要減少視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng)中的圖像處理瓶頸，可以從以下幾個(gè)方面入手：

1. 優(yōu)化圖像采集環(huán)節(jié)：

選擇高質(zhì)量的攝像頭和圖像傳感器，確保采集到的圖像清晰、準(zhǔn)確。

根據(jù)具體環(huán)境和需求，合理設(shè)置光源等輔助設(shè)備，以減少光照對(duì)圖像處理的影響。

2. 改進(jìn)圖像處理算法：

針對(duì)易受光照影響的問(wèn)題，可以通過(guò)算法進(jìn)行圖像增強(qiáng)、去噪等預(yù)處理，提高圖像質(zhì)量。

對(duì)于樣本數(shù)據(jù)難以支持深度學(xué)習(xí)的問(wèn)題，可以采用小樣本數(shù)據(jù)處理算法和樣本數(shù)量分布平衡方法，以提高模型的泛化能力。

3. 引入機(jī)器學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)：

通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)，可以將先驗(yàn)知識(shí)融入演化算法，提高圖像處理的準(zhǔn)確性和效率。

這些方法能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)并優(yōu)化圖像處理過(guò)程，減少人為干預(yù)和誤差。

4. 加強(qiáng)人才培養(yǎng)和引進(jìn)：

加大對(duì)圖像處理底層理論的研究和教育投入，培養(yǎng)更多具備專業(yè)知識(shí)的從業(yè)人員。

提高機(jī)器視覺(jué)工程師的待遇，吸引更多高學(xué)歷、高素質(zhì)的人才加入，以提升整個(gè)行業(yè)的技術(shù)水平。

5. 綜合運(yùn)用多學(xué)科知識(shí)：

機(jī)器視覺(jué)涉及電氣、運(yùn)動(dòng)控制、機(jī)械、光學(xué)、軟件編程等多個(gè)學(xué)科，需要綜合運(yùn)用這些知識(shí)來(lái)優(yōu)化視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng)。

通過(guò)深入研究和交叉學(xué)科合作，可以開(kāi)發(fā)出更高效、更準(zhǔn)確的圖像處理算法和技術(shù)。

減少視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng)中的圖像處理瓶頸需要從多個(gè)方面入手，包括優(yōu)化圖像采集、改進(jìn)圖像處理算法、引入機(jī)器學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)、加強(qiáng)人才培養(yǎng)和引進(jìn)以及綜合運(yùn)用多學(xué)科知識(shí)。這些措施可以共同提高視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng)的性能和準(zhǔn)確性，推動(dòng)機(jī)器視覺(jué)技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展。