机器视觉面试常见题目

涵盖基础、算法、应用等多方面题目

在机器视觉领域的面试中，有一些常见的题目类型，了解这些题目能帮助求职者更好地应对面试。下面就为大家详细介绍。

基础概念类题目

这类题目主要考察对机器视觉基本概念的理解。比如，什么是机器视觉？它是一种让机器像人一样“看”和“理解”世界的技术，通过图像传感器获取图像信息，然后进行处理和分析。面试官可能还会问，机器视觉系统主要由哪些部分组成，一般包括光源、镜头、相机、图像采集卡、图像处理软件等。例如，在一个工业检测项目中，光源的合理选择能提高图像的质量，不同的检测对象可能需要不同类型的光源，如环形光源适合检测圆形物体表面的缺陷。

图像处理算法类题目

图像处理算法是机器视觉的核心内容。常见的问题有，谈谈你熟悉的图像滤波算法。像均值滤波，它是一种简单的线性滤波算法，通过计算邻域内像素的平均值来平滑图像。中值滤波则是取邻域内像素值的中值来替代中心像素值，能有效去除椒盐噪声。在实际应用中，比如对金属零件表面的图像进行处理时，可能会先使用中值滤波去除噪声，再进行边缘检测等后续操作。还有，如何进行图像的边缘检测？常用的边缘检测算子有sobel算子、canny算子等，canny算子具有较好的抗噪性能和边缘定位精度。

相机与镜头选型类题目

相机和镜头的选型直接影响机器视觉系统的性能。面试官可能会问，如何根据检测任务选择合适的相机？需要考虑的因素包括分辨率、帧率、灵敏度等。如果检测的是微小的零件，就需要高分辨率的相机。在镜头选型方面，会问镜头的焦距、景深等参数对成像的影响。例如，在一个尺寸测量的项目中，为了保证测量的精度，需要选择合适焦距和景深的镜头，以确保被测物体在整个视野内都能清晰成像。

项目经验类题目

这是面试中很重要的一部分，面试官会让你介绍曾经参与过的机器视觉项目。你需要详细描述项目的背景、目标、采用的技术和遇到的问题及解决方案。比如，在一个产品外观缺陷检测项目中，最初遇到图像对比度低的问题，通过调整光源的角度和亮度，以及使用直方图均衡化算法，提高了图像的对比度，从而更准确地检测出缺陷。还可能会被问到在项目中如何保证系统的稳定性和可靠性，这就需要在设计阶段进行充分的测试和验证，选择质量可靠的硬件设备等。

行业应用类题目

不同行业对机器视觉的应用有不同的特点。面试官可能会问，机器视觉在工业制造、物流、医疗等行业有哪些具体应用？在工业制造中，可用于产品质量检测、零件装配等；在物流领域，可用于货物的分拣和识别；在医疗行业，可用于医学影像分析等。例如，在汽车制造中，机器视觉可以检测汽车零部件的尺寸精度和表面缺陷，提高生产质量和效率。