比度问题D. 图像中的色彩平衡问题答案：B二、填空题1. 图像的分辨率是指图像中的像素数量（）图像的单位面积。

答案：除以2. 特征匹配算法中常用的匹配度量指标是（）。

答案：距离3. 边缘检测算法中，经典的Sobel算子是基于（）的。

答案：梯度4. 目标检测中的非极大值抑制是用来（）。

答案：过滤掉重复的检测结果5. 目标跟踪中最常用的方法是（）。

答案：卡尔曼滤波三、简答题1. 请简要解释计算机视觉中的图像金字塔是什么，并说明其应用场景。

答案：图像金字塔是一种多尺度表示的方法，通过对原始图像进行多次模糊和下采样，得到一系列分辨率不同的图像。

它的应用场景包括图像缩放、图像融合、目标检测等。

图像金字塔可以在不同尺度下对图像进行处理，以适应不同场景的需求。

2. 请简要介绍计算机视觉中的物体识别技术，并指出其挑战和解决方案。

答案：物体识别是指在图像或视频中自动识别出特定物体的技术。

其挑战包括光照变化、视角变化、遮挡等因素的影响。

解决方案包括利用深度学习方法进行特征提取和分类，使用数据增强技术增加训练数据，以及采用多模态融合的方法提高识别准确率。

3. 请简要解释计算机视觉中的图像分割技术，并说明常用的分割方法。

机器视觉期末考试题及答案一、选择题（每题2分，共20分）1. 机器视觉中，图像采集卡的作用是什么？A. 存储图像数据B. 转换模拟信号为数字信号C. 处理图像数据D. 显示图像数据2. 在机器视觉系统中，边缘检测算法主要用于：A. 图像分割B. 图像增强C. 图像压缩D. 图像去噪3. 以下哪项不是机器视觉系统的基本组成部分？A. 光源B. 相机C. 镜头D. 打印机4. 机器视觉中的图像处理通常包括哪些步骤？A. 图像采集、图像预处理、特征提取、图像分析B. 图像采集、图像编码、图像解码、图像分析C. 图像采集、图像压缩、图像解压、图像分析D. 图像采集、图像存储、图像传输、图像分析5. 在机器视觉中，颜色空间转换的目的是什么？A. 改变图像大小B. 改变图像格式C. 改善图像质量D. 便于图像分析和处理6. 以下哪种算法不是用于图像分割的？A. 阈值分割B. 边缘检测C. 区域生长D. 直方图均衡化7. 机器视觉中，用于测量物体尺寸的方法是：A. 模板匹配B. 特征匹配C. 尺寸测量D. 形状识别8. 机器视觉系统中，相机的分辨率对图像质量的影响是：A. 分辨率越高，图像质量越差B. 分辨率越高，图像质量越好C. 分辨率与图像质量无关D. 分辨率越高，图像质量越不稳定9. 在机器视觉中，特征提取的目的是：A. 提高图像的分辨率B. 改善图像的对比度C. 提取图像中的关键信息D. 压缩图像数据10. 机器视觉在工业自动化中的应用包括：A. 质量检测B. 物体识别C. 尺寸测量D. 所有以上选项答案：1. B2. A3. D4. A5. D6. D7. C8. B9. C 10. D二、简答题（每题10分，共30分）1. 简述机器视觉在自动化生产线中的应用及其优势。

2. 解释什么是机器视觉中的图像预处理，并列举几种常见的图像预处理方法。

3. 描述机器视觉系统中相机标定的重要性及其基本步骤。

三、计算题（每题25分，共50分）1. 假设有一个机器视觉系统用于检测产品上的缺陷。

《机器视觉与图像处理》课件一、引言机器视觉与图像处理是现代计算机科学领域的重要研究领域之一。

它利用计算机对图像进行处理和分析，模拟人类视觉系统的工作原理，从而实现图像的识别、检测、分割等功能。

本课件将介绍机器视觉与图像处理的基本概念、应用领域以及相关算法和技术。

二、图像的基本概念1. 图像的定义和表示图像是通过感光元件（如摄像机）记录下来的光信号，可以用数字数据表示。

常见的图像表示方式有位图、矢量图和栅格图等。

2. 图像的特征提取图像特征是指图像中具有一定意义的可测量属性，可以用于描述和区分图像。

常见的图像特征包括颜色、纹理、形状等。

三、机器视觉的基本原理1. 图像获取机器视觉系统通过摄像机等设备获取图像，并将其转换成数字信号，以便计算机进行处理和分析。

2. 图像预处理图像预处理是指对原始图像进行去噪、平滑、增强等操作，以消除图像中的噪声和不必要的细节，提高后续处理的效果。

3. 特征提取与描述机器视觉系统通过提取图像中的特征，并将其以数学模型或符号描述的方式来表示图像的内容，以便后续的分类、检测等任务。

4. 目标识别与跟踪目标识别是指在图像中自动检测和识别感兴趣的目标物体，而目标跟踪是指在连续图像序列中追踪目标的位置和运动轨迹。

四、图像处理的基本技术1. 图像滤波图像滤波是指对图像进行平滑和增强处理，常用的滤波方法有线性滤波、非线性滤波等。

2. 图像变换图像变换是指对图像进行几何变换或域变换，以改变图像的尺寸、角度、亮度等特性，常用的变换包括旋转、缩放、灰度变换等。

3. 图像分割与分析图像分割是指将图像划分为若干个不同的区域，常用的图像分割方法有阈值分割、边缘检测、区域生长等。

4. 特征匹配与分类特征匹配是指通过比较图像特征之间的相似性，来找到图像中相对应的目标物体。

特征分类是指将图像进行分类和识别，常用的分类方法有支持向量机、神经网络等。

五、机器视觉与图像处理的应用领域1. 工业自动化机器视觉在工业领域中被广泛应用，如零件检测、产品质量控制等。

图像处理课程设计教学大纲、任务书第一篇：图像处理课程设计教学大纲、任务书《数字图像处理》课程设计教学大纲、任务书适用专业：通信、测控教学周数：1.5周学分：1.5学分1、课程设计目的1、提高分析问题、解决问题的能力，进一步巩固数字图像处理系统中的基本原理与方法。

2、熟悉掌握一门计算机语言，可以进行数字图像的应用处理的开发设计。

2、课程设计选题每生可任选其中之一或者可从网络、书籍、文献中广泛查阅并选择合适题目。

2.1 【课程设计选题一】图像滤波研究自选黑白图像，用加噪声的方法获得有噪图像。

整个设计要完成的基本功能大致如下：1、用图像平均的方法消除噪声并计算信噪比的改善。

(参考P.68)2、用平滑滤波方法消除噪声并计算信噪比的改善(参考P.71)。

3、用中值滤波方法消除噪声并计算信噪比的改善(参考P.73)。

4、用理想低通滤波方法消除噪声并计算信噪比的改善(参考P.78)。

5、用巴特沃斯低通滤波方法消除噪声并计算信噪比的改善(参考P.80)。

更换不同特性的图像和噪声重复以上滤波方法，观察并分析这些算法的应用场合。

2.2【课程设计选题二】图像恢复研究整个设计要完成的基本功能大致如下：1、自选黑白图像，并参考P.96获得失真图像。

2、对失真图像进行FFT，并从频谱上研究如何获得失真参数。

3、用获得的参数对失真图像加以恢复(参考P.99)。

编制程序并调试。

（最好能通过程序自动从频谱中获取失真参数）。

2.3【课程设计选题三】熵编码研究自选黑白图像。

整个设计要完成的基本功能大致如下：1、编程实现Huffman编码并计算平均码长。

(参考P.144)2、编程实现算术编码并计算平均码长。

(参考P.149)3、给定不同统计特性的图像重复以上编码，并加以分析。

2.4【课程设计选题四】DCT变换编码研究自选黑白图像。

1、编程实现DCT编码。

(参考P.179)2、编程实现DCT解码。

(参考P.181)3、观察不同压缩比下的解码图像质量。

第1篇一、基础知识与算法1. 简述机器视觉的基本概念及其在各个领域的应用。

2. 解释图像处理与计算机视觉的区别和联系。

3. 阐述图像采集过程中，如何提高图像质量？4. 描述图像去噪的常用方法及其优缺点。

5. 解释边缘检测算法（如Sobel、Prewitt、Laplacian等）的原理和适用场景。

6. 简述特征提取方法（如HOG、SIFT、SURF等）及其在目标识别中的应用。

7. 解释图像分割的常用方法（如阈值分割、区域生长、边缘检测等）及其适用场景。

8. 描述目标跟踪的常用算法（如卡尔曼滤波、粒子滤波、基于深度学习的跟踪等）及其优缺点。

9. 简述深度学习在计算机视觉中的应用，并举例说明。

10. 解释卷积神经网络（CNN）的基本结构和工作原理。

11. 描述RNN和LSTM在视频分析中的应用及其原理。

12. 解释注意力机制在计算机视觉中的作用和实现方法。

13. 简述生成对抗网络（GAN）的基本原理及其在图像生成中的应用。

14. 解释图像超分辨率与图像压缩之间的区别。

15. 阐述图像识别、图像分类和图像检测之间的联系与区别。

二、项目经验与问题解决1. 请简述您在机器视觉项目中的角色和职责。

2. 描述您参与的一个机器视觉项目，包括项目背景、目标、技术方案和实施过程。

3. 分析您在项目过程中遇到的一个技术难题，以及您是如何解决这个问题的。

4. 简述您在项目过程中如何优化算法性能和资源消耗。

5. 描述您在项目过程中如何与其他团队成员协作，以及您在团队中的角色。

6. 请举例说明您如何将深度学习技术应用于实际项目中。

7. 简述您在项目过程中如何评估和优化模型性能。

8. 描述您在项目过程中如何处理大规模数据集。

9. 请举例说明您在项目过程中如何处理异常情况和数据异常。

10. 简述您在项目过程中如何进行项目管理和进度控制。

三、编程与工具1. 请简述您熟悉的数据处理和机器学习工具（如NumPy、Pandas、TensorFlow、PyTorch等）。

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。

《计算机视觉》期末考试试卷附答案一、选择题（每题2分，共计20分）1. 计算机视觉的主要任务不包括以下哪项？A. 图像分类B. 目标检测C. 图像增强D. 图像分割{答案：C}2. 以下哪个不是卷积神经网络（CNN）的主要优点？A. 参数共享B. 局部感知野C. 需要大量标注数据D. 层次化特征提取{答案：C}3. 以下哪种损失函数常用于图像分类任务？A. softmax损失函数B. 交叉熵损失函数C. 均方误差损失函数D. hinge损失函数{答案：A}4. 在目标检测中，R-CNN系列算法主要包括以下哪些步骤？A. 区域提议网络B. 卷积神经网络特征提取C. 分类与边界框回归D. 非极大值抑制{答案：ABCD}5. 以下哪个是最常见的图像增强方法？A. 随机裁剪B. 直方图均衡化C. 对比度增强D. 数据扩充{答案：B}二、填空题（每题2分，共计20分）1. 在卷积神经网络中，卷积层的主要作用是______。

{答案：局部感知、参数共享、特征提取}2. 支持向量机（SVM）的核心思想是______。

{答案：找到一个最优的超平面，最大化不同类别之间的边界} 3. 目标检测中的实时性要求较高的算法有______。

{答案：YOLO、SSD、Faster R-CNN}4. 图像分割的主要任务是将图像划分为若干个______。

{答案：区域或像素块，具有相似的特征}5. 在深度学习框架TensorFlow中，创建一个全连接层可以使用______。

{答案：yers.dense}三、简答题（每题10分，共计30分）1. 请简要描述卷积神经网络（CNN）的工作原理及主要优点。

{答案：卷积神经网络是一种特殊的神经网络，它通过卷积层、池化层和全连接层进行特征提取和分类。

主要优点包括参数共享、局部感知、层次化特征提取等。

}2. 请简要介绍目标检测的主要任务、方法和挑战。

{答案：目标检测的主要任务是在图像中定位和识别物体。

机器视觉与图像处理考试试题一、选择题（每题2分，共20分）1. 机器视觉是研究如何使机器能够模拟人类视觉的一门学科。

以下哪个不属于机器视觉的应用领域？A. 人脸识别B. 图像分割C. 语音识别D. 目标检测2. 图像处理是用计算机对图像进行处理和分析的过程，以下哪个不属于图像处理的基本操作？A. 图像增强B. 图像压缩C. 图像旋转D. 图像推导3. 在图像处理中，以下哪个是常用的图像增强方法？A. 直方图均衡化B. 模糊滤波C. 细节增强D. 图像重建4. 机器视觉中常用的特征提取方法包括：A. 高斯模糊B. 边缘检测C. 语义分割D. 小波变换5. 在目标检测中，常用的算法包括：A. Haar特征与级联分类器B. K均值聚类算法C. Dijkstra最短路径算法D. 支持向量机6. 在数字图像处理中，以下哪个是常用的图像压缩算法？A. JPEGB. RSAC. AESD. FFT7. 以下哪个不属于计算机视觉中的经典问题？A. 图像分割B. 目标跟踪C. 目标识别D. 决策树8. 图像分割是图像处理中的一项重要任务，以下哪个不属于图像分割的常用方法？A. 基于阈值的分割B. 基于边缘的分割C. 基于区域的分割D. 基于频域的分割9. 以下哪个不属于机器学习在图像处理中的应用？A. 图像分类B. 图像风格迁移C. 图像超分辨率D. 图像修复10. 在深度学习中，以下哪个是常用的卷积神经网络模型？A. AlexNetB. SVMC. K-meansD. PCA二、简答题（每题10分，共30分）1. 请简要介绍机器视觉的工作流程，并结合实际应用场景进行说明。

机器视觉的工作流程一般包括图像获取、预处理、特征提取与选择、目标检测与识别、结果分析与应用等步骤。

以人脸识别为例，首先需要通过摄像头等设备获取人脸图像，然后对图像进行预处理，例如灰度化、归一化、去噪等操作。

接下来，利用特征提取方法提取人脸图像的特征，如通过人脸关键点检测获取人脸轮廓、眼睛位置等信息。

2024 机器视觉试卷与答案题 1：图像分割如下图所示：a) 使用阈值分割方法对上述图像进行处理，请给出最佳的阈值分割结果，并说明你的选择原因。

b) 使用边缘检测方法对上述图像进行处理，请给出最佳的边缘检测结果，并说明你的选择原因。

c) 基于图像分割结果，使用区域生长算法对上述图像进行处理，请给出最终的图像分割结果。

答案：a) 最佳的阈值分割结果为： 我选择阈值为150的原因是通过观察原始图像，发现目标物体（圆形）的像素值大部分都在该阈值以上。

b) 最佳的边缘检测结果为： 我选择边缘检测算法Sobel算子的原因是该算子能够较好地捕捉到图像中的边缘信息。

c) 基于图像分割结果，使用区域生长算法得到的最终图像分割结果为： 区域生长算法根据像素的相似性将相邻的像素合并为一个区域，从而得到了最终的图像分割结果。

题 2：特征提取与描述下图为一幅含有多个物体的图像，请回答以下问题：a) 请说明使用SIFT算法进行特征提取的步骤，并给出提取到的关键点的数量。

b) 使用SURF算法对上述图像进行特征提取，请给出提取到的关键点的数量。

c) 选择一种合适的特征描述子，并对提取到的关键点进行描述。

答案：a) SIFT算法的特征提取步骤包括：- 尺度空间极值点检测：在不同尺度下，通过高斯差分金字塔寻找图像的极值点。

- 关键点定位：对极值点进行精确定位，通过拟合尺度空间中的极值点，确定特征点的位置和尺度。

- 方向分配：为每一个关键点指定主方向，提高特征的旋转不变性。

- 描述子生成：根据关键点周围的梯度方向，生成128维的描述子向量。

提取到的关键点数量为30个。

b) SURF算法的特征提取步骤包括：- 尺度空间构建：采用Hessian矩阵的行列式来检测尺度空间中的局部极值点。

机器视觉期末总结一、引言机器视觉是一门涵盖计算机视觉、模式识别与图像处理等多个学科的综合性学科，通过模仿人类视觉系统对图像进行处理与理解，以实现机器对图像的理解、分析和判定。

在过去的几十年间，机器视觉领域取得了巨大的进步，广泛应用于工业、医疗、安防、无人驾驶等多个领域，已经成为计算机科学领域当中的一个重要的分支。

本文将对机器视觉的相关知识进行总结，包括机器视觉的定义和发展，常用的图像处理算法和技术，深度学习在机器视觉中的应用，以及机器视觉在实际应用中的一些挑战和发展趋势等方面进行综述。

二、机器视觉的定义和发展机器视觉是一门研究如何使计算机能够“看”的学科，其目标是使计算机能够像人类一样对图像进行分析和理解。

机器视觉的发展可以追溯到20世纪60年代，当时主要是通过特定的算法和数学模型来处理图像。

随着计算机性能的提高和图像处理算法的不断推陈出新，机器视觉的应用范围也越来越广泛。

近年来，随着计算机视觉和深度学习技术的发展，机器视觉取得了巨大的突破。

计算机视觉是机器视觉的一个重要分支，通过对图像和视频进行分析和理解，实现自动识别、识别和监视等功能。

深度学习是一种神经网络模型，通过模仿人类的神经网络结构和学习方式，实现对大规模数据的自动学习和处理。

深度学习在机器视觉中的应用已经取得了许多重要的成果，如目标检测、图像分类和人脸识别等方面。

三、常用的图像处理算法和技术1. 图像滤波算法：包括线性滤波、非线性滤波和自适应滤波等，用于去除图像中的噪声和增强图像的细节。

2. 图像分割算法：主要分为基于阈值的分割、基于边缘的分割和基于区域的分割等，用于将图像分成若干个具有相似性质的区域。

3. 特征提取算法：包括SIFT、SURF和HOG等，用于从图像中提取出具有代表性的特征，用于后续的图像识别和检测任务。

4. 目标检测算法：如Haar特征和卷积神经网络等，用于在图像中检测出目标的位置和尺寸。

四、深度学习在机器视觉中的应用深度学习技术在机器视觉中的应用已经取得了非常显著的成果。

《机器视觉与图像处理》课程教学大纲一、课程简介（一）课程中文简介机器视觉与图像处理课程是智能制造工程专业在智能机器方向的一门专业方向选修课。

机器智能化是机械学科的重要发展方向，也是国际上跨学科的热门研究领域。

而机器视觉与图像处理是智能机器的重要组成部分，它与模式识别、人工智能、人工神经网络等都有紧密的关系。

本课程对于开阔学生视野，使学生了解本专业的发展前沿，把学生培养成复合型人才具有重要的地位和作用。

通过本课程的学习，学生能掌握一定的科学研究方法与技能，为有潜力成为研究性人才的学生打下一定的基础。

本课程以机器视觉的基本算法为基础，通过具体的视觉案例讲解机器视觉问题的一般求解方法。

通过学习，使学生能使用图像空间滤波、频域变换、特征点检测、图像匹配与几何映射等机器视觉的基本方法，掌握简单机器视觉问题的求解方法。

培养学生将文献转换为实际工程应用的能力，使学生能够将现有的方法转换成自己的工具。

培养学生的工程实践能力和创新能力，提高学生的专业素养，为学生就业提供技术储备。

（二）课程英文简介Machine vision and image processing is an elective course for the major of intelligent manufacturing engineering. Machine intelligence is an important development direction of mechanical discipline, and it is also a hot interdisciplinary research field in the world. Machine vision and image processing plays an important role for intelligent machine, which has a close relationship with pattern recognition, artificial intelligence, artificial neural network, and so on. This course can broaden students' horizon, make them understand the forefront of the development of this major, and play an important role in cultivating students into interdisciplinary talents. Through learning this course, students can master certain scientific research methods and skills, and lay a certain foundation for becoming research talents.This course is based on the basic algorithm of machine vision and explains the general solution of machine vision problems through specific visual cases. Through learning, students can use the basic methods of machine vision, such as image space filtering, frequency domain transformation, feature point detection, image matching and geometric mapping, and master the solution of simple machine vision problems. Develop students' ability to translate literature into practical engineering applications，enabling students to convert existing methods into their own tools. Cultivate students' engineering practice ability and innovation ability, improve students' professional quality, and provide students with technical reserve for employment.二、课程目标三、课程教学内容第一章机器视觉导论教学目的与要求：了解视觉理论的发展，掌握机器视觉的概念，理解计算视觉理论，了解机器视觉与相关研究领域，了解机器视觉的应用。

IntroductionN. Kondo and K. C. Ting1.1 Why Was this Monograph Written?Because most books related with robots are focus on industrial robot which is , and with considering of the complexion of bio robots, it is hard to manipulate the environment and bio-products1.2 What Is the Definition of a Bioproduction Robot?1.3 Necessity of the Bioproduction Robot1.4 Uniqueness of Bioproduction Robots1.4.1 Development of Bioproduction Robots1.4.2 Robot's Intelligence and Mind1.5 Overview of the MonographReferencesRobotics for Manipulating Biological ObjectsN. Kondo and K. C. Ting2.1 Work Objects of Bioproduction Robots2.2 Characteristics of Biological Objects2.3 Features of Bioproduction Robotics2.4 Expectations for Bioproduction Robots2.4. l Labor Saving and Substitution2.4.2 Extension of Human Capability2.4.3 New Production System with the Robot2.5 Multipurpose Robot for Bioproduction2.6 Bioproduction Robots: An Integration of Engineering,Biology, and Social Science ReferencesFundamentals and Basic Components of RobotsN. Kondo3.1 Fundamentals of Robots3.1.1 Servomechanisms3.2 Basic Components of Robots3.2.1 Manipulator 213.2.1.1 Mechanism of a Manipulator 213.2.1.2 Control of a Manipulator 223.2.1.3 Robot without a Manipulator 223.2.2 End-Effector 233.2.2.1 Mechanism of an End-Effector 233.2.2.2 Sensors for an End-Effector 233.2.3 Sensors 243.2.3.1 Sensors for a Bioproduction Robot 243.2.3.2 Classification of Sensors 243.2.3.3 Sensor Fusion 253.2.3.4 Future Robotic Sensors 253.2.4 Traveling Devices 253.2.5 Control Devices 263.2.5. 1 CPU 273.2.5.2 Memory 273.2.5.3 Peripheral Devices 283.2.5.4 Buses 283.2.6 Classification of Actuators 293.2.6.1 Electric Actuator 293.2.6.2 Hydraulic Actuator 293.2.6.3 Pneumatic Actuator 29References 30Design and Control of ManipulatorsN. Kondo4.1 Mechanism of a Manipulator 314.1.1 Cartesian Coordinate Manipulators 314.1.2 Cylindrical-Coordinate Manipulators 334.1.3 Polar-Coordinate Manipulators 334.1.4 Articulated Manipulators 354.2 Redundant Manipulators 354.3 Evaluation of Mechanism 374.3.1 Operational Space 374.3.2 Measure of Manipulability 384.3.3 Redundant Space and Posture Diversity 414.3.4 Space for Obstacle Avoidance 414.3.5 Accuracy of the Manipulator End 424.4 Manipulators for Bioproduction 434.4.1 Plant-training Systems 434.4.2 Fruit Vegetables Grown on a Vertical Plane 434.4.3 Fruit Tree Grown on a Sphere 534.4.4 Fruit Tree Grown on a Trellis Plane 544.4.5 Vegetables Grown on the Ground 554.4.6 Other Objects 554.5 Control of a Manipulator 564.5.1 2-DOF Polar Manipulator 564.5.2 2-DOF Articulated Manipulator 574.5.3 Geometric Solution of Joint Displacement for a 5-DOFArticulated Manipulator 594.5.4 Solution of Joint Angular Velocities for a 3-DOFArticulated Manipulator 604.5.5 Control of a Redundant Manipulator 61References 63Machine VisionY. Shirai, N. Kondo and T. Fujiura5.1 Image Acquisition5.1.1 Image Sensors5.1.2 TV Cameras5.1.3 Image Grabber and its Processing Device5.1.4 Luminaire5.2 Discrimination5.2.1 Method of Red-Green-Blue Signals5.2.2 Method of the Most Suitable Wavelength Band Based onSpectral Reflectance 5.3 Recognition5.3.1 Features from the Binary Image5.3.1.1 Fractal Dimension5.3.1.2 Thinning Processing5.3.1.3 Chain Coding5.3.2 Features from the Gray-Level Image5.3.2.1 Co-Occurrence Matrix5.3.3 Recognition Algorithm for a Biological Object5.4 Depth Measurement and Three-Dimensional Vision5.4.1 Depth Measurement5.4.1.1 Time of Flight5.4.1.2 Active Triangulation5.4.1.3 Stereovision5.4.1.4 Stereo Vision with Distinct Features5.4.2 Area-Based Stereo Vision5.4.2.1 Real-Time Area-Based Stereo Vision5.4.2.2 Feature-Based Stereo Vision5.4.2.3 Multistage Stereo with Matching Reliability5.4.3 Sensor Fusion5.4.3.1 Sensor-Fusion Categories5.4.3.2 Sensor Fusion for a Mobile Robot 925.4.3.3 Initial Range Data Processing 925.4.3.4 Knowledge Representation 935.4.3.5 Recognition by Sensor Fusion 935.4.4 Application to Bioproduction 955.4.4.1 Measurement of Fruit Location by BinocularStereo Vision 955.4.4.2 Three-Dimensional Vision Sensor that EmitsRed and Infrared Beams 965.4.4.3 Three-Dimensional Vision Sensor that EmitsOnly Infrared Beams 1015.4.4.4 Visual Feedback Control 1025.4.4.5 Depth Measurement by use of DifferentialObject Size 104References 1046 Sensors for Bioproduction RobotsM. Manta, N. Kondo and T. Fujiura6.1 External Sensors for Perception other than Vision 1096.1.1 Range Sensors 1096.1.1.1 Ultrasonic Sensor 1096.1.1.2 Position-Sensitive Device 1126.1.2 Proximity Sensors 1126.1.2.1 Photo sensing Type 1126.1.2.2 Pneumatic Type 1136.1.3 Tactile Sensors 1146.1.3.1 Touch Sensor 1146.1.3.2 Pressure Sensor 1156.1.3.3 Slip Sensor 1156.1.4 Ripeness Sensor for Fruit 1156.1.4.1 Photo Sensor 1156.1.4.2 Sonic Sensor 1166. 1.4.3 Gas Sensor 1166.1.5 Sensors for Robot Guidance 1176.1.5.1 Fixed Path 1176.1.5.2 Semi fixed Path 1176. 1.5.3 Free Path 1186.2 Internal Sensors for Mechanism Control6.2.1 Fixed-Position and Fixed-Angle Detection 1186.2.1.1 Micros witch 1186.2.1.2 Photoelectric Sensor 1196.2.2 Position and Angle Measurement 1206.2.2.1 Potentiometer 1206.2.2.2 Encoder 1226.2.3 Velocity and Angular Velocity Measurements6.2.3.1 Tachometer Generator6.2.3.2 Moving Magnet Velocity Sensor6.2.4 Acceleration Measurement6.2.4.1 Piezoelectric Acceleration Sensor6.2.4.2 Strain-Gauge Acceleration Sensor6.2.5 Inclination Measurement6.2.5.1 Photoelectric Inclination Sensor6.2.5.2 Electro Lytic-Liquid-Type InclinationSensor 6.2.6 Azimuth Measure1nent6.2.6.1 Gyroscope6.2.6.2 Geomagnetic SensorReferencesTraveling Devices within Bioproduction Environments M. Monta7.1 Wheel Type7.1.1 Characteristics and Mechanisms7.1.2 Applications for Bioproduction Environments 7.2 Rail Type7.2.1 Characteristics and Mechanisms7.2.2 Applications for Bioproduction Environments7.3 Crawler Type7.3.1 Characteristics and Mechanisms7.3.2 Applications for Bioproduction Environments7.4 Gantry System7.4.1 Characteristics and Mechanisms7.4.2 Types and Structure of Gantries7.4.2.1 Wide-Span Vehicle.7.4.2.2 Rail-Type Gantry7.5 Legged Robot7.5.1 Characteristics and Mechanisms7.5.2 Applications for Bioproduction Environments ReferencesRobots IntelligenceH. Murase, Y. Shirai and K.C. Ting8.1 Knowledge-Based Decision Support8.1.1 Heuristic Reasoning8.1.1.1Knowledge Representation8.1.1.2 Building a Knowledge Base8.1.1.3 Inference Engine8.1.1.4 Reasoning under Uncertainty 15 J8.1.1.5 Evaluation of Expert Systems 1518.1.2 In Relation to Bioproduction Robots 1528.2 Fuzzy Control for Dealing with Uncertainty 1528.2.1 Basic Fuzzy Theory 1538.2.2 Methods of Fuzzy Inference 1558.2.3 Expert System with Fuzzy Production Rules 1568.3 Artificial Neural-Network Applications for Robotics Systems 1598.3.1 Artificial Neural Networks 1608.3.2 Neural-Network Architectures 1628.3.2.1 Perceptron 1628.3.2.2 Hopfield Network 1638.3.2.3 Back-Error Propagation 1648.3.3 Kalman Filter Leaming 1658.3.4 Robot Control 169ReferencesRobots in Bioproduction within Controlled EnvironmentsN. Kondo, T. Fujiura, K.C. Ting, T. Okamoto and M. Monta9 .1 Micropropagation Robot9.1.1 Automation in Tissue Cultures9 .1.2 Process of Biotechnology9 .1.3 Plant Tissue Culture Proliferation Robot9. 1 .4 Orchid Protocorm Transplanting Robot9.1.5 Culture Seedling Proliferation-Transplanting Robot9 .2 Grafting Robot9.3 Cutting-Sticking Robot9.3. l Phytological Characteristics9.3.2 Robotic Cutting-Sticking System9.3.3 Cutting-Providing System9.3.4 Visual Sensor9.3.5 Leaf-Removing Device and Planting Device9.3.5.1 Leaf-Removing Device9.3.5.2 Planting Device9.4 Transplanting Robot9.4. l Work Object9.4.2 Equipment9.4.2.1 Plug Container9 .4.2.2 Conveyer Belts9.4.2.3 Robot9.4.2.4 End-Effector9.4.2.5 Sensing Devices9.4.2.6 Host Computer9.4.3 Operations9.4.4 Performance Indicators9.4.4.1 Workability and Productivity9.4.4.2 Plug Quality Preservationand Quantity Conservation9.4.4.3 Reliability, Complexity, and Safety9.4.4.4 Cost Effectiveness9.4.5 Example Cases9.5 Harvesting Robots in Greenhouses9.5.1 Tomato-Harvesting Robot9.5.1.1 Phytological Characteristics9.5.1.2 Manipulator9.5.1.3 End-Effector9.5.1.4 Sensor9.5.1.5 Traveling Device9.5.2 Cherry-Tomato-Harvesting Robot9.5.2.1 Physiological Characteristics9.5.2.2 Polar-Coordinate Robot9.5.2.3 Cherry-Tomato-Harvesting Robotas a Multi-operation Robot 9.5.3 Strawberry-Harvesting Robot9.5.3.1 Physiological Characteristics9.5.3.2 Manipulator9.5.3.3 End-Effector9.5.4 Cucumber-Harvesting Robot9.5.4.1 Physiological Characteristics9.5.4.2 Manipulator9.5.4.3 End-Effector9.5.4.4 Visual Sensor9.5.5 Mushroom-Harvesting Robot9.5.5.1 Physical Properties9.5.5.2 Manipulator9.5.5.3 End-Effector9.5.5.4 Visual Sensor9.6 Vegetable-Production Robots in Plant Factories9.7 Milking Robot9.8 Wool-Harvesting RobotReferencesRobots in Bioproduction in Open FieldsN. Kondo, T Fujiura, M. Monta and F. Sevila10 .1 Harvesting Robots10.1.1 Grape-Harvesting Robot in JapanI 0.1.1.1 Phytological Characteristics10.1.1.2 Manipulator10.1.1.3 End-Effector 23210. 1.1.4 Visual Sensor 23410.1 .1.5 Traveling Device 23410.1.2 Orange-Harvesting Robot in Japan 23510.1 .2.l Summer-Orange-Harvesting Robot 23510.1.2.2 Mandarin-Orange-Harvesting Robot 23610.1.3 Orange-Harvesting Robot in the U.S.A. 23710.1.4 Apple-Harvesting Robot in Korea 23810.1.5 Harvesting Robots for Apples, Oranges, and Grapesin Europe 241 10.1 .5.1 Fruit Detection in Complex Environment 24110.1.5.2 Modeling of Biological Objects 24310.1 .5.3 Interactive Operations between Sensorsand Actuators 245 10.1.5.4 Design of Manipulators for Bioproduction 24610.1.5.5 Traveling device 24710.1.5.6 Multi-sensing Mountings on Robots 24910.1 .5.7 Artificial Intelligence Implementations 25110.1.5.8 Plant Adaptation to Robots 25110.1.6 Watermelon-Harvesting Robot 25110.1.6.1 Manipulator 25210.1.6.2 End-Effector 25210.1.6.3 Visual Sensor 25310.1.6.4 Traveling Device 25410.1.7 Melon-Harvesting Robot 25410.1.8 Other Harvesting Robots 25410.1.8.1 Selective Harvesting Robot for Cabbage 25410.1.8.2 Autonomous Hay Harvester 25710.2 Robotic Tractors 25710.2.1 Geomagnetic Heading Sensor 25710.2.2 Photoelectric Sensor System 258I 0.2.3 Machine-Vision System 25810.2.4 Steering Control Method 25910.2.4.1 Path Planning 25910.2.4.2 Steering Controller 25910.3 Plant-Protection Robots 25910.3.1 Spraying Robot 25910.3.2 Fertilizing Robot 26010.3.3 Weeding Robot 26210.3.3.1 Weedi11g between Plants 26210.3.3.2 Weed Detection in a Lawn Field 26210.4 Multipurpose Robot for Grape Production 26310.4.1 Berry-Thinning End-Effector 26310.4.2 Bagging End-Effector 26410.4.3 Spraying End-Effector 26510.5 Multipurpose Robot for Vegetable Production10.5. I Leafy Vegetable Transplanting10.5.2 Weed Control10.5.3 Harvesting of Leafy VegetablesReferencesRobots in the Food IndustryK.C. Ting11.1 Introduction11.2 Soft-Fruit Packing11.3 Egg Candling11.4 Prawn Handling11.5 Meat Processing11 .5 .1 Breakup of Pork Carcasses11 .5.2 deboning of Beef Forequarters11 .5 .3 Handling of Poultry Products11.6 Filled-Pie Production11.7 Food Packaging11.8 Secondary Packaging and Palletizing11 .9 Meal-Ready-to-Eat Pouch Inspection11 .10 Institutional Food Service11.11 Environmental Chamber Moisture Absorbency Testing ReferencesRobots in the Food IndustryK.C. Ting11. l Introduction11.2 Soft-Fruit Packing11.3 Egg Candling11.4 Prawn Handling11.5 Meat Processing11 .5 .1 Breakup of Pork Carcasses11 .5.2 deboning of Beef Forequarters11 .5 .3 Handling of Poultry Products11.6 Filled-Pie Production11.7 Food Packaging11.8 Secondary Packaging and Palletizing11 .9 Meal-Ready-to-Eat Pouch Inspection11 .10 Institutional Food Service11.11 Environmental Chamber Moisture Absorbency Testing ReferencesSystem Analysis, Integration, and Economic FeasibilityK.C. Ting12. l Introduction12.2 Systems Analysis12.2.1 Fundamentals12.2.1.1 Define the System and Its Objective12.2.1.2 Identify Descriptors of the System12.2.1.3 Establish the Relationships among the Descriptors12.2. 1.4 Designate System Performance Indicators12.2.1.5 Develop a Model to Represent the System12.2.1 .6 Verify and Validate the Model12.2. 1. 7 Perform Simulation with the Model12.2. 1.8 Draw Conclusions about the System12.2.2 Application Example12.2.2. l Work cell Layout and AdvancementPattern12.2.2.2 Linear Speed of Robot Wrist12.2.2.3 Probabilistic Factors12.3 Engineering Economics12.3.1 Fundamentals12.3.2 Application Example 30612.3.3 Feasibility Analysis 30712.3.4 Parametric Analysis 30712.4 Systems Integration 31012.4.1 Meal-Ready-to-Eat Pouch Inspection Work cell 31012.4.2 Robotic Work cell for Quality Sorting of Somatic Embryos 312 References 3 19Index 321。

影像工程期末试题及答案一、选择题1. 在数字图像处理中，下列哪个领域与影像工程密切相关？A. 人工智能B. 机器学习C. 计算机视觉D. 数据挖掘答案：C. 计算机视觉2. 下列哪个是光学图像获取装置？A. 扫描仪B. 音频采集卡C. 摄像机D. 激光打印机答案：C. 摄像机3. 影像工程中，图像增强的目的是什么？A. 提高图像质量B. 减小图像文件大小C. 增加图像噪声D. 降低图像分辨率答案：A. 提高图像质量4. 以下哪个是图像处理中常用的滤波技术？A. 傅里叶变换B. 高斯滤波C. Canny边缘检测D. Haar小波变换答案：B. 高斯滤波5. 影像工程中，下列哪个方法主要用于图像分割？A. K-均值聚类B. 主成分分析C. 支持向量机D. 遗传算法答案：A. K-均值聚类二、简答题1. 请简要解释数字图像处理与传统图像处理（如摄影、美术）的区别。

答：数字图像处理是指使用计算机算法对数字图像进行处理和分析的过程，它主要依赖于计算机的数学运算和编程技术。

与传统图像处理相比，数字图像处理更加灵活、高效，并具有可重复性。

传统图像处理倚重于手工操作和人工创造，而数字图像处理可以通过算法自动完成，提高了处理效率和准确性。

2. 请介绍一种常用的图像压缩算法，并说明其原理。

答：一种常用的图像压缩算法是JPEG（Joint Photographic Experts Group）。

JPEG算法主要利用了图像中冗余信息的特点进行压缩。

首先，对图像进行离散余弦变换（DCT），将图像从空间域转换到频域，通过把图像中的高频部分（细节）去除，保留低频（主要内容）来实现压缩。

然后，对于每个DCT系数，利用量化表将其量化为离散的数值。

最后，对量化后的系数进行熵编码（如Huffman编码），得到最终的压缩数据。

解压缩时，按照相反的过程进行操作，恢复原始图像。

三、计算题1. 假设一幅图像的灰度级为8位，即每个像素点可以表示256个不同的灰度值。

《计算机视觉》教学大纲一、课程信息课程名称：计算机视觉课程类别：素质选修课/专业基础课课程性质：选修/必修计划学时：64计划学分：4先修课程：无选用教材：《计算机视觉》，韩建平，周梦熊，张海平主编，2021年，电子工业出版社教材。

适用专业：本课程可供计算机科学与技术、软件工程、多媒体处理和信号处理等领域中关注计算机视觉、图像处理、模式识别及其应用的工程技术人员人员和科研教学人员学习，也可作为研究生和大学高年级学生学习的课程。

课程负责人：二、课程简介计算机视觉是目前研究最为活跃的领域之一，很多新的技术和方法在计算机视觉中得到了成功的应用。

本课程以计算机视觉相关技术和模型为主线，讨论当前这个领域的传统技术和方法。

本课程叙述了计算机视觉相关的一些基本理论和技术，主要包括人类视觉系统的建模、则D模型和显著性模型、图像的形成过程及相关的坐标交换、图像的底层特征提取与检测、图像中物体运动与关联分析等。

三、课程教学要求体描述。

“关联程度”栏中字母表示二者关联程度。

关联程度按高关联、中关联、低关联三档分别表示为“H”“M”或“L”。

“课程教学要求”及“关联程度”中的空白栏表示该课程与所对应的专业毕业要求条目不相关。

四、课程教学内容五、考核要求及成绩评定注：此表中内容为该课程的全部考核方式及其相关信息。

六、学生学习建议（一）学习方法建议1.依据专业教学标准，结合岗位技能职业标准，通过案例展开学习，将每个项目分成多个任务，系统化地学习。

2.通过每个项目最后搭配的习题，巩固知识点。

3.了解行业企业技术标准，注重学习新技术、新工艺和新方法，根据教材中穿插设置的智能终端产品应用相关实例，对已有技术持续进行更新。

4.通过开展课堂讨论、实践活动，增强的团队协作能力，学会如何与他人合作、沟通、协调等等。

（二）学生课外阅读参考资料《计算机视觉》，韩建平，周梦熊，张海平主编，2021年，电子工业出版社教材。

七、课程改革与建设（1）通俗易懂，方便学习，课程叙述了计算机视觉相关的一些基本理论和技术，主要包括人类视觉系统的建模、JND模型和显著性模型、图像的形成过程及相关的坐标交换、图像的底层特征提驭与检测、图像中物体运动与关联分析等。