在机器视觉领域实习的常见面试问题主要包括以下几个方面：
1. 数据相关问题：
数据杂、乱、太大等问题如何处理。
缺陷数据少，甚至缺失问题如何解决。
如何进行数据归一化或标准化，以减少数据差异对模型的影响。
2. 算法与原理相关问题：
CNN在图像上表现好的原因是什么。
请解释什么是特征提取，并简述特征提取在机器视觉中的重要性以及常用的特征提取方法。
空洞卷积(Atrous Convolution)的原理和作用是什么。
SIFT(尺度不变特征变换)算法的工作原理及其在机器视觉中的应用。
3. 项目经验相关问题：
请描述一次您在项目中遇到的一个技术难题，以及您是如何解决这个问题的。
请结合您过往的工作经验，详细描述一次您解决机器视觉项目中遇到的复杂问题的经历。
4. 理论知识与应用相关问题：
机器视觉在工业自动化中的应用及其优势。
机器视觉系统中的图像预处理步骤及其重要性，以及预处理方法如何提高图像处理的效果。
在机器视觉领域，如何处理和优化图像中的噪声问题。
5. 模型评估与优化相关问题：
精确率与召回率的定义及其计算公式。
常见的损失函数有哪些，如交叉熵损失函数、指数损失函数、平方损失函数等。
如何进行模型的调试、修改和参数调优。
这些问题涵盖了机器视觉实习面试中可能涉及的数据处理、算法原理、项目经验、理论知识与应用以及模型评估与优化等多个方面，有助于全面考察应聘者的专业能力和实践经验。
