SPI工作原理简述

SPI技术主流：1.基于激光扫描光学检测2.基于摩尔条纹光学检测SPI市场主流：激光扫描光学检测，摩尔条纹光学检测为主SPI应用模式：当生产线投入使用全自动印刷机时：1.桌上型离线用：新产品投产时1-20片全检；进入量品连续检查5片；2.连线型全检用：杜绝不良锡膏印刷进入SMT贴片机；3.连线印刷闭环；连线三点联网遥控；锡膏中助焊剂的构成及其作用助焊剂的作用①清洁作用→去除表面氧化膜②再氧化防止作用→防止再氧化发生③降低表面张力作用→在无铅焊接中助焊剂的效果不明显SMT整线设备中AOI的作用随着PCB产品向着超薄型、小组件、高密度、细间距方向快速发展。SPI工作原理简述

那么SPI具有哪些作用呢?1.减少不良锡膏印刷是整个贴片组装的第一步，而SPI是PCBA制造过程中质量管控的第一步。SPI锡膏检测设备的诞生，是为了在锡膏印刷过程中能够密切监视锡膏的印刷情况，在这一环节中利用机器检测出锡膏印刷不良，如锡膏不足、锡膏过多、桥连等。实现在源头上拦截锡膏不良，能够避免不良印刷的PCB板流向下一个工序继续生产而导致的产品不良。2.提高效率经过回流焊接后检查出来的不良板，需要经过排计划、拆料、洗板等工序，同时SMT加工有很多0201、01005的物料，这对厂家来说是一个长时间的返修工作。那么使用SPI提前检测出来的不良板的维修时间要短很多且容易返修，可以立即返工并重新投进生产，节省了很多时间的同时提高了生产效率。中山销售SPI检测设备市场价SPI检测设备通常意义上来讲是指锡膏检测仪。

全自动锡膏印刷机是SMT整线极为重要的一环，用以印刷PCB电路板SMT锡膏。常规操作流程第一步先固定在印刷定位台上，然后由印刷机的左右刮刀把锡膏或红胶通过钢网漏印于PCB线路板对应焊盘。对漏印均匀的PCB通过传输台输入至SMT贴片机进行自动贴片。SMT制造工艺不良统计中，大部分的不良均与锡膏印刷有关，锡膏印刷工艺的好坏决定着SMT工艺的品质，这表明了锡膏自动光学检测仪（3D-SPI）在SMT制造工艺中的重要性。在线式3D-SPI锡膏检测仪是连接在SMT整线全自动锡膏印刷机之后，贴片机之前，主要的功能就是以检测锡膏印刷的品质，包括高度，面积，体积，XY偏移，形状，桥接等。

结构光栅型SPIPMP又称PSP(PhaseShiftProfilometry)技术是一种基于正弦条纹投影和位相测量的光学三维面形测量技术。通过获取全场条纹的空间信息与一个条纹周期内相移条纹的时序信息，来完成物体三维信息的重建。由于其具有全场性、速度快、高精度、自动化程度高等特点，这种技术已在工业检测、机器视觉、逆向工程等领域获得广泛应用。目前大部分的在线SPI设备都已经升级到此种技术。但是它采用的离散相移技术要求有精确的正弦结构光栅与精确的相移，在实际系统中不可避免地存在着光栅图像的非正弦化，相移误差与随机误差，它将导致计算位相和重建面形的误差。虽然已经出现了不少算法能降低线性相移误差，但要解决相移过程中的随机相移误差问题，还存在一定的困难。在SPI技术发展中，科学家们发现莫尔条纹光技术可以获得更加稳定的等间距。

通常SMT贴片加工厂的锡膏检查设备除了它自身的主要任务一一测量得到锡膏的厚度值外，还能通过它得到面积、体积、偏移、变形、连桥、缺锡、拉尖等具体的数据，根据客户的需要调试机器，把详细的焊点资料导出给客户检验。其检查的基板尺寸范围一般是50mx50mm～250mm×330mm，基板厚度范围为0.4～5.0mm。区分锡膏检查设备优劣的指标集中在分率、测定重复性、检查时间、可操作性和GR＆R(重复性和再现性)。而深圳市和田古德自动化设备有限公司研发生产的SPI能够检查的基板尺寸范围是50mx50mm～500mm×460mm，基板厚度范围是0.6mm～6.0mm。SPI在SMT中的起到什么作用呢？通常，SMT贴片中80-90%的不良是来自于锡膏印刷，那么在锡膏印刷后设置一个SPI锡膏检查机就很有必要，将SPI放置在锡膏印刷之后，能够将锡膏印刷不良的PCB在贴片前就筛选出来，这样可以提高回流焊接后的通过率。由于现在越来越多的0201小元件需要贴片焊接，因此锡膏印刷的品质需求就越高，在锡膏印刷后检查出来的不良比回流焊接后检查出来的维修成本要低很多，节省成本，并且更容易返修。设备的电气特性需符合SPI标准规范。东莞直销SPI检测设备市场价

设备的长期稳定性对系统运行至关重要。SPI工作原理简述

3分钟了解智能制造中的AOI检测技术AOI检测技术具有自动化、非接触、速度快、精度高、稳定性高等优点，能够满足现代工业高速、高分辨率的检测要求，在手机、平板显示、太阳能、锂电池等诸多行业应用较广。智能制造中的AOI检测技术AOI集成了图像传感技术、数据处理技术、运动控制技术，在产品生产过程中，可以执行测量、检测、识别和引导等一系列任务。简单地说，AOI模拟和拓展了人类眼、脑、手的功能，利用光学成像方法模拟人眼的的视觉成像功能，用计算机处理系统代替人脑执行数据处理，随后把结果反馈给执行或输出模块。以AOI检测应用较广的PCB行业为例，中低端AOI检测设备的误判过筛率约为70%，即捕捉到的不良品中其实有70%的成品是合格的。拥有了训练成熟的AI技术加持后，AIAOI检测系统不断学习，能够自行定义瑕疵范围，进一步有效判别未知的瑕疵图像。AI视觉辨识技术能辅助AOI检测能够大幅提升检测设备的辨识正确率，有效降低误判过筛率，加速生产线速度。这就是智能制造。SPI工作原理简述