应对表面瑕疵检测中的光照变化，可以采取多种策略，包括利用机器学习和深度学习技术，以及采用特定的图像处理方法。
1. 利用机器学习和深度学习技术：
机器学习和深度学习，特别是卷积神经网络(CNN)，能够从大量数据中学习并自动调整模型参数，以适应不同的光照条件和复杂的表面瑕疵形态。这些技术通过层层学习特征和建立复杂的映射关系，能够在光照变化下更准确地检测表面瑕疵。
2. 采用特定的图像处理方法：
对于非均匀光照下的图像，可以采用基于空间域的图像增强方法，如直方图均衡化和Retinex方法，以及基于频率域的方法，如低通滤波、高通滤波和同态滤波等。这些方法可以增强图像的对比度，提高对瑕疵的识别能力。
3. 考虑环境因素的影响：
在图像采集阶段，应尽可能减少外界因素的干扰，如调整光照条件、优化拍摄角度和距离，以降低光照变化对缺陷检测精度的影响。还需要考虑噪声的干扰以及被检测物体的部分遮挡等问题。
4. 解决反光和倒影问题：
对于高光面产品的瑕疵检测，需要特别注意反光和倒影问题。可以采取特定的光源和光学镜头设计，以减少反光和倒影对成像效果的影响，从而更准确地检测出零件表面的缺陷。
应对表面瑕疵检测中的光照变化需要综合考虑多种因素和方法，包括利用先进的技术手段、优化图像采集条件以及解决特定的成像问题等。
