應對表面瑕疵檢測中的光照變化，可以采取多種策略，包括利用機器學習和深度學習技術，以及采用特定的圖像處理方法。

1. 利用機器學習和深度學習技術：

機器學習和深度學習，特別是卷積神經網絡(CNN)，能夠從大量數據中學習并自動調整模型參數，以適應不同的光照條件和復雜的表面瑕疵形態(tài)。這些技術通過層層學習特征和建立復雜的映射關系，能夠在光照變化下更準確地檢測表面瑕疵。

2. 采用特定的圖像處理方法：

對于非均勻光照下的圖像，可以采用基于空間域的圖像增強方法，如直方圖均衡化和Retinex方法，以及基于頻率域的方法，如低通濾波、高通濾波和同態(tài)濾波等。這些方法可以增強圖像的對比度，提高對瑕疵的識別能力。

3. 考慮環(huán)境因素的影響：

在圖像采集階段，應盡可能減少外界因素的干擾，如調整光照條件、優(yōu)化拍攝角度和距離，以降低光照變化對缺陷檢測精度的影響。還需要考慮噪聲的干擾以及被檢測物體的部分遮擋等問題。

如何應對表面瑕疵檢測中的光照變化

4. 解決反光和倒影問題：

對于高光面產品的瑕疵檢測，需要特別注意反光和倒影問題?？梢圆扇√囟ǖ墓庠春凸鈱W鏡頭設計，以減少反光和倒影對成像效果的影響，從而更準確地檢測出零件表面的缺陷。

應對表面瑕疵檢測中的光照變化需要綜合考慮多種因素和方法，包括利用先進的技術手段、優(yōu)化圖像采集條件以及解決特定的成像問題等。