在低光照环境下，瑕疵检测系统的技术调整主要包括以下几个方面：
1. 了解光照变化对检测的影响：
光照变化会导致图像的亮度、对比度和颜色等方面发生变化，这些变化可能会掩盖或误导瑕疵检测中需要观察和分析的缺陷。了解这些影响是解决问题的关键。
2. 调整光线照射角度：
通过改变光线照射的角度和方向，可以改变被检测物体表面的反射方式，从而减少光照变化对图像的影响。例如，采用侧照、背光或投射不同角度的光线，可以增加图像的信息量，从而更好地观察和分析瑕疵。
3. 采用先进的视觉检测技术：
使用高分辨率成像技术，如微深科技3D工业相机和镜头，能够捕捉到产品表面的微小细节，提高瑕疵检测的精度。可以考虑引入红外、紫外等多光谱成像技术，以获取更丰富的图像信息，有助于检测隐蔽的缺陷。
4. 优化图像处理算法：
通过图像增强技术，如直方图均衡化、对比度调整等，改善图像质量，使瑕疵特征更加突出。采用适当的滤波算法，如中值滤波、高斯滤波等，可以去除图像噪声，保留边缘信息，进一步提高瑕疵检测的准确性。
5. 引入深度学习技术：
构建深度神经网络模型，如卷积神经网络（CNN）、生成对抗网络（GAN）等，可以自动学习并理解图像中的瑕疵特征。通过数据增强和端到端训练，可以提高模型的泛化能力和鲁棒性，从而更准确地检测瑕疵。
在低光照环境下进行瑕疵检测时，需要综合考虑光照变化的影响、调整光线照射角度、采用先进的视觉检测技术、优化图像处理算法以及引入深度学习技术等多个方面，以提高瑕疵检测的准确性和可靠性。
