人工智能通過一系列方法和技術(shù)來解決機器視覺中的光照變化問題，主要包括以下幾個方面：

1. 光照平衡技術(shù)：

光照平衡技術(shù)旨在通過對圖像進行處理，使得圖像在各個區(qū)域的光照變化趨勢一致，從而減少光照變化對機器視覺的影響。

常用的方法之一是直方圖均衡化，通過調(diào)整圖像像素的灰度級分布，實現(xiàn)對圖像亮度和對比度的增強，從而補償光照變化帶來的影響。

2. 光照不變特征計算：

針對光照的突然變化，研究者提出了多種光照不變的算法，如Illumination Invariant Change Detection Algorithm、Bayesian Illumination-Invariant Motion Detection等。

這些算法通過計算光照不變特征，實現(xiàn)對光照變化的魯棒性，從而提高機器視覺系統(tǒng)的性能。

3. 算法和圖像采集環(huán)節(jié)的優(yōu)化：

在算法層面，可以通過改進和優(yōu)化算法，使其對光照變化具有更強的適應性。

在圖像采集環(huán)節(jié)，可以通過調(diào)整攝像頭設置、使用反光板或主動照明等方式，改善照明條件，減少光照變化對圖像質(zhì)量的影響。

4. 智能照明系統(tǒng)的應用：

智能照明系統(tǒng)能夠根據(jù)環(huán)境光照條件自動調(diào)節(jié)照明強度，從而保持圖像亮度的穩(wěn)定性。

例如，在智慧辦公室、安全監(jiān)控等場景中，智能照明系統(tǒng)可以顯著提高機器視覺系統(tǒng)的性能和準確性。

人工智能通過光照平衡技術(shù)、光照不變特征計算、算法和圖像采集環(huán)節(jié)的優(yōu)化以及智能照明系統(tǒng)的應用等多種方法，有效地解決了機器視覺中的光照變化問題。