142、不属于机器视觉系统基本构成的是()?

解析：好的，让我们来深入分析这道题目，帮助你理解机器视觉的应用分类。

### 题目解析

题目问的是“不属于机器视觉应用分类的是()”。我们先来看看选项中的每一个：

- **A: 测量**
机器视觉可以用来进行精确的测量，比如测量物体的尺寸、角度等。这在工业生产中非常重要，比如在制造业中，确保零件的尺寸符合标准。

- **B: 检测**
检测是机器视觉的一个重要应用，通常用于识别缺陷或判断产品是否合格。例如，在食品加工中，机器视觉可以用来检测包装是否完整，或者产品是否有瑕疵。

- **C: 定位**
定位是指通过视觉系统确定物体的位置。这在自动化生产线中非常常见，比如机器人需要通过视觉系统来找到放置在传送带上的物体，以便进行抓取或搬运。

- **D: 监控**
监控虽然可以使用视觉技术，但它通常不被归类为机器视觉的应用。监控更侧重于安全和监视，而不是对物体进行分析或处理。

### 正确答案

根据以上分析，**D: 监控** 是不属于机器视觉应用分类的选项。因此，正确答案是 D。

### 深入理解

为了更好地理解机器视觉的应用，我们可以用一个生动的例子来帮助记忆。

想象一下，一个工厂的生产线上有一台机器，它的任务是检查每一个生产出来的产品。这个机器就像一个“眼睛”，它可以通过摄像头观察产品，并通过计算机进行分析。

1. **测量**：假设这个机器需要确保每个产品的长度是10厘米。它会用机器视觉技术来测量每个产品的长度，确保它们都符合标准。

2. **检测**：如果某个产品的表面有划痕，机器视觉系统会通过图像处理技术来识别这个缺陷，并将其标记为不合格。

3. **定位**：在生产线上，产品可能会随机放置。机器视觉系统会通过图像识别技术来确定每个产品的位置，以便机器人能够准确地抓取它们。

4. **监控**：虽然监控也可以使用视觉技术，比如监控摄像头来观察工厂的安全情况，但这并不是机器视觉的核心应用。监控更关注的是安全和实时监视，而不是对产品进行分析。

### 总结

通过这个例子，我们可以看到机器视觉在工业中的重要性和多样性。它不仅可以帮助我们进行测量、检测和定位，还能提高生产效率和产品质量。而监控虽然也涉及视觉技术，但它的目的和应用场景与机器视觉有所不同。

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0014841f-0459-a286-c053-e86460833600.html

点击查看答案

解析：这道题目考察的是光的三原色。光的三原色是红、绿和蓝（RGB），而黄并不属于光的三原色。下面我们来详细解析一下这个知识点。

### 光的三原色

1. **定义**：光的三原色是指可以通过不同的组合来产生其他颜色的三种基本颜色。它们是：
- **红色（Red）**
- **绿色（Green）**
- **蓝色（Blue）**

2. **组合**：
- 当红光和绿光结合时，会产生黄色。
- 当红光和蓝光结合时，会产生品红色（Magenta）。
- 当绿光和蓝光结合时，会产生青色（Cyan）。
- 当三种颜色的光以相同的强度结合时，会产生白光。

### 例子帮助理解

想象一下，你在一个舞台上，灯光师正在调节舞台灯光。灯光师使用红色、绿色和蓝色的灯光来创造不同的效果：

- **红色灯光**：如果只打开红色灯光，舞台上会显得非常温暖和热情。
- **绿色灯光**：打开绿色灯光，舞台就会显得生机勃勃，像春天的草地。
- **蓝色灯光**：蓝色灯光则会给人一种冷静和宁静的感觉，像夜空。

如果灯光师同时打开红色和绿色的灯光，舞台上就会出现黄色的效果，这就是光的混合原理。

### 结论

因此，选项B（黄）不属于光的三原色，而是由红光和绿光混合而成的颜色。理解光的三原色不仅对学习色彩理论有帮助，也能让我们在日常生活中更好地理解光和颜色的关系。

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0014841f-0459-a4da-c053-e86460833600.html

点击查看答案

解析：好的，让我们来详细解析这道题目，帮助你更好地理解机器视觉算法在工业应用中的特点。

### 题目解析

题目问的是关于机器视觉算法在工业应用中的特点，选出一个错误的选项。我们逐一分析每个选项。

#### A: 对智能要求高
- **解析**：机器视觉算法在工业应用中，通常是为了完成特定的任务，比如检测、识别、测量等。这些任务往往是基于规则和算法的，而不是依赖于高智能的决策能力。因此，虽然某些复杂的应用可能需要一定的智能，但总体来说，工业机器视觉并不一定对智能有很高的要求。这个选项是错误的。

#### B: 需要高效率、高可靠性和高重复性
- **解析**：在工业应用中，效率、可靠性和重复性是非常重要的。机器视觉系统需要快速处理图像，以便在生产线上实时检测和反馈。同时，检测的结果必须可靠且一致，以确保产品质量。因此，这个选项是正确的。

#### C: 对被检工件有先验知识
- **解析**：机器视觉系统通常需要对被检工件有一定的先验知识，比如工件的形状、尺寸、颜色等信息。这些信息帮助算法更好地进行识别和判断。因此，这个选项也是正确的。

#### D: 可控的照明条件
- **解析**：在工业环境中，照明条件对机器视觉的效果影响很大。为了提高检测的准确性，通常会使用可控的照明条件来减少光线变化带来的干扰。因此，这个选项也是正确的。

### 结论
综上所述，选项A是错误的，因为机器视觉算法在工业应用中并不一定对智能有高要求。

### 深入理解

为了帮助你更深入理解这个知识点，我们可以用一个生动的例子来说明。

想象一下一个工厂的生产线，工人们在组装手机。为了确保每部手机的质量，工厂引入了一套机器视觉系统。这个系统就像一个“眼睛”，它需要快速检查每个手机的外观、屏幕是否有划痕、按钮是否正常等。

1. **高效率**：机器视觉系统可以在几毫秒内完成检测，而人工检查可能需要几分钟。这样，生产线的效率大大提高。

2. **高可靠性和重复性**：机器视觉系统在每次检测时都能保持相同的标准，不会因为疲劳或情绪波动而影响结果。

3. **先验知识**：在设计这个系统时，工程师需要输入手机的标准尺寸和外观特征，以便系统能够准确判断哪些是合格的，哪些是不合格的。

4. **可控的照明条件**：为了确保每次检测的光线条件一致，工厂会使用特定的灯光，这样即使在不同的时间段，检测结果也不会受到光线变化的影响。

通过这个例子，我们可以看到机器视觉算法在工业应用中的特点，以及为什么选项A是错误的。

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0014841f-0459-a6e4-c053-e86460833600.html

点击查看答案

解析：这是一道选择题，旨在考察图像预处理的主要目的。我们来逐一分析各个选项，并解释为什么选择C作为正确答案。

A. 图像增强：图像增强是图像处理的一个方面，它旨在改善图像的视觉效果，以便于后续的分析或人的观察。然而，图像预处理的目的不仅仅是增强图像，还可能包括其他处理步骤，如去噪、压缩等。因此，A选项虽然与图像处理相关，但不是图像预处理的主要或唯一目的。

B. 噪音去除：噪音去除是图像处理中的一个重要步骤，用于减少或消除图像中的随机干扰（即噪音）。这有助于提高图像质量，但同样不是图像预处理的唯一或主要目的。噪音去除只是预处理过程中可能包含的一个环节。

C. 边缘检测：边缘检测是图像预处理中的一个关键步骤，它旨在识别图像中物体的边界。这对于后续的图像分析、特征提取和对象识别等任务至关重要。边缘检测通过突出显示图像中的不连续性和快速变化，为后续的图像处理任务提供了重要的信息。因此，C选项准确地描述了图像预处理的一个重要目的。

D. 图像单纯化：这个选项不是一个标准的图像处理术语，且其含义相对模糊。在图像处理中，我们通常不会将“单纯化”作为预处理的主要目的。预处理更多地关注于改善图像质量、提取有用信息或准备图像以供后续分析。

综上所述，图像预处理的主要目的之一是进行边缘检测，以便更好地识别和分析图像中的物体和特征。因此，正确答案是C：边缘检测。

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0014841f-0459-a8fe-c053-e86460833600.html

点击查看答案

解析：好的，让我们来详细解析这道题目，帮助你理解视觉系统标定的意义。

### 题目解析

题目问的是“视觉系统标定意义错误的是()”，我们需要逐一分析选项。

#### A: 将实际坐标变换为像素坐标
- **分析**：这个选项的表述是错误的。视觉系统标定的主要目的是将像素坐标（图像中的坐标）转换为实际世界中的坐标，而不是相反。标定的过程是为了理解相机如何将三维世界的点映射到二维图像上。因此，这个选项是错误的。

#### B: 获得像素所代表的真实世界的长度单位
- **分析**：这个选项是正确的。通过标定，我们可以确定图像中像素与实际世界中物体的尺寸之间的关系，从而获得真实世界的长度单位。

#### C: 补偿图像畸变
- **分析**：这个选项也是正确的。相机镜头通常会引入畸变，标定过程可以帮助我们识别并补偿这些畸变，使得图像更加真实。

#### D: 校验相机与实物面的几何关系
- **分析**：这个选项也是正确的。标定可以帮助我们理解相机的位置、方向以及与拍摄对象之间的几何关系。

### 正确答案
因此，正确答案是 **A**，因为它错误地描述了视觉系统标定的目的。

### 深入理解

为了更好地理解视觉系统标定，我们可以用一个生动的例子来说明。

#### 例子：拍照与测量

想象一下，你在一个美丽的公园里，想要拍摄一张树木的照片，并且想要知道树的高度。你用相机拍下了树的照片，但照片中的树的高度是以像素为单位的。为了知道树的真实高度，你需要进行标定。

1. **像素到实际坐标的转换**：通过标定，你可以了解到每个像素代表的实际长度，比如说1像素=0.1米。这样，你就可以通过测量树在照片中的高度（比如200像素），计算出树的实际高度为20米。

2. **补偿畸变**：如果你的相机镜头有畸变（比如桶形畸变），树在照片中可能看起来比实际更宽。通过标定，你可以修正这种畸变，确保你测量的高度是准确的。

3. **几何关系**：标定还可以帮助你理解相机与树之间的距离和角度，这样你可以更准确地进行测量。

### 总结

视觉系统标定是一个非常重要的过程，它帮助我们将图像中的信息转换为真实世界的可用数据。通过理解每个选项的意义，我们可以更清楚地认识到标定的真正目的和重要性。

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0014841f-0459-aad3-c053-e86460833600.html

点击查看答案

解析：这道题目考察的是纹理特征提取与分析的方法。我们来逐一分析选项，帮助你理解为什么选项C是错误的。

### 选项分析

1. **A: 直方图分析法**
- **解析**：直方图分析法是通过计算图像中像素值的分布来提取纹理特征的。这种方法可以帮助我们了解图像的亮度分布和对比度等特征，因此是纹理分析中常用的方法之一。

2. **B: Laws纹理能量测量法**
- **解析**：Laws纹理能量测量法是一种基于卷积的纹理分析方法，它通过一组特定的卷积核（Laws核）来提取图像的纹理特征。这种方法能够有效捕捉到图像的局部纹理信息。

3. **C: 边缘检测法**
- **解析**：边缘检测法主要用于识别图像中的边缘和轮廓，而不是直接提取纹理特征。虽然边缘信息可以间接反映纹理，但边缘检测本身并不是纹理特征提取的标准方法。因此，选项C是错误的。

4. **D: 灰度共生矩阵分析法**
- **解析**：灰度共生矩阵分析法是一种非常经典的纹理特征提取方法，它通过计算图像中像素灰度值的共生关系来提取纹理特征。这种方法能够提取出多种纹理特征，如对比度、相关性、能量等。

### 总结

综上所述，选项C（边缘检测法）并不是一种纹理特征提取的方法，而是用于检测图像中物体边缘的技术。因此，正确答案是C。

### 深入理解

为了帮助你更好地理解这些概念，我们可以用一个生动的例子来说明：

想象你在一个美丽的花园里，花朵的颜色和形状各异。你想要描述这个花园的“纹理”。如果你用**直方图分析法**，就像是在统计每种颜色的花朵数量，了解整体的色彩分布；用**Laws纹理能量测量法**，就像是用不同的滤镜观察花朵的细节，捕捉到每种花的独特纹理；而**灰度共生矩阵分析法**则像是分析花朵之间的相互关系，比如哪些花是相邻的，形成了怎样的视觉效果。

而**边缘检测法**就像是在画出花园的边界，告诉你哪里是花园的边缘，但并没有深入到花朵的细节和纹理。因此，虽然边缘检测在图像处理中非常重要，但它并不直接用于纹理特征的提取。

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0014841f-0459-ac54-c053-e86460833600.html

点击查看答案

解析：选项解析：

A. 图像采集：这是机器视觉系统的第一步，指的是通过摄像头或其他传感器捕捉目标物体的图像信息。

B. 图像处理：在图像采集之后，对图像进行预处理，如去噪、调整亮度对比度、二值化等，以便于后续的特征提取和分析。

C. 特征提取：图像处理之后，系统会提取图像中的关键特征，这些特征将被用来进行物体的识别、分类或其他任务。

D. 成本控制：这不是机器视觉系统的工作过程的一部分。成本控制通常是指在设计、制造和维护机器视觉系统过程中对成本的管理和控制，不属于机器视觉的技术流程。

为什么选择这个答案： 选择D，因为机器视觉系统的一般工作过程主要包括图像的采集、处理和特征提取，这些都是直接关联到视觉技术的核心功能。而成本控制虽然对整个项目很重要，但它不是机器视觉系统在执行视觉任务时的直接工作流程。因此，选项D“成本控制”不包括在机器视觉系统的一般工作过程中。

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0014841f-0459-ae35-c053-e86460833600.html

点击查看答案

解析：这道题目考察的是相机的主要特性参数，特别是对每个参数的理解和定义。我们逐一分析选项，帮助你深入理解。

### 选项解析

**A: 分辨率: 衡量相机对物象中明暗细节的分辨能力**
- **解析**: 分辨率确实是衡量相机捕捉细节的能力，通常用像素（例如1920x1080）来表示。分辨率越高，图像中的细节越清晰。因此，这个选项是正确的。

**B: 最大帧率: 相机采集传输图像的速率**
- **解析**: 最大帧率指的是相机每秒钟能够捕捉的图像帧数，通常以fps（frames per second）表示。帧率越高，运动画面越流畅。因此，这个选项也是正确的。

**C: 像素深度: 每一个像素数据的位数**
- **解析**: 像素深度是指每个像素所能表示的颜色信息的位数，通常为8位、16位等。位数越高，能够表示的颜色种类越多，因此这个选项也是正确的。

**D: 固定图像噪声: 随像素点的空间坐标改变的噪声**
- **解析**: 固定图像噪声通常是指在图像中存在的随机噪声，它并不随像素点的空间坐标改变。相反，它是一个相对恒定的噪声，可能会影响整个图像的质量。因此，这个选项是错误的。

### 结论
正确答案是 **D**，因为它对固定图像噪声的定义不准确。

### 深入理解
为了更好地理解这些参数，我们可以用一个生动的例子来说明。

想象一下你在一个美丽的公园里拍照。你用相机拍下了五彩斑斓的花朵、蓝天和绿树。现在，我们来看看这些参数如何影响你的照片：

1. **分辨率**: 如果你的相机分辨率很高（比如4000x3000），那么你可以清晰地看到花瓣上的细微纹理和颜色变化。相反，如果分辨率低，照片可能会模糊，细节丢失。

2. **最大帧率**: 如果你在拍摄快速移动的物体，比如小朋友在草地上奔跑，较高的帧率（例如60fps）可以捕捉到他们的每一个动作，而不会出现模糊的效果。

3. **像素深度**: 假设你的相机有16位的像素深度，那么在拍摄日落时，你可以捕捉到更丰富的颜色层次，天空的渐变色会更加自然。如果像素深度较低，颜色可能会显得平面和不真实。

4. **固定图像噪声**: 想象一下你在夜晚拍摄星空，固定图像噪声可能会让星星的光点变得模糊不清，影响整体的观感。了解这一点可以帮助你选择合适的拍摄设置，以减少噪声的影响。

通过这些例子，你可以更好地理解相机的特性参数如何在实际拍摄中发挥作用。

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0014841f-0459-b0b6-c053-e86460833600.html

点击查看答案

解析：这道题目考查的是深度相机的工作原理。深度相机是一种能够获取场景中每个像素距离信息的设备，它在自动驾驶汽车、虚拟现实、机器人导航等领域有着广泛的应用。以下是各个选项的解析：

A. 结构光（Structured Light）：这种方法通过向目标物体投射已知模式的光（如网格或条纹），然后根据物体表面造成的光图案变形来计算深度信息。苹果的Face ID就是使用了结构光技术。

B. 光飞行时间法（Time of Flight, TOF）：这种技术直接测量光从发射到返回的时间差，进而计算出距离。TOF相机可以在单次曝光中获得整个场景的深度图。

C. 红外测距（Infrared Ranging）：红外测距通常指的是利用红外线进行点对点的距离测量，而不是生成一个完整的深度图像。它不涉及像深度相机那样对整个场景进行深度信息的成像，因此不属于深度相机的原理。

D. 双目立体视觉（Stereo Vision）：这种方法模仿人类双眼工作原理，通过两个摄像头从不同角度拍摄同一场景，然后通过三角测量法来计算深度信息。

正确答案是C，因为红外测距技术通常是用于单一距离值的测量，而不是创建一个完整的深度图像。深度相机需要能够同时获取场景中所有点的深度信息，而红外测距仅能提供单点或多点的线性或平面距离数据。

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0014841f-0459-b27b-c053-e86460833600.html

点击查看答案

解析：这道题目涉及到图像处理中的一个重要概念——图像与灰度直方图之间的关系。我们来逐一分析选项，并通过生动的例子帮助你理解。

### 题目解析

**图像与灰度直方图的定义**：
- **图像**：由像素组成的二维数据，每个像素有一个灰度值（通常在0到255之间，0代表黑色，255代表白色）。
- **灰度直方图**：是一个图形，表示图像中各个灰度值的出现频率。横轴是灰度值，纵轴是对应的像素数量。

### 选项分析

- **A: 一一对应**
这个选项意味着每个灰度值在图像中都有唯一的像素对应，这显然不对，因为一个灰度值可以在图像中出现多次。

- **B: 多对一**
这个选项意味着多个像素可以对应到一个灰度值，但这并没有完全反映出灰度直方图的特性，因为一个灰度值可以对应多个像素。

- **C: 一对多**
这个选项是正确的。一个灰度值可以对应图像中的多个像素。例如，图像中有很多像素的灰度值都是100，那么在灰度直方图中，灰度值100的频率就会很高。

- **D: 多对多**
这个选项意味着多个灰度值可以对应多个像素，这种关系并不准确，因为每个灰度值在直方图中是独立的。

### 结论

因此，正确答案是 **C: 一对多**。一个灰度值可以对应图像中的多个像素，而这些像素的数量会在灰度直方图中体现出来。

### 生动的例子

想象一下你在一个学校的班级里，每个学生的成绩（灰度值）都可以是0到100分。假设有10个学生的成绩都是85分。在这个情况下，85分的成绩（灰度值）就对应了10个学生（像素）。而在成绩分布图（灰度直方图）中，85分的柱子会非常高，表示有很多学生得了这个分数。

通过这个例子，我们可以看到，虽然85分这个成绩（灰度值）是一个，但它对应了多个学生（像素），这就是“一对多”的关系。

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0014841f-0459-b521-c053-e86460833600.html

点击查看答案