机器视觉系统在应对动态场景中的温度变化时，主要采取以下策略：
1. 优化散热设计：
机器视觉系统中的设备，如视觉检测设备，在高温环境下易受热量影响，进而影响其性能和稳定性。设备设计时需要考虑良好的散热系统，包括散热片、风扇等组件，以确保设备能够在高温条件下持续运行而不受损。
例如，某些工业视觉检测设备采用了先进的热管技术，能够快速将热量传导到散热片上，并通过风扇将热量迅速散发，从而保持设备在较低的工作温度范围内。
2. 采用温度补偿算法与传感器技术：
为应对环境温度变化对机器视觉系统性能的影响，研究人员开发了多种温度补偿算法和高精度传感器技术。这些算法能够根据环境温度的变化调整设备的工作参数，保证其在不同温度条件下的稳定性和准确性。
3. 利用红外热成像技术：
红外热成像技术是一种通过捕捉物体表面发出的红外辐射，并将其转化为可见图像的技术。这种技术能够感知物体表面的温度分布，从而揭示眼难以察觉的热量差异。在机器视觉系统中，红外热成像技术可以实现非接触式测温和无损检测，有助于系统更准确地应对温度变化。
4. 动态调整散热策略：
在一些高级的机器视觉系统中，如视觉跳动智能激光屏，会采用更为智能的散热策略。例如，在激光屏内部重要的散热元器件部位内置多个温度传感器，通过监测温度值进行自动分析处理，实现对机器内部散热风扇的变速控制。当温度较低时，风扇转速稍慢；当温度较高时，风扇转速加快，从而确保内部光学器件处于恒温环境，保证系统性能稳定。
机器视觉系统通过优化散热设计、采用温度补偿算法与传感器技术、利用红外热成像技术以及动态调整散热策略等多种方式，来应对动态场景中的温度变化，确保系统的稳定性和准确性。
