OPT（奥普特）Smart3视觉软件除高度易用外，还兼具了高性能与高稳定性。开发团队持续优化软件算法效率和资源占有率；并通过改善底层代码，显著提升算法抗干扰能力，图像处理结果及时间稳定，视觉检测更高效、更精准。
优化算法效率
OPT Smart3视觉软件通过优化底层代码，大幅降低CPU占用率，使图像分析流程更高效。如高度测量、平面校正、三维均值滤波等算法，相比于升级前，其占用率降低近一半。
同时，Smart3视觉软件还综合了多个行业检测需求，对典型算法模块进行针对性优化，显著提升算法运行效率；并充分利用了TBB、AVX、SSE指令集等进行加速，多线程并行处理数据，流程响应速度可达毫秒级，显著提升系统运行速度，为用户提供更好的体验。
特别是一些高速飞拍和高分辨率的检测场景，Smart3视觉软件算法运行效率优势更明显。以三维采样和体积测量算法为例，两者效率提升均超过270%，对比度、伽马校正等预处理算法效率提升近250%，算法流程耗时更短。
此外还通过优化算法结构，提升了深度学习在Smart3视觉软件部署的灵活性，有效降低对GPU的依赖，即使是没有搭载高性能GPU，也能快速轻松地执行深度学习功能，如字符识别、缺陷检测、语义分割等。
强化算法抗干扰能力
除改善算法效率外，OPT Smart3视觉软件还重点优化了算法的抗干扰能力，通过新开发算法功能和改进底层代码，进一步提升检测精度和稳定性，场景适应能力更强。以读码算法为例，即使在码点缺失、极低对比度的情况下，Smart3视觉软件也能精准读码。
如新开发了图像操作、清理、重采样、滤波等3D图像处理算法，能对采集到的图片进行优化，去除干扰的噪点，或对检测的局部进行增强处理，更利于凸显缺陷特征信息，检测更精准。
针对一些比较难检测的细微划痕，以长条锂电池为例，用拟合的方式难以获得理想的基准面，Smart3视觉软件推出一种基于邻域采样和差分的基准面构造方式，即通过上下采样得到基准面后，再与原始数据进行差分，能够精准检测任意方向、任意深度的划痕。
