题外话
笔者在机器视觉、工业质检，非标自动化的坑里摸爬滚打了几年，常常愁于为什么在这个行业里写检测算法那么累，为什么动不动就要在工厂出差数月,为什么模块难复用。算法，光学这些不行也就算了，为什么大家的自动化水平也不稳定，说出来都是泪啊。对于常出差，结合自身经验和理解做各小小的小结：
- 最最主要得还是客户要求保密，客户生产的产品必须保密，图像数据也必须保密，车间东西只进不出，这个前些博文中也强调了，工业里数据都是高保密性的，大多数工业项目都是以私有化部署为主，这逼得你开发调试不得不到现场，你不可能保证设备一下厂就满足所有需求指标，更别说需求还会变呐。
- 前期开发很获取有效数据，其他项目积累的数据也很难完全覆盖本项目数据特点，即使客户寄给你少量样本采集数据也无法覆盖生产环境会遇到的情况，要获得更多数据，就必须下厂里收集，厂里数据又具有保密性，恶性循环…
高保密性导致车间基本不能用公网，最直接的没法远程操作。要解决这个问题，我觉得必须要联网，边云协作是趋势，数据的安全性、隐私性一定是有解决方案的，希望行业的龙头，有技术含量的公司能早早打通这种技术路线。，比如以下landingAI为某司提供的保护数据隐私的方案：
下面记录收集了一些企业的针对视觉质检解决方案：
联想
特征描述：
1、边缘侧进行实时检测，必要数据上传至云端，云端迭代推送新模型，已经做到了边云协同，利用5G网
2、主要数据在本地可控，数据安全性得以保证
腾讯
