非标检测系统的性能优化策略主要包括以下几个方面：
1. 硬件优化
选用高性能传感器和处理器：高性能的图像传感器能提供更高的图像分辨率和采样速度，强大的处理器和计算单元能快速执行复杂的图像处理算法，保证实时性能的稳定和可靠性。
优化光学系统和照明设施：通过优化光路设计和灯光设置，可以减少图像中的噪点和干扰，提高图像的清晰度和对比度，使检测系统能够更准确地识别产品表面的细微变化和缺陷。
2. 软件算法优化
采用高效的图像处理算法：如卷积神经网络(CNN)和深度学习模型，能够快速地从复杂的图像数据中提取特征并进行实时分析。
代码优化：检查并优化算法复杂度，减少不必要的计算，使用更高效的数据结构和算法。
3. 资源管理
合理分配硬件资源：如内存、CPU等，根据应用需求调整相关参数，如堆大小等。
针对硬件资源瓶颈进行优化：如CPU使用率过高时，可以考虑升级CPU、使用多线程或分布式计算等方式来提高处理能力；内存不足时，可以增加内存容量、优化内存管理等。
4. 数据库优化
索引优化：确保经常被查询的字段上有适当的索引，去掉重复的索引，删除不用的索引。
查询语句优化：避免使用SELECT ，只选择需要的列；尽量减少子查询的使用等。
5. 缓存策略
利用缓存机制：减少对后端服务或数据库的直接访问次数，比如使用Redis作为缓存层，提高系统响应速度。
6. 并发处理与异步处理
采用多线程或多进程技术：充分利用多核处理器的优势，合理设置线程池大小。
异步处理：将耗时操作改为异步执行，避免阻塞主线程。
7. 负载均衡
通过负载均衡器：分散客户端请求到多个服务器上，防止单一节点成为瓶颈，提高系统的整体性能和可靠性。
8. 监控与分析
定期检查系统性能指标：定位瓶颈所在，及时作出相应调整，确保系统持续优化。
非标检测系统的性能优化需要从硬件、软件算法、资源管理、数据库、缓存策略、并发处理、异步处理、负载均衡以及监控与分析等多个方面进行综合考虑和实施。
