处理复杂背景中不同材质的瑕疵检测问题，可以从以下几个方面入手：
1. 采用先进的算法工具：
使用如“浓淡补正”等算法工具，可以消除工件表面的光泽和阴影，仅抽取污点及瑕疵。这类算法能够排除背景渐变的浓淡变化，只抽取对比度急剧变化的部分，非常适用于复杂背景下的瑕疵检测。
2. 应用深度学习技术：
深度学习可以直接通过学习数据更新参数，避免了人工设计复杂的算法流程，并且有着极高的鲁棒性和精度。基于深度学习的缺陷检测已经应用于多个领域，并取得了不错的成果，特别是在处理复杂背景和不同材质的瑕疵检测方面。
3. 结合特定领域的检测方法：
对于具有复杂纹理的材质，如织物，可以利用小波包框架方法将无瑕疵的织物图像进行分解，得出若干具有显著纹理特征的子图，再利用高斯混合模型方法对各个子图进行参数化分析，建立高斯混合数学模型，最后采用贝叶斯分类器结合模型对样本织物进行瑕疵点检测和准确定位。
4. 使用定制化的AI视觉解决方案：
针对产品外观缺陷种类多样、复杂背景干扰以及缺陷检测标准因产品属性而存在差异等问题，可以采用定制化的AI视觉解决方案。这类方案能够根据具体需求进行灵活调整，以适应不同材质和背景下的瑕疵检测。
5. 采用多阈值瑕疵检测算法：
对于光滑物体表面的瑕疵检测，由于反光引入的强噪声，可以使用去雾算法减轻曝光影响，并提出一种连续多阈值的确定方法，来分别得到前景图和背景图。再将两图相减得到瑕疵的区域，从而有效识别瑕疵。
处理复杂背景中不同材质的瑕疵检测问题，需要综合运用先进的算法工具、深度学习技术、特定领域的检测方法、定制化的AI视觉解决方案以及多阈值瑕疵检测算法等多种手段。这些方法的结合使用，可以有效提高瑕疵检测的准确性和效率。
