題外話
筆者在機器視覺、工業質檢，非標自動化的坑裏摸爬滾打了幾年，常常愁於爲什麼在這個行業裏寫檢測算法那麼累，爲什麼動不動就要在工廠出差數月,爲什麼模塊難複用。算法，光學這些不行也就算了，爲什麼大家的自動化水平也不穩定，說出來都是淚啊。對於常出差，結合自身經驗和理解做各小小的小結：
- 最最主要得還是客戶要求保密，客戶生產的產品必須保密，圖像數據也必須保密，車間東西只進不出，這個前些博文中也強調了，工業裏數據都是高保密性的，大多數工業項目都是以私有化部署爲主，這逼得你開發調試不得不到現場，你不可能保證設備一下廠就滿足所有需求指標，更別說需求還會變吶。
- 前期開發很獲取有效數據，其他項目積累的數據也很難完全覆蓋本項目數據特點，即使客戶寄給你少量樣本採集數據也無法覆蓋生產環境會遇到的情況，要獲得更多數據，就必須下廠裏收集，廠裏數據又具有保密性，惡性循環…
高保密性導致車間基本不能用公網，最直接的沒法遠程操作。要解決這個問題，我覺得必須要聯網，邊雲協作是趨勢，數據的安全性、隱私性一定是有解決方案的，希望行業的龍頭，有技術含量的公司能早早打通這種技術路線。，比如以下landingAI爲某司提供的保護數據隱私的方案：
下面記錄收集了一些企業的針對視覺質檢解決方案：
聯想
特徵描述：
1、邊緣側進行實時檢測，必要數據上傳至雲端，雲端迭代推送新模型，已經做到了邊雲協同，利用5G網
2、主要數據在本地可控，數據安全性得以保證
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