下载文档原格式
1机器人视觉系统实训平台由哪些模块组成？可以进行哪些视觉应用实训？
答：
机器人视觉系统实训平台由：协作机器人、模块化工作台、机器人移动导轨、轨迹示教模块、输送线模块、工具快换模块、拼图模块、自动托盘与仓储模块、视觉系统模块、电气实训模块模块组成；
可以进行：①视觉引导焊接实训；②视觉引导分拣实训；③视觉引导七巧板自动拼图实训；④视觉扫码入库实训，等实训项目。
2 在该视觉系统实训平台上装有两套视觉系统，各采用哪种安装方式，以及其作用？
答：
平台上包含两套工业相机，每套相机配有相对应的光源和镜头。
一个相机安装在输送线上，对输送线上的圆柱物料进行编号识别与位置测量。
另一个相机安装在机器人末端随机器人移动，对演示过程中七巧板物料进行颜色识别、面积识别，并针对样图效果进行摆放，另一方面相机识别货架上面的条码标识，将样图托盘对应入库。
3 简述本章4个项目实训中机器人与相机之间是如何配合应用的？
答：
机器人与相机视觉系统采用TCP/IP方式通讯，机器人作为client连接相机视觉系统服务器service；
机器人运行到拍照点执行脚本程序出发相机拍照进行图像处理；视觉系统根据编写好的流程处理图像信息，将处理结果打包成字符串发送给机器人；机器人通过脚本程序将数据进行解析，并赋值给机器人示教器变量；机器人通过在线编程使用相应的示教器变量实现项目功能。
机器视觉技术试题及答案1. 下列哪项不属于机器视觉应用的分类( )A. 视觉引导与定位、B. 产品外观检测、C. 精准测量测距、D. 自然语言处理。
2. 下列哪项不是机器视觉的优点( )A. 不会疲劳，持久工作、B. 不受主观影响、C. 不受情绪影响、D. 对温度湿度空气质量有要求3. 人工视觉的特点是( )A. 适应性差、B. 精度低、C. 效率低、D. 成本高4. 机器视觉产业结构不包括( )A. 提供数据采集服务、B. 自动驾驶、C. 计算算力服务、D. 算法及应用服务5. 知识图谱技术不适合应用在( )A. 专家系统、B. 故障排查、C. 交通管理、D. 根因分析6. A 技术是将简单的智能场景，迁移到边缘端执行，提升智能应用的执行效率。
A:边缘计算B:大数据C:云计算7. 机器视觉的应用已经从最初的 A ，扩展至如今消费电子、制药、食品包装等多个领域。
A:汽车制造领域B:军事领域C:实验室8. 自然语言处理的研究可以分为基础性研究和应用性研究两部分，语音和文本是两类研究的重点。
A:理论B:应用性C:实践二、填空题1. 计算机视觉是计算机科学的分支，是指用 ( ) 和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量。
2. 优化机械臂的活动路径，提升执行精度和效率应当使用 ( ) 技术。
(答案：请设置答案)1. 机器视觉在交通、安防、医疗、体育赛事等多个领域都有应用对错2. 机器视觉是计算机视觉在工业场景中的应用，目的是替代传统的人工对错3. 在人工智能各行业的应用程度中，工业领域的应用价值最高对错4. 2002年至今。
我们称之为机器视觉萌芽期，可以按到中国机器视觉的快速增长趋势对错5. 越来越多的本地公司开始在他们业务中引入机器视觉，一些是普通工控产品的代理商，一些事自动化系统集成商对错6. 机器视觉边缘计算基数是对获取的图像信息进行处理的关键步骤，也是视觉控制系统的重要基础对错7. 在自动化汽车生产线中，视觉系统必要时需要同机器人匹配应用，并与生产线的PLC控制系统建立连接，以实现测量、检测、定位和识别的功能对错8. 视觉检测系统的特点之一是适合在安全风险高、人机工程恶劣和环境差区域工作对错9. 传统安全巡检主要依靠人工，在巡检确定性、效率、及时性等方面都存在一定优势对错10. 在质量检测场景中，通过机器视觉等技术，对零部件的实时监控对错。
机械视觉考试题目及答案一、选择题（每题2分，共20分）1. 机械视觉系统中，用于捕捉图像的设备是：A. 传感器B. 相机C. 显示器D. 存储器答案：B2. 在图像处理中，边缘检测的目的是：A. 提高图像对比度B. 检测图像中的直线和曲线C. 识别图像中的特定颜色D. 增强图像的纹理特征答案：B3. 以下哪个算法常用于图像的去噪处理？A. 拉普拉斯算子B. 高斯滤波C. 霍夫变换D. 直方图均衡化答案：B4. 在机器视觉中，色彩空间转换通常不包括以下哪种颜色空间？A. RGB到HSVB. HSV到RGBC. RGB到CMYKD. HSV到LAB答案：C5. 以下哪个术语描述的是图像中像素值的分布情况？A. 分辨率B. 对比度C. 色彩空间D. 直方图答案：D6. 机器视觉中，用于测量物体尺寸的常用方法是：A. 边缘检测B. 特征匹配C. 模板匹配D. 轮廓跟踪答案：A7. 在图像分割中，阈值分割法是基于以下哪种属性？A. 颜色B. 纹理C. 亮度D. 形状答案：C8. 以下哪个算法是用于图像特征点检测的？A. 拉普拉斯算子B. SIFTC. 直方图均衡化D. 高斯滤波答案：B9. 在机器视觉中，用于识别和跟踪运动物体的技术是：A. 目标跟踪B. 目标检测C. 目标分割D. 目标分类答案：A10. 以下哪个术语描述的是图像中局部区域的亮度变化？A. 边缘B. 纹理C. 噪声D. 斑点答案：A二、简答题（每题5分，共30分）1. 简述机器视觉系统的基本组成。
答案：机器视觉系统的基本组成包括图像采集单元、图像处理单元、图像分析单元和执行单元。
2. 描述图像增强的目的及其常用的方法。
答案：图像增强的目的是提高图像的视觉效果或提取图像特征以便于后续处理。
常用的方法包括直方图均衡化、滤波、对比度增强等。
3. 解释什么是图像的边缘检测，并举例说明其应用。
答案：图像的边缘检测是指识别图像中亮度变化显著的区域，这些区域通常对应于物体的边界。
1、工业相机一般由哪几部分组成？各有什么作用答：一般来说，工业相机主要由图像传感器、内部处理电路、数据接口、IO接口、光学接口等几个基本模块组成。
当相机在进行拍摄时，光信号首先通过镜头到达图像传感器，然后被转化为电信号，再由内部处理电路对图像信号进行算法处理，最终按照相关标准协议通过数据接口向上位机传输数据。
IO接口则提供相机与上下游设备的信号交互，如可以使用输入信号触发相机拍照，相机输出频闪信号控制光源亮起等。
2、请简述色温的概念答：色温是指绝对黑体从绝对零度(一273℃)开始加温后所呈现的颜色。
黑体在受热后．逐渐由黑变红，转黄，发白，最后发出蓝色光。
当加热到某个温度，黑体发出的光所含的光谱成分，就称为这一温度下的色温，计量单位为“K”(开尔文)。
K越低，颜色就越红，3、请简述全局快门（Globlal Shutter）和卷帘快门（Rolling Shutter）的含义答：全局快门是指整个芯片的每行像素全部同时进行曝光，每一行像元的曝光开始和结束时间相同。
曝光完成后，数据开始逐行读出。
相机传感器曝光、数据读出的时间长度一致，但结束数据读出的时刻不一致。
卷帘快门是指芯片开始曝光的时候，每行均按照顺序依次开始曝光。
第一行曝光结束后，便立即开始读出数据，数据完全读出后，下一行再开始读出数据，如此循环。
不同行的像元曝光开始和结束时间不同.4、请简述镜头景深参数的含义答：景深（DOF）定义为在传感器上获得清晰像的物空间深度。
在光学系统中，物平面（对焦平面）上的点在与之共轭的像平面（感光平面）上成点像，在其他平面上在像平面所成的像均为一定直径的弥散斑。
而传感器的像素都是有一定尺寸的，只要弥散斑的直径足够小，弥散斑可以落在一个像素内，传感器就会将弥散斑误认为是一个点，则认为弥散斑对应的物方平面成像也是清晰的。
5、请进行相机选型：现有视野大小为16mm x 12 mm，单像素精度为0.005mm；；被测物为中速流水线传送状态；客户要求检测区域内方块面上有无脏污，无色彩要求；最高需要在一秒内拍10张图片答：该用户需要测试固定视野大小的产品，因此选用面阵相机，排除CL系列；检测脏污有无，无色彩要求，选择黑白相机；被测物为中速流水线传送状态，需要选择全局曝光相机，无需具备超短曝光功能；实际视野范围为16mm*12mm，单像素精度为0.005mm，则此时所需相机最小分辨率为16/0.005×12/0.005=3200×2400确定帧率/行频。
![机器视觉及其应用技术 考试试题 (2)[4页]](https://img.taocdn.com/s1/m/1a44bd1111661ed9ad51f01dc281e53a580251c0.png)
机器视觉技术及应用 B卷（时间70分钟,满分100分）姓名______________一、填空题（每空1分,共16分）得分______________1.机器视觉系统通常由相机、镜头、光源、___________和_____________组成。
2.CogPMAlignTool是基于___________特征的模板而不是基于像素灰度值的模板匹配工具，支持图像的旋转与_______。
3.光圈的作用_______________________________，光圈值f1.4和f2.8中_____成像更亮。
4.Caliper工具中代表卡尺的扫描方向，代表卡尺的_________方向。
在抓边过程中，_________方向要与查找的边缘平行。
5.黑白相机成像原理为：有光线进入相机区域表现为__________色，无光线进入相机的区域表现为_________色。
6.每个像素所代表的实际尺寸称为（FOV/像素个数）_____________________。
7.最常见的成像传感器器类型是__________和__________。
8.写出你知道LED光源的名称__________________________________________（至少3个）。
9.像素：___________________________________________________________。
10.其它条件一定，光圈越大，景深越______。
二、不定项选择题（每题4分，共24分）（）1.以下哪些连接是正确的：A. B.CS口镜头+ CS口相机 C口镜头+ C口相机C. D.CS口镜头+5mm接圈+C口相机 C口镜头+5mm接圈+ CS口相机（）2.下列方法可以提高图片亮度的素有（）A、增大曝光B、增大工作距离C、将光圈值从F8调到F1.4D、调大光源亮度（）3.以下关于感光元件描述正确的是（）A、CCD:噪点多、图像效果较差、价格便宜B、CCD:噪点少、图像效果较好、价格高C、CMOS:噪点多、速度快、价格便宜D、CMOS:噪点多、速度快、价格高（）4.如下图所示，通过CogFindLineTool PointResults 可以知道，当Caliper设置对比度大于（）时，将会抓不到边。
机器视觉原理与应用考试试题及答案一、选择题1. 机器视觉是一门研究如何使计算机看到并理解图像的学科，其根本目标是：A. 实现图像的高分辨率显示B. 开发智能机器人C. 提升图像处理速度D. 实现图像识别与分析答案：D2. 在机器视觉中，图像分析的基本步骤包括以下哪些？A. 图像采集、图像预处理、特征提取B. 图像采集、特征提取、目标检测C. 图像采集、目标检测、图像预处理D. 图像采集、图像预处理、目标识别答案：A3. 以下哪种方法可以用于图像增强？A. 直方图均衡化B. 模糊滤波C. 形态学运算D. 模板匹配答案：A4. 在机器视觉中，常用的目标检测方法有以下哪些？A. 边缘检测、颜色分割、模板匹配B. 二值化、滤波、边缘检测C. Canny算子、Sobel算子、实验阈值法D. 形态学运算、模板匹配、颜色分割答案：D5. 机器视觉中的特征提取方法主要包括以下哪些？A. 边缘提取、颜色提取、纹理提取B. 直方图均衡化、边缘提取、模板匹配C. 形态学运算、滤波、颜色提取D. 二值化、颜色分割、纹理提取答案：A二、填空题1. 机器视觉是通过计算机对图像进行________，并从中提取有用信息进行分析和识别的一门技术。
答案：处理/分析2. 目标检测与目标识别的主要区别在于目标检测需要确定目标在图像中的________。
答案：位置3. 在图像增强中，直方图均衡化是一种通过对图像的________进行调整，增强图像对比度的方法。
答案：像素值4. 边缘检测常用的算子有Sobel算子和________算子。
答案：Canny5. 特征提取是指从图像中提取具有________的特征，用于进一步的分析和处理。
答案：区分度三、简答题1. 请简要说明机器视觉的应用领域，并列举其中的两个具体应用案例。
答：机器视觉广泛应用于工业自动化、安防监控、医疗影像等领域。
其中，工业自动化方面，机器视觉可应用于产品质量检测、机器人视觉引导等；安防监控方面，机器视觉可应用于人脸识别、行为分析等；医疗影像方面，机器视觉可应用于肿瘤检测、疾病诊断等。
1、机器视觉是一项综合技术包括_图像处理_、机械工程技术、_控制__、电光源照明、光学成像、传感器、_模拟与数字视频技术_、__计算机软硬件技术_等。
2、相对人类视觉，机器视觉在_速度_、感光范围_、观测精度_、环境要求等方面都存在显著优势，特别在有害环境下或_重复性工作_下。
3、机器视觉是机器人_自主行动_的前提，能够实现计算机系统对于外界环境的观察_、_识别_以及_判断_等功能，对于_人工智能_的发展具有极其重要的作用。
4、从原理上机器视觉系统主要由三部分组成：_图像的采集_、_图像的处理和分析_、_输出或显示_。
5、—个典型的机器视觉系统应该包括_光源__、_光学系统_、_图像捕捉系统_、图像数字化模块、_数字图像处理模块_、智能判断决策模块和机械控制执行模块。
6、机器视觉是一项综合技术。
其中包括_数字图像处理技术_、机械工程技术、控制技术、_光源照明技术_、光学成像技术、__传感器技术_、模拟与数字视频技术、计算机软硬件技术、人机接口技术等。
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。
2011年硕士研究生《机器视觉及其应用》试题一、试述机器人的硬件和软件的构成。
(25分)答：机器人的硬件主要有：1．机械手或移动车这是机器人的主体部分，由连杆，活动关节以及其它结构部件构成，使机器人达到空间的某一位置。
2．末端执行器连接在机械手最后一个关节上的部件，它一般用来抓取物体，与其他机构连接并执行需要的任务(参见图1.2)。
3．驱动器驱动器是机械手的“肌肉”。
常见的驱动器有伺服电机，步进电机，气缸及液压缸等。
4．传感器传感器用来收集机器人内部状态的信息或用来与外部环境进行通信。
5．控制器机器人控制器从计算机获取数据，控制驱动器的动作，并与传感器反馈信息一起协调机器人的运动。
6．处理器处理器是机器人的大脑，用来计算机器人关节的运动，确定每个关节应移动多少和多远才能达到预定的速度和位置，并且监督控制器与传感器协调动作。
机器人的软件主要有三块：1．操作系统，用来操作计算机。
2．机器人软件，它根据机器人运动方程计算每一个关节的动作，然后将这些信息传送到控制器，这种软件有多种级别，从机器语言到现代机器人使用的高级语言不等。
3．例行程序集合和应用程序，它们是为了使用机器人外部设备而开发的（例如视觉通用程序），或者是为了执行特定任务而开发的。
二、常用的图像处理的基本方法有几种？(25分)答：常用的图像处理的基本方法有两种方法：模拟处理和数字图像处理1.模拟处理包括：光学处理和电子处理，如：照相、遥感图像处理、电视信号处理等，电视图像是模拟信号处理的典型例子，它处理的是活动图像，25帧/秒。
2.数字图像处理：数字图像处理一般都用计算机处理，因此也称之谓计算机图像处理。
数字图像处理的主要方法有：1)空域法：这种方法是把图像看作是平面中各个像素组成的集合，然后直接对这一二维函数进行相应的处理。
空域处理法主要有两大类：2)变换域法：数字图像处理的变换域处理方法是首先对图像进行正交变换，得到变换域系数阵列，然后再施行各种处理，处理后再反变换到空间域，得到处理结果。
2024 机器视觉与应用考试
2024年机器视觉与应用考试综合题目
题目1：
一、简述机器视觉的概念及应用领域，并举例说明。
题目2：
一、简述机器学习在机器视觉中的应用，以及常用的机器学习算法。
题目3：
一、研究机器视觉时常用的图像处理技术有哪些？请列举至少三种，并描述其应用场景。
题目4：
一、深度学习在机器视觉中的应用有哪些？请至少列举三个，并详细说明其原理和优势。
题目5：
一、图像特征提取是机器视觉中的重要任务，请介绍常用的图像特征提取方法，并分析其优缺点。
题目6：
一、目标检测是机器视觉中的关键问题，请介绍几种常用的目标检测算法，并比较其性能差异。
题目7：
一、图像分割是机器视觉中的重要研究方向，请介绍常用的图像分割方法，并描述其应用场景。
题目8：
一、请简述基于深度学习的人脸识别算法的工作原理，并分析其优势和限制。
题目9：
一、在无人驾驶领域，机器视觉有着重要的应用，请简述机器视觉在无人驾驶中的作用以及相关技术。
题目10：
一、机器视觉技术在医学领域有着广泛的应用，请列举几个机器视觉在医学中的典型应用，并解释其意义和价值。
题目11：
一、请回顾机器视觉技术的发展历程，并展望其未来可能的发展方向与挑战。
题目12：
一、请简述机器视觉在智能安防领域的应用，以及在实际场景中可能面临的问题和解决方案。
题目13：
一、请结合实际案例，简要介绍机器视觉在工业自动化中的应用，以及其带来的效益和问题。
题目14：
一、请从技术、法律和伦理等角度，探讨机器视觉的发展给社会带来的影响和挑战。
第一章机器视觉系统构成与关键技术1、机器视觉系统一般由哪几部分组成？机器视觉系统应用的核心目标是什么？主要的分成几部分实现？用机器来延伸或代替人眼对事物做测量、定位和判断的装置。
组成：光源、场景、摄像机、图像卡、计算机。
用机器来延伸或代替人眼对事物做测量、定位和判断。
三部分：图像的获取、图像的处理和分析、输出或显示。
2、图像是什么？有那些方法可以得到图像？图像是人对视觉感知的物质再现。
光学设备获取或人为创作。
3、采样和量化是什么含义？数字化坐标值称为取样，数字化幅度值称为量化。
采样指空间上或时域上连续的图像（模拟图像）变换成离散采样点（像素）集合的操作；量化指把采样后所得的各像素的灰度值从模拟量到离散量的转换。
采样和量化实现了图像的数字化。
4、图像的灰度变换是什么含义？请阐述图像反色算法原理？灰度变换指根据某种目标条件按照一定变换关系逐点改变原图像中每一个像素灰度值，从而改善画质，使图像的显示效果更加清晰的方法。
对于彩色图像的R、G、B各彩色分量取反。
第二章数字图像处理技术基础1、对人类而言，颜色是什么？一幅彩色图像使用RGB色彩空间是如何定义的？24位真彩色，有多少种颜色？对人类而言，在人类的可见光范围内，人眼对不同波长或频率的光的主观感知称为颜色。
一幅图像的每个像素点由24位编码的RGB 值表示：使用三个8位无符号整数（0 到255）表示红色、绿色和蓝色的强度。
256*256*256=16,777,216种颜色。
2、红、绿、蓝三种颜色为互补色，光照在物体上，物体只反射与本身颜色相同的色光而吸收互补色的光。
一束白光照到绿色物体上，人类看到绿色是因为？该物体吸收了其他颜色的可见光，而主要反射绿光，所以看到绿色。
3、成像系统的动态范围是什么含义？动态范围最早是信号系统的概念，一个信号系统的动态范围被定义成最大不失真电平和噪声电平的差。
而在实际用途中，多用对数和比值来表示一个信号系统的动态范围，比如在音频工程中，一个放大器的动态范围可以表示为：D = lg（Power_max / Power_min）×20；对于一个底片扫描仪，动态范围是扫描仪能记录原稿的灰度调范围。
即原稿最暗点的密度（Dmax）和最亮处密度值(Dmin)的差值。
我们已经知道对于一个胶片的密度公式为D = lg（Io/I）。
那么假设有一张胶片，扫描仪向其投射了1000单位的光，最后在共有96%的光通过胶片的明亮（银盐较薄）部分，而在胶片的较厚的部分只通过了大约4%的光。
那么前者的密度为：Dmin=lg（1000/960）= 0.02；后者的密度为：Dmax=lg（1000/40）= 1.40那么我们说动态范围为：D=Dmax-Dmin=1.40-0.02=1.38。
只要是扫描仪的动态范围能够大于胶片的动态范围，就可以真实的表现原稿上的信息，包括真实的反映出一些细微的暗部细节。
动态范围（Dynamic Range），最早是信号系统的概念，一个信号系统的动态范围被定义成最大不失真电平和噪声电平的差。
而在实际用途中，多用对数和比值来表示一个信号系统的动态范围，对于底片扫描仪来说，动态范围是指扫描仪能记录原稿的色调范围，即原稿最暗点的密度（Dmax）和最l亮处密度值(Dmin)的差值。
而对于胶片和感光元件来说，动态范围表示图像中所包含的从“最暗”至“最亮”的范围。
动态范围越大，所能表现的层次越丰富，所包含的色彩空间也越广。
相机的动态范围越大，它能同时记录的暗部细节和亮部细节越丰富。
请注意，动态范围与色调范围（tonal range）是不同的。
当我们采用JPEG格式拍摄照片时，相机的图像处理器会以明暗差别强烈的色调曲线记录图像信息。
在这个过程中，处理器常常会省去一部分RAW数据上的暗部细节和亮部细节。
而使用RAW格式拍摄，则能图像保持感光元件的动态范围，并且允许用户以一条合适的色调曲线压缩动态范围和色调范围，使照片输出到显示器或被打印出来后，获得适当的动态范围。
相机的感光元件是由数以百万个像素组成的，这些像素在像素曝光的过程中吸收光子，转化成数字信号，然后成像。
这个过程就像我们拿数百万个水桶到户外收集雨水。
感光区域越光亮，收集的光子量自然越多。
感光元件曝光后，按照每个像素收集的光子量不同，赋予它们不连续的值，并转化为数字信号。
没有吸收光子和吸收光子至满载的像素值分别显示为"0"和"255"，即代表纯黑色和纯白色。
一旦这些像素满载，光子便会溢出，溢出会导致信息（细节）损失。
以红色为例，高光溢出使满载红色的像素附近的其它象素的值都变成255，但其实它们的真实值并没有达到255。
换句话说，画面的细节发生了损失，这样会造成高光部分的信息缺失。
如果我们以减少曝光时间来防止高光溢出，很多用来描述昏暗环境的像素则没有足够的时间接收光子量，得出的像素值为0，这样就会导致昏暗部分的信息缺失。
通过上面的说明，我们现在就可以理解为什么采用大尺寸感光元件的数码单反会拥有更大的动态范围。
原因很简单：数码单反的感光元件尺寸一般是消费级相机的4～10倍，允许承载更多的像素而不至于缩小像点之间的距离，而产生噪点。
更多的像素不会很快被“填满”，因此表现昏暗环境的像素在表现光亮环境的像素“满载”之前，有更多时间吸收光子，从而画面细节便会更加丰富。
数字相机DSLR、DC等等的动态范围表示方法目前似乎并没有统一的约束，各个厂家也只是在他们的宣传内容上提到了“大的动态范围”之类的话，并未给出具体的指标。
所以有时我们用比值来描述DSLR的动态范围，或者换算成光圈数，而较少用到密度值概念。
因为数字图象设备也可以看作一个信号系统，所以动态范围可以分为两个部分，即光学动态范围和输出动态范围。
光学动态范围(DR_Optical) = 饱和曝光量 / 噪声曝光量(暗电流)输出动态范围(DR_Electrical) = 饱和输出振幅 / 随机噪声前者主要是由CCD/CMOS等感应器决定的，后者主要由A/D、DSP来决定。
其中饱和曝光量相当于传统胶片的肩部范围，噪声曝光量相当于传统胶片的趾部范围。
对于数字相机，因为其最终还是以数字量输出，所以输出动态范围公式并不适用。
我们提到的动态范围主要指的是输入部分的动态范围，也就相当于胶片的宽容度。
4、图像的位深度是什么含义？用于指定图像中的每个像素可以使用的颜色信息数量。
每个像素使用的信息位数越多，可用的颜色就越多，颜色表现就更逼真。
5、图像分辨率是什么含义？指图像中存储的信息量，是每英寸图像内有多少个像素点，分辨率的单位为PPI(Pixels Per Inch)，通常叫做：像素每英寸。
6、图像的直方图是如何定义的？其反映了什么信息？请绘制下图像的直方图。
灰度直方图是灰度级的函数，描述图像中该灰度级的像素个数（或该灰度级像素出现的频率）：其横坐标是灰度级，纵坐标表示图像中该灰度级出现的个数（频率）。
反映了图像灰度的分布情况。
1 2 3 4 5 6 7 8 93 3 2 2 3 3 34 27、中值滤波是什么含义？请计算下图像的中值滤波结果？1 2 1 4 31 2 3 4 45 56 6 95 6 7 8 85 6 7 8 9图像的中值滤波是一种非线性的图像处理方法，它根据对邻域内像素按灰度排序的结果决定中心像素的灰度，这样，在一定条件下可以克服线性滤波带来的图像的细节模糊问题，而且对滤除噪声干扰及图像扫描噪声非常有效。
8、图像锐化是什么含义？如何实现？补偿和增加图像的高频成分,使图像中的地物边界、区域边缘、线条、纹理特征和精细结构特征等更加清晰、鲜明。
分为空间域法和频域法两类，可使用理想滤波器、梯形滤波器、巴特沃斯滤波器、指数型滤波器进行滤波处理以达到锐度提高的目的。
9、请阐述“最小组内方差图像分割”算法原理？设计思想：阈值将图像分为两类，用组内方差来衡量一致性，组内方差最小对应最佳阈值。
算法步骤：计算得到原图的灰度直方图h；给定一个初始阈值Th=Th0，则将原图分为C1和C2两类;分别计算两类的类内方差分别计算两类像素在图像中的分布概率:选择最佳阈值Th=Th*，使下式成立：10、什么是傅立叶变换？图像的功率谱是什么含义？傅里叶变换是将时域信号分解为不同频率的正弦和/余弦和的形式，实现图像由时域到频域的转换。
图像的功率谱指单位频带内信号功率随频率的变换情况。
11、频域滤波与空域滤波是什么关系？频域滤波如何实现？空域滤波是指直接对采集得到的图像处理，即直接对像素灰度处理；频域滤波指对图像进行某种变换，如傅里叶变换，在变换域处理，即间接对像素灰度处理。
12、什么是低通滤波？如何实现？让图像使高频分量抑制，低频分量通过，使图像模糊，平滑。
使不同颜色或灰度间有一定的过度，棱角分明的图像模糊化。
利用各种滤波器如巴特沃斯或指数低通滤波器对图像进行频域滤波实现。
第三章机器视觉应用基础之视觉标定技术1、摄像机的几何模型（成像畸变和内部参数）含义？摄像机几何模型解决的是三维场景中的点如何和图像平面上的点联系起来的问题。
图像是视觉信息表示的一种物理形式，要了解其所携带信息的内在性质，必须了解三维场景是如何形成二维图像的几何模型，就要用适当的数学模型表征图像的形成过程，这种数学模型称为摄像机的几何模型。
成像畸变包括径向及切向畸变，径向畸变来源于镜头放大率随径向距离不同而不同，切向畸变来源于各个镜头的光轴中心并不严格共面。
一般切向畸变相对较小。
摄像机的内部参数指线性模型的参数如有效焦距、水平像素单位长度、垂直像素单位长度、像素平面中心坐标，和非线性畸变的参数。
2、坐标系及坐标变换基础（世界坐标、摄像机坐标、像元坐标系、图像坐标系）的解释见单目摄像机标定原理。
3、摄像机的外部参数、内部参数的标定原理？如何实现？传统的摄像机标定方法按其求解的方法可分为三类:线性方法、非线性优化方法和考虑畸变补偿的两步法。
第四章机器视觉硬件系统1、CCD的工作原理？当CCD表面受到光线照射时，每个感光单位会将电荷反映在组件上，所有的感光单位所产生的信号加在一起，就构成了一幅完整的画面。
2、镜头的视场范围的定义是什么？镜头能够观察到的最大范围，通常以角度来表示，视场范围越大，可观测到的范围越大。
3、镜头的景深是什么含义？在镜头前方被摄主体（调焦点）前后有一段一定长度的空间，其影像仍然有一段清晰范围。
这段空间的长度，就叫镜头的景深。
4、镜头的F数的定义？F数为相对孔径的倒数，称为光圈系数，是衡量镜头通光量的参数。
5、镜头的分辨率是如何定义的？镜头的分辨率是指在成像平面上1毫米间距内能分辨开的黑白相间的线条对数，单位是“线对/毫米”。
分辨率就是在物体反差无限大的时候（就是所有物象在纯白和纯黑下）镜头记录物体细节的能力。
