机器视觉系统在现代工业、医疗和安全等领域中扮演着重要角色，其性能常受到环境变化的影响。为了应对变化的环境条件，机器视觉系统采取了多种策略，以下是关键要点：
1. 应对光照变化：
动态曝光控制：机器视觉系统采用自动曝光算法，实时调整相机的快门速度和增益，以保持图像的曝光水平在一个理想范围内。
图像预处理技术：如直方图均衡化，可以在后处理阶段改善图像的对比度和亮度，从而减少光照变化的影响。
深度学习技术：通过训练神经网络，让其学习在不同光照条件下的图像特征，提高系统对光照变化的鲁棒性。
2. 解决照明挑战：
使用环境照明或自然光：如果可能，让阳光或自然光进入工作区域，改善照明效果。
使用反光板：反光板可以将光线反射回工作区域，从而改善照明效果。
使用主动照明：例如红外照明、环境中的固定照明或使用其他形式的光的技术，如激光。
3. 处理物体变形：
使用多个相机或多个角度的相机：这样可以更好地捕捉物体的变形和姿态。
使用结构化和模板匹配：这种方法可以减少物体变形对机器视觉系统的影响。
机器学习技术：使用深度学习技术来训练系统自动识别变形物体。
4. 其他技术策略：
高精度的图像采集设备：如CCD传感器相机，具有高灵敏度、低噪声和快速响应的特点，有助于提升图像采集的质量。
先进的图像处理算法：如图像滤波、边缘检测、亚像素级边缘定位等，对采集到的图像进行深度分析和处理，提高识别精度。
精密的光源控制系统：合理的光源设计方案能够增加图像特征和缺陷的对比度，减弱背景干扰，提高图像数据的质量。
机器视觉系统通过动态曝光控制、图像预处理、深度学习技术、合理的照明方案、多相机多角度拍摄、结构化和模板匹配、机器学习技术，以及高精度的图像采集设备和先进的图像处理算法等多种策略，来应对变化的环境条件，确保其性能的稳定和准确。
