机器视觉面试常见题型

了解题型，助力面试通关

在机器视觉领域的面试中，不同类型的题目能全方位考察求职者的能力。以下是常见的几类题型。

基础概念题

基础概念题主要考察求职者对机器视觉基本概念的掌握程度。例如，会问到什么是机器视觉，它是一门涉及计算机科学、图像处理、模式识别等多学科的交叉技术，通过图像传感器获取图像信息，再经过处理和分析来实现对目标的识别、测量等功能。还可能会问像图像分辨率、灰度值、对比度这些基本概念。比如有这样一道题：“简述图像分辨率对机器视觉系统的影响。”这就需要求职者了解分辨率越高，图像越清晰，但同时数据量也越大，处理速度可能会受到影响等知识。

算法原理题

算法原理题是机器视觉面试中的重点。常见的算法如边缘检测算法（sobel、canny等）、特征提取算法（sift、surf等）经常会被考察。面试官可能会让你详细阐述某一种算法的原理，以canny边缘检测算法为例，它主要包括高斯平滑、梯度计算、非极大值抑制、双阈值处理和边缘连接这几个步骤。还可能会问不同算法之间的优缺点对比，例如sift和surf算法，sift算法具有尺度不变性、旋转不变性等优点，但计算量较大；surf算法在保持一定特征不变性的同时，计算速度更快。

项目经验题

项目经验题旨在了解求职者实际参与项目的能力和解决问题的经验。面试官通常会让你介绍曾经参与过的机器视觉项目，包括项目背景、目标、所使用的技术和遇到的困难及解决方法。比如有求职者曾参与过一个工业零件缺陷检测项目，在项目中遇到光照不均匀导致检测准确率低的问题，他通过采用自适应直方图均衡化和局部阈值分割的方法解决了这个问题。这类题目可以很好地考察求职者的实践能力和应变能力。

编程能力题

编程能力也是机器视觉岗位非常重要的一项能力。常见的编程语言如python、c++等，会要求求职者编写一些与机器视觉相关的代码。例如，使用opencv库实现图像的读取、显示和简单的处理。面试官可能会给出这样的题目：“编写代码实现对一张图像进行高斯模糊处理。”这就需要求职者熟悉opencv库中相关函数的使用。同时，还可能会考察代码的优化能力，如何提高代码的运行效率和可读性。

应用场景题

应用场景题会结合实际的行业应用，考察求职者对机器视觉在不同场景下应用的理解。比如在制造业中，机器视觉可以用于产品质量检测、尺寸测量等；在物流行业中，可用于包裹的分拣和识别。面试官可能会问：“如果要在农业领域应用机器视觉进行水果的成熟度检测，你会怎么做？”这就需要求职者综合考虑光照条件、水果的颜色特征等因素，提出合理的解决方案。