整体流程分为四个环节：第一环节为同叶多光照采集，记录标准色卡与照明元数据，为同一叶片建立多照明条件对照；第二环节为照明分量估计，完成反射表征与阴影分离，把光照变化与病斑本身的材质信息拆开；第三环节为物理约束双视图，通过控制光源而非改变病害构造对照样本；第四环节为视觉语言预训练，形成病斑语义稳定表征。关键训练模块包含三项：反射一致性损失用于匹配不同光照下的同一病斑，症状色差保护限制对诊断色泽的误校正，眩光不确定性门控在无可靠视觉证据时降权。核心创新为光照参数化扰动、病斑反射保真与跨光照训练损失三者结合。方案还指出需新增同一叶片多照明条件数据，普通颜色抖动不属于物理一致性。整体从物理光照与反射分离的角度做自监督预训练，让模型识别的是病斑本身的颜色纹理，而不是被灯光、弱光和眩光扭曲后的表象。