机器视觉在低光照环境下的应对策略主要包括以下几个方面：
1. 利用图像增强技术
通过增加图像的对比度和亮度，使图像在低光照条件下更加清晰，细节更加可见。
常用的图像增强技术包括直方图均衡化、对比度拉伸、图像去噪等，这些算法可以有效地提高低光条件下的图像质量，从而有利于后续的机器视觉任务。
2. 采用多帧图像融合技术
利用多个连续捕获的图像，通过图像融合算法来减少噪声，并改善图像质量，从而减少低光条件下的噪声和模糊效应。
3. 应用AI图像智能识别算法
通过暗光图像传感器和ISP黑光芯片，结合AI算法输出优质的高传感度、低噪、高稳定的图像，实现在无补光的暗光环境下的清晰稳定监控影像。
4. 使用无监督光照适应低光视觉模型
这种模型可以从机器视觉的角度增强图像，尽管其架构轻量、公式简单，但能够更有效地恢复光照和对齐特征，显著提高下游任务的性能，并可以即插即用。
5. 优化照明方案
可以采用高亮度的人造灯具，如LED灯，提供高效率和长寿命的照明。
对照明角度进行调整，提高感知到的边缘对比度，帮助算法更好地分辨对象轮廓。
6. 加防护屏减少环境光影响
通过在机器视觉系统前面设置一层特殊的屏蔽材料，根据特定的光学原理过滤掉一部分环境光线，只允许特定波长范围内的光线通过，从而减少环境光的干扰，提高目标物体在图像中的可见度。
机器视觉在低光照环境下可以通过多种技术手段进行应对，包括图像增强技术、多帧图像融合技术、AI图像智能识别算法、无监督光照适应低光视觉模型、优化照明方案以及加防护屏减少环境光影响等。这些策略可以根据具体应用场景和需求进行选择和组合，以实现最佳的效果。
