机器视觉智能测量仪在应对复杂环境时，主要采取以下策略：
1. 优化照明条件：
使用环境照明或自然光，让阳光或自然光进入工作区域，或使用窗户将光线引入室内，以改善照明效果。
利用反光板将光线反射回工作区域，从而增强照明。
采用主动照明技术，如红外照明、环境中的固定照明或使用激光等，以确保视觉传感器能够可靠地检测到物体。
2. 增强3D信息获取的环境适应性：
在工业自动化生产环境中，机器视觉检测系统面临环境光、震动、烟尘等复杂因素，这些因素会干扰3D信息的获取。需要应用多种方法增强3D信息获取时的环境适应性，以确保数据准确性。
3. 结合机器视觉与AI技术：
利用机器视觉捕捉并转换物理世界的信息，同时结合深度学习等AI技术，对图像进行深度分析和处理。这种结合可以构建一个全新的自动化智能检测体系，提高测量的精准度和效率。
4. 采用高精度的图像采集设备和先进的图像处理算法：
使用高精度的工业相机作为视觉检测系统的“眼睛”，其传感器类型、分辨率和帧率等参数直接决定了图像采集的质量。
通过一系列复杂的图像处理算法，如图像滤波、边缘检测、亚像素级边缘定位等，对采集到的图像进行深度分析和处理，以抑制图像噪声、增强图像特征、提高信噪比。
5. 精密的光源控制系统：
光源作为视觉检测中的重要辅助设备，对图像的成像效果具有显著影响。需要选择合适的光源类型和照明方式，并通过精密的光源控制系统实现光源亮度的精确调节和稳定输出。
机器视觉智能测量仪在应对复杂环境时，可以通过优化照明条件、增强3D信息获取的环境适应性、结合机器视觉与AI技术、采用高精度的图像采集设备和先进的图像处理算法以及精密的光源控制系统等策略，来提高测量的精准度和稳定性。
