工業(yè)檢測(cè)不同于其他檢測(cè)領(lǐng)域，不同工業(yè)產(chǎn)品的檢測(cè)通常也在不一樣的環(huán)境中進(jìn)行。一般來(lái)說(shuō)，工業(yè)產(chǎn)品的生產(chǎn)過(guò)程在開(kāi)放式的車間或者倉(cāng)庫(kù)環(huán)境中進(jìn)行，自然采光差、光來(lái)源復(fù)雜、光照設(shè)備不專業(yè)是普遍存在的問(wèn)題，加之智能制造領(lǐng)域?qū)τ跈z測(cè)的正確率和速率有著更為嚴(yán)苛的要求，光照控制作為提升識(shí)別率的重要途徑需要更好的技術(shù)加持。

對(duì)于大型智能制造工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)，開(kāi)放式的復(fù)雜工作環(huán)境容易造成拍攝圖像的過(guò)程中光照強(qiáng)度的大范圍變化。相比之下，小型工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)的自然光照等其他干擾較小，但小型產(chǎn)品的檢測(cè)精細(xì)度更高，對(duì)于光照穩(wěn)定性的要求也隨之提高，控制光照的難度反而更高。實(shí)驗(yàn)室穩(wěn)定光照條件下獲得的樣本數(shù)據(jù)集訓(xùn)練出的模型并不能在工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)取得很好的檢測(cè)效果。不僅光照條件的苛刻性使得智能制造中的計(jì)算機(jī)視覺(jué)應(yīng)用難度增加，而且智能制造領(lǐng)域?qū)?zhǔn)確率的要求也更為嚴(yán)苛。因此，如何控制光照均勻性是目前一大瓶頸問(wèn)題。