视觉检测系统通过校正算法减少光照偏差，主要可以采用以下几种方法：
1. 数据增强：通过对训练数据进行各种光照条件下的变换，如亮度调整、对比度增强、颜色变换等，使模型更加鲁棒地适应不同光照条件下的目标检测。这种方法可以提高模型对光照变化的适应性，从而减少光照偏差的影响。
2. 光照不变特征提取：设计特征提取算法，使其对光照变化具有一定的鲁棒性。例如，使用光照不变的颜色空间（如HSV颜色空间）进行特征提取，可以在一定程度上减少光照对特征提取的影响，从而提高检测的准确性。
3. 光照估计和校正：在目标检测之前，先对图像的光照进行估计和校正，以减小光照对目标检测的影响。这可以通过对图像进行光照补偿和遮挡处理来实现，从而提高机器视觉检测的准确性和稳定性。
4. 直方图均衡化：在C等编程语言中，可以使用直方图均衡化来调整图像的亮度和对比度。这种方法可以有效地增强图像的细节，消除由于光照不均匀造成的影响，从而减少光照偏差。
视觉检测系统可以通过数据增强、光照不变特征提取、光照估计和校正以及直方图均衡化等校正算法来减少光照偏差的影响，提高检测的准确性和稳定性。
