机器视觉系统在面对不同的光照环境时，采取了多种策略和技术来应对挑战，确保图像质量和识别准确度不受影响。以下是一些主要的应对方法：
1. 图像增强技术：这种方法包括直方图均衡化、灰度拉伸等，通过调整图像的亮度和对比度，改善图像质量，使其在不同光照条件下仍能保持清晰和可识别。这种技术特别适用于光照不均匀或动态光照变化的环境。
2. 明场与暗场照明：在机器视觉中，明场照明和暗场照明是两种常用的照明方式。明场照明适用于形成高对比度，但需要注意反光表面可能产生的镜面反射；暗场照明则能减少镜面反射的影响，适用于检测有纹理或凸高变化的表面。通过选择合适的照明方式，可以有效应对不同光照条件下的挑战。
3. 加防护屏：通过在机器视觉系统前面设置一层特殊的屏蔽材料，如滤光片和偏振片，可以减少环境光对图像质量和机器视觉系统性能的影响。这种防护屏能够过滤掉一部分环境光线，只允许特定波长范围内的光线通过，从而降低环境光的干扰。
4. 智能照明解决方案：使用智能集成LED驱动器可以解决光强度挑战，并最大限度地减少模糊。这些驱动器使用微处理器来提供可重复的强度控制脉冲，可以根据实际需求动态改变光强度。还可以采用适当颜色的光源和同轴照明技术，以实现精确定位和检测。
机器视觉系统通过采用图像增强技术、明场与暗场照明、加防护屏以及智能照明解决方案等多种方法，来应对不同的光照环境挑战。这些方法的选择和应用需要根据具体的机器视觉应用场景和需求进行定制和优化。
