在低光照環(huán)境下，瑕疵檢測(cè)系統(tǒng)的技術(shù)調(diào)整主要包括以下幾個(gè)方面：

1. 了解光照變化對(duì)檢測(cè)的影響：

光照變化會(huì)導(dǎo)致圖像的亮度、對(duì)比度和顏色等方面發(fā)生變化，這些變化可能會(huì)掩蓋或誤導(dǎo)瑕疵檢測(cè)中需要觀察和分析的缺陷。了解這些影響是解決問題的關(guān)鍵。

2. 調(diào)整光線照射角度：

通過改變光線照射的角度和方向，可以改變被檢測(cè)物體表面的反射方式，從而減少光照變化對(duì)圖像的影響。例如，采用側(cè)照、背光或投射不同角度的光線，可以增加圖像的信息量，從而更好地觀察和分析瑕疵。

3. 采用先進(jìn)的視覺檢測(cè)技術(shù)：

使用高分辨率成像技術(shù)，如微深科技3D工業(yè)相機(jī)和鏡頭，能夠捕捉到產(chǎn)品表面的微小細(xì)節(jié)，提高瑕疵檢測(cè)的精度?？梢钥紤]引入紅外、紫外等多光譜成像技術(shù)，以獲取更豐富的圖像信息，有助于檢測(cè)隱蔽的缺陷。

4. 優(yōu)化圖像處理算法：

通過圖像增強(qiáng)技術(shù)，如直方圖均衡化、對(duì)比度調(diào)整等，改善圖像質(zhì)量，使瑕疵特征更加突出。采用適當(dāng)?shù)臑V波算法，如中值濾波、高斯濾波等，可以去除圖像噪聲，保留邊緣信息，進(jìn)一步提高瑕疵檢測(cè)的準(zhǔn)確性。

5. 引入深度學(xué)習(xí)技術(shù)：

構(gòu)建深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）等，可以自動(dòng)學(xué)習(xí)并理解圖像中的瑕疵特征。通過數(shù)據(jù)增強(qiáng)和端到端訓(xùn)練，可以提高模型的泛化能力和魯棒性，從而更準(zhǔn)確地檢測(cè)瑕疵。

在低光照環(huán)境下進(jìn)行瑕疵檢測(cè)時(shí)，需要綜合考慮光照變化的影響、調(diào)整光線照射角度、采用先進(jìn)的視覺檢測(cè)技術(shù)、優(yōu)化圖像處理算法以及引入深度學(xué)習(xí)技術(shù)等多個(gè)方面，以提高瑕疵檢測(cè)的準(zhǔn)確性和可靠性。