通过算法优化解决视觉检测系统中的光照变化问题，可以采取以下几种方法：
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。这种方法能够提升模型对光照变化的适应性，从而提高检测的准确性。
2. 多尺度特征融合：利用多尺度的特征图来捕捉目标在不同光照条件下的信息，通过融合这些特征图来提高目标检测的鲁棒性。这种方法能够综合不同尺度的特征，增强模型对光照变化的鲁棒性。
3. 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。这种方法能够提取出对光照变化不敏感的特征，从而提高检测的准确性。
4. 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。这种方法能够预处理图像，降低光照变化对后续检测的影响。
5. 采用Retinex算法和双边滤波算法：首先采用机器视觉技术确定图像成像过程中亮度、光照和反射之间的关系，动态调整图像色彩；然后采用Retinex算法去除图像的光照分量干扰，采用双边滤波算法增强图像清晰度。这种方法能够消除光照变化的不利影响，提高图像的信噪比和清晰度。
通过算法优化解决视觉检测系统中的光照变化问题，可以从数据增强、多尺度特征融合、光照不变特征提取、光照估计和校正以及采用Retinex算法和双边滤波算法等多个方面入手，提高模型对光照变化的适应性和鲁棒性，从而提升视觉检测系统的性能。
