视觉检测设备在应对复杂表面的纹理变化时，主要采取以下策略：
1. 使用高分辨率相机和优化镜头组合：
升级分辨率，使用更高像素的相机，提高对轻微压伤或划痕的成像清晰度。
优化镜头组合，引入更大景深的镜头，增强对非平面表面的聚焦能力，确保零件表面保持清晰对焦，这对于检测小缺陷至关重要。
2. 多角度光源与动态调节：
使用漫反射光源，消除高反光材质上的光晕，确保照明均匀。
增加多角度光源，动态调节光源强度，通过自动调整正光和背光的强度，适配不同材质与纹理，进一步增强细节呈现效果，有助于检测低对比度的缺陷。
3. 引入深度学习算法：
训练模型对正常纹理与轻微缺陷进行智能分类，提高识别灵敏度和准确率。
按照缺陷的严重程度进行分级处理，帮助生产线区分轻微瑕疵与需要剔除的不良品，这对于处理复杂纹理表面上的多样性和不确定性至关重要。
4. 考虑环境因素：
在机械加工零件过程中，加工温度、加工湿度以及加工风力等环境因素都可能影响表面纹理。
在实际的视觉检测过程中，应注重对机械加工零件的环境进行控制，以确保检测结果的准确性。
5. 应用阴影校正：
阴影校正可以消除照明的变化，改善裂缝和划痕检测。
这通常通过空间频率滤波或通过将输入图像划分为参考图像来完成，有助于减少由于不均匀照明导致的误判。
视觉检测设备通过高分辨率成像、多角度光源优化、深度学习算法应用、环境因素控制以及阴影校正等方法，来有效应对复杂表面的纹理变化，提高缺陷检测的准确性和效率。
