在智能制造的自动化生产线上，计算机视觉技术作为“眼睛”扮演着至关重要的角色，光照不均一直是其应用中的一大“盲点”，不同区域的光线强度差异，如阴影、高光等，会严重影响图像的清晰度和准确性，进而导致误判或漏检。
为克服这一挑战，可采用以下策略：引入多光源系统，通过调整光源角度和强度，尽量减少光照不均的影响，利用图像预处理技术，如直方图均衡化、伽马校正等，增强图像的对比度和清晰度，采用先进的算法如深度学习中的卷积神经网络（CNN），其强大的特征提取能力可有效降低光照不均对识别精度的影响。
在智能制造的未来发展中，计算机视觉与人工智能的深度融合将是趋势，通过不断优化算法、提升硬件性能，以及构建更加智能的光照管理系统，我们有望逐步消除光照不均这一“盲点”，使计算机视觉在智能制造中发挥更加精准、高效的“视觉”作用。
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计算机视觉在智能制造中需克服光照不均挑战，通过智能动态调节与多光源融合技术实现精准识别。
在智能制造中，计算机视觉需克服光照不均的挑战，通过采用多光源自动调节、图像预处理及深度学习算法优化等手段可有效填补'盲点''。
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