機器視覺在低光照環(huán)境下的應(yīng)對策略主要包括以下幾個方面：

1. 利用圖像增強技術(shù)

通過增加圖像的對比度和亮度，使圖像在低光照條件下更加清晰，細節(jié)更加可見。

常用的圖像增強技術(shù)包括直方圖均衡化、對比度拉伸、圖像去噪等，這些算法可以有效地提高低光條件下的圖像質(zhì)量，從而有利于后續(xù)的機器視覺任務(wù)。

2. 采用多幀圖像融合技術(shù)

利用多個連續(xù)捕獲的圖像，通過圖像融合算法來減少噪聲，并改善圖像質(zhì)量，從而減少低光條件下的噪聲和模糊效應(yīng)。

3. 應(yīng)用AI圖像智能識別算法

通過暗光圖像傳感器和ISP黑光芯片，結(jié)合AI算法輸出優(yōu)質(zhì)的高傳感度、低噪、高穩(wěn)定的圖像，實現(xiàn)在無補光的暗光環(huán)境下的清晰穩(wěn)定監(jiān)控影像。

4. 使用無監(jiān)督光照適應(yīng)低光視覺模型

這種模型可以從機器視覺的角度增強圖像，盡管其架構(gòu)輕量、公式簡單，但能夠更有效地恢復(fù)光照和對齊特征，顯著提高下游任務(wù)的性能，并可以即插即用。

5. 優(yōu)化照明方案

可以采用高亮度的人造燈具，如LED燈，提供高效率和長壽命的照明。

對照明角度進行調(diào)整，提高感知到的邊緣對比度，幫助算法更好地分辨對象輪廓。

6. 加防護屏減少環(huán)境光影響

通過在機器視覺系統(tǒng)前面設(shè)置一層特殊的屏蔽材料，根據(jù)特定的光學(xué)原理過濾掉一部分環(huán)境光線，只允許特定波長范圍內(nèi)的光線通過，從而減少環(huán)境光的干擾，提高目標(biāo)物體在圖像中的可見度。

機器視覺在低光照環(huán)境下可以通過多種技術(shù)手段進行應(yīng)對，包括圖像增強技術(shù)、多幀圖像融合技術(shù)、AI圖像智能識別算法、無監(jiān)督光照適應(yīng)低光視覺模型、優(yōu)化照明方案以及加防護屏減少環(huán)境光影響等。這些策略可以根據(jù)具體應(yīng)用場景和需求進行選擇和組合，以實現(xiàn)最佳的效果。