解决机器视觉系统的光照变化问题，可以从以下几个方面入手：
1. 光照平衡技术
光照平衡技术旨在通过对图像进行处理，使得图像在各个区域的光照变化趋势一致，从而减少光照变化对机器视觉系统的影响。
常用的方法之一是直方图均衡化，通过调整图像像素的灰度级分布，实现对图像亮度和对比度的增强，从而补偿光照变化带来的影响。
2. 光源选择与调整
选择合适的光源类型，如LED光源，因其可调性、形状多样、高亮度等优点，被广泛应用于机器视觉。
调整光源的角度和位置，可以显著改善光照均匀性，降低光源亮度差异。
在夜间或弱光环境下，可以采用高亮度的人造灯具，如LED灯或红外线灯，以提高图像质量。
3. 照明方案优化
根据应用场景和需求，选择合适的照明方案。例如，直接照明适用于需要高对比度物体图像的情况，但需注意反光材料可能引起的镜面反光。
暗场照明、背光照明、同轴照明和漫射照明等方案，可根据物体表面特性、纹理变化、尺寸测量等需求进行选择。
4. 算法与模型优化
研究并应用减少眩光的技术，如针对自动驾驶车辆感知层所使用的计算机视觉任务的饱和像素感知减少眩光技术，以提升系统性能。
通过算法优化，提高机器视觉系统对光照变化的抗干扰能力，确保在各种光照条件下都能准确识别和分析图像。
解决机器视觉系统的光照变化问题需要从多个方面入手，包括应用光照平衡技术、选择合适并调整光源、优化照明方案以及算法与模型的优化。这些措施的综合应用，可以有效提高机器视觉系统在各种光照条件下的性能和稳定性。
