在处理表面瑕疵检测系统中的噪声干扰时，可以采取以下策略：
1. 优化光学方法和噪声过滤：
通过优化光源的位置和强度，可以减少光照不均匀带来的影响，从而提高缺陷检测的稳定性和一致性。
利用数字滤波技术对采集的图像进行后处理，去除背景噪声和非缺陷区域的干扰。常用的滤波算法包括中值滤波、高斯滤波等，这些方法能够有效提升图像的信噪比，从而增强缺陷区域的可视化和分析能力。
2. 应用深度学习技术：
深度学习模型，特别是卷积神经网络(CNN)，在噪声抑制方面展现出了强大的潜力。通过学习大量数据中的特征，深度学习模型可以有效地识别并抑制噪声，提高瑕疵检测的准确性。
3. 针对特定干扰物质的措施：
当测量表面存在泡沫、蒸汽等干扰物质时，可以通过调整超声波的频率来减少这些物质的干扰。例如，使用较低频率的超声波可以更容易穿透泡沫层，从而降低泡沫对测量的影响。
对于蒸汽干扰，可以在超声波液位计的探头周围安装特殊的防护装置，如蒸汽隔离罩，以阻挡蒸汽靠近探头，减少蒸汽对超声波传播的干扰。
4. 其他通用策略：
校准光照和使用滤光器以减少光照干扰，确保图像亮度均匀，减少阴影和反射的干扰。
通过增加光源的数量和亮度，提高图像的亮度均匀性，进一步减少噪声干扰。
在噪声振动测试过程中，合理设计测试系统、控制测试环境、选择合适的传感器以及进行数据处理和分析也是减少噪声干扰的有效方法。
处理表面瑕疵检测系统中的噪声干扰需要综合考虑多种策略和方法，包括优化光学方法、应用深度学习技术、针对特定干扰物质采取措施以及采用其他通用策略。这些方法的结合使用可以显著提高瑕疵检测的准确性和稳定性。
