工业视觉打光面试选择题

当面试工业视觉打光方面的选择题时，通常会涉及以下几个方面：

1. 光源选择：根据被检测物体的特性和要求，选择合适的光源类型，如白光、红外线、激光等。

2. 光源位置：确定光源的位置和角度，以确保被检测物体能够得到均匀的照明，并且能够凸显出需要检测的特征。

3. 光源亮度：调整光源的亮度，以适应不同被检测物体的反射率和表面特性。

4. 光源滤波：使用滤光片或滤波器来调整光源的颜色和频谱，以提高对被检测物体特征的识别能力。

5. 光源控制：通过调整光源的开关、亮度、闪烁频率等参数，以适应不同的检测场景和要求。

6. 光源与相机同步：确保光源与相机的触发信号同步，以避免图像模糊或曝光不足的问题。

7. 光源稳定性：选择具有稳定输出的光源，以确保在长时间运行或环境变化时，能够保持一致的照明效果。

8. 光源调试：根据实际检测情况，对光源进行调试和优化，以达到最佳的检测效果。

相关问题

计算机视觉保研面试题

计算机视觉保研面试题的范围非常广泛，以下是一些可能的问题：

1. 什么是计算机视觉？请简要介绍。
2. 图像分类和目标检测有什么区别？
3. 请简要介绍卷积神经网络（CNN）的原理和应用。
4. 什么是图像分割？常用的图像分割方法有哪些？
5. 请解释一下卷积操作是如何在计算机视觉中使用的。
6. 什么是特征提取？为什么在计算机视觉中特征提取很重要？
7. 请简要介绍一下深度学习在计算机视觉中的应用。
8. 在目标检测中，什么是锚框（anchor box）？
9. 请解释一下非极大值抑制（Non-Maximum Suppression，NMS）在目标检测中的作用。
10. 请简要介绍一下人脸识别技术，并说明其应用领域。

这只是一小部分可能的面试题，实际面试中可能会根据具体的课程设置和导师的研究方向有所不同。建议你在准备面试之前对计算机视觉领域进行系统性的学习和复习，掌握基本概念、原理和常用方法，以便能够更好地回答面试问题。

机器视觉算法工程师面试题

机器视觉算法工程师面试题通常涉及以下几个方面:
1. 图像处理和计算机视觉基础知识，例如图像滤波、边缘检测、特征提取和描述、目标检测和跟踪等。
2. 深度学习和神经网络，包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、生成对抗网络（GAN）等模型的原理和应用。
3. 目标检测和物体识别算法，例如YOLO、Faster R-CNN、SSD等。
4. 图像分割和语义分割算法，例如FCN、U-Net、Mask R-CNN等。
5. 图像生成和风格迁移算法，例如GAN、CycleGAN、Neural Style Transfer等。
6. 三维重建和立体视觉算法，例如SFM、SLAM、立体匹配等。
7. 深度学习框架和工具，例如TensorFlow、PyTorch、Caffe等的使用和优化。