视觉检测系统在面对不同光照条件下的物料时，主要采取以下策略来应对：
利用光照补偿技术调整图像的亮度和对比度。这是处理光照变化的基础方法，旨在使图像在不同光照条件下保持一致性。具体技术包括直方图均衡化和自适应直方图均衡化。直方图均衡化能增强图像的对比度，改善图像质量，而自适应直方图均衡化则在局部区域内进行均衡化，以应对光照变化的局部影响，提高物体识别的准确性。
根据物料和检测需求选择合适的光源和照明方式。例如，对于反光物体，可以采用低角度光源、漫反射无影光源、背光源或同轴光源照明，以减少反光对检测的影响。偏振镜的使用也能有效减弱或消除杂散光、眩光等干扰，从而消除或减轻光斑。
针对特定的检测场景，选择恰当的光源和照明技术。如强光照检验遗失的材料、使用恰当的光波长进行精确部位检测、运用非透射灯检验玻璃裂痕以及应用散射光查验透明外包装等。这些技术能根据不同的检测需求，突出物体的特征，提高检测的准确性。
面对照明挑战，还可以采取一系列解决方法。如使用环境照明或自然光、反光板改善照明效果，或使用主动照明如红外照明等。对于物体变形和铰链式挑战，也可以采用多个相机或多个角度的拍摄、使用结构化和模板匹配物体以及机器学习技术等方法来应对，以提高视觉检测系统的适应性和鲁棒性。
视觉检测系统通过光照补偿技术、选择合适的光源和照明方式、针对特定场景的光源选择以及采取一系列解决方法来应对不同光照条件下的物料，从而提高检测的准确性和效率。
