在机器视觉算法培训中，解决光照变化问题的方法主要包括以下几点：
1. 采用图像增强技术：通过调整图像的对比度、亮度和色彩平衡来改善视觉感知效果。例如，直方图均衡化和自适应直方图均衡化(AHE)技术能够有效地提升图像中局部区域的对比度，从而减少光照不均匀带来的影响。
2. 利用多光谱成像与深度学习结合：多光谱成像技术可以获取不同波段的信息，并结合深度学习模型进行多光谱图像融合处理，这在一定程度上可以消除光照不均匀的影响，提高图像的清晰度和一致性。
3. 进行深度学习模型的鲁棒性训练：通过在训练数据中引入多样化的光照和环境条件，可以提升深度学习模型的鲁棒性。数据增强技术可以生成具有不同光照条件的图像，用于训练模型，使其能够更好地适应光照变化。
4. 使用光照不变特征提取方法：如ORB、SIFT等特征提取方法，这些方法在一定程度上能减轻光照变化对特征匹配的影响，从而提高机器视觉算法的稳定性。
5. 结合多模态信息：除了图像信息外，还可以结合深度信息或惯性测量单元(IMU)等多模态信息，以减少光照变化对机器视觉算法的影响。
通过采用图像增强技术、多光谱成像与深度学习结合、深度学习模型的鲁棒性训练、光照不变特征提取方法以及结合多模态信息等方法，可以有效地解决机器视觉算法培训中的光照变化问题。
