在瑕疵检测中处理图像的光照变化，可以采取以下策略：
1. 使用多光源照明系统：通过在不同角度和位置放置光源，使得被检测物体表面接收到的光线更加均匀，从而减少光照不均匀导致的明暗不一致区域，提高缺陷检测的准确性。
2. 光源滤波器或均匀化技术：这些技术可以在图像获取阶段或后期处理阶段对图像进行光照均匀化，进一步提升整体图像质量和检测精度。例如，使用特定的滤波器来调整光源的亮度和颜色分布，或者应用图像均匀化算法来消除光照不均的影响。
3. 光照条件的标定与校正：利用灰度标定板或参考物体，对不同光照条件下的相机参数进行标定，通过准确测量光照条件下的亮度和色彩分布，提高系统对光照变化的适应能力。实施动态光照校正技术，实时地检测和调整光源的亮度和颜色温度，以保持图像的稳定性和一致性。
4. 图像算法处理：在图像处理阶段，可以采用一系列算法来进一步处理光照变化带来的问题。例如，通过图像亮度调整、去噪、锐化等预处理步骤，改善图像质量。还可以利用高频强调、求边界等技术来增强图像中变化率较大的区分度，即边界或轮廓部分，从而更准确地识别瑕疵。
5. 使用背光成像方式：背光成像能够突出物体的轮廓和边缘，对于某些类型的瑕疵检测特别有效。通过调整背光的光源强度和角度，可以进一步优化成像效果，提高瑕疵检测的准确性。
6. 引入深度学习算法：通过训练模型对正常纹理与轻微缺陷进行智能分类，可以提高识别灵敏度和准确率。深度学习算法能够自动学习并适应不同光照条件下的图像特征，从而更有效地处理光照变化带来的挑战。
