深度学习智能相机特性：

　　①基于1.2M~12M像素智能相机，保留传统检测工具外，新增深度学习功能；

　　②异常检测和分类工具既支持相机内部训练，也支持云端，可应对复杂异常情况；

　　③硬件小尺寸50*40*29mm，适用狭小的安装空间；

　　④内部集成Profinet, Ethernet/IP, TCP/IP等多协议，无需外置通讯模组

　　⑤基于网页的显示页面，操作简单易上手。

　　用户受益：

　　为可变形的、自然的和反光材料的外观和分类提供了解决方案；

　　为复杂和不可预测的缺陷检测提供了解决方案，如焊接、胶水、注塑模具和标签等。

　　适用场景：

　　消费品行业外观和防错：箱子、瓶罐标签外观；饼干等食品表面异物；

　　汽配防错：安全带卡扣装配防错；安全气囊螺柱防错；

　　注塑品外观和防错；木材年轮正反分类；焊接外观检测。

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　　了解深度学习智能相机及其适用场景