2.1可編程結構光柵(PSLM)技術PMP技術中主要的一個基礎條件就是要求光柵的正弦化。傳統的結構光柵是通過在玻璃板上蝕刻的雙線陣產生摩爾效應，形成黑白間隔的結構光柵。不同的疊加角度形成不同間距的結構光柵。此結構的特點是通過物理架構的方式實現正弦化的光柵。其對于玻璃板上蝕刻的精度與幾何度的要求都比較高，不容易做出大面積的光柵?？删幊探Y構光柵是在微納米技術和物理光學研究基礎上設計出來的一種新的光柵技術，其特點是光柵的主要結構如強度,波長等都可以通過軟件編程控制和改變，真正的實現了數字化的控制。因為其正弦光柵是通過軟件編程實現的，所以理論上可以得到比較完美的正弦波光柵，并通過DLP（DigitalLightProcessing）技術,得到無損的數字化光柵圖像。重要部分是數字顯微鏡器件，并且由于是以鏡片為基礎，提高了光通過率，所以它對于光信號的處理能力以及結構光的強度有著明顯的提高，為高速,清晰,精確的工業測試需求提供了基礎?？删幊探Y構光柵(PSLM)技術PMP技術中主要的一個基礎條件就是要求光柵的正弦化。半導體SPI檢測設備技術參數

2.2解決相移誤差的新技術PMP技術中另一個主要的基礎條件就是對于相移誤差的控制。相移法通過對投影光柵相位場進行移相來增加若干常量相位而得到多幅光柵圖來求解相位場。由于多幅相移圖比單幅相移圖提供了更多的信息，所以可以得到更高精度的結果。傳統的方式都依靠機械移動來實現相移。為達到精確的相移，都使用了比較高精度的馬達，如通過陶瓷壓電馬達（PZT），線性馬達加光柵尺等方式。并通過大量的算法來減少相移的誤差?？删幊探Y構光柵因為其正弦光柵是通過軟件編程實現的，所以其在相移時也是通過軟件來實現，通過此種技術可以使相移誤差趨向于“0”，提高了量測精度。并且此技術不需要機械部件，減少了設備的故障幾率，降低機械成本與維修成本。韶關全自動SPI檢測設備設備廠家設備通常具備自動檢測和配置功能。

PCBA工藝常見檢測設備SPI檢測：SolderPasteinspection錫膏測試SPI可檢測錫膏的印刷質量，可檢測錫膏的高度、面積、體積、偏移、短路等。在線SPI的作用：實時的檢測錫膏的體積和形狀。減少SMT生產線的不良，檢測結果反饋給錫膏印刷工序，及時地調整印刷機狀態和參數。AOI檢測：Automaticopticalinspection自動光學檢測所謂光學檢測即是用光學鏡頭對檢測元件進行拍照，再對照片進行分析檢測。AOI自動光學檢測儀，在SMT工廠中AOI可與放置的位置很多，但是在實際加工中一般放置在回流焊的后面，用于對經過回流焊接的PCBA進行焊接質量檢測，從而及時發現并排除少錫、少料、虛焊、連錫等缺陷。一般AOI檢測設備包括兩部分，一部分是檢測設備，一部分是返修設備，檢測設備可檢測元件的存在與缺失、元件的極性和文字符，確保貼片安裝的精確性。爐前貼片后：元件缺失/存在；偏移（X，Y，θ值）；旋轉；翻件；側立；極性等。

SPI檢測設備通過AI深度學習算法不斷提升缺陷識別能力。傳統檢測設備依賴預設的缺陷模板，對于新型缺陷或復雜形態缺陷的識別率較低，而搭載AI技術的SPI檢測設備可通過海量缺陷數據訓練，自主學習不同類型缺陷的特征，實現對未知缺陷的判斷。在實際應用中，當設備遇到未定義的缺陷類型時，會自動標記并上傳至云端數據庫，經工程師確認后納入缺陷庫，不斷豐富算法模型。這種持續進化的能力，使SPI檢測設備能夠適應電子制造技術的快速迭代，在面對新材料、新工藝時依然保持高效的檢測水平，為企業應對技術變革提供了靈活性。?SPI錫膏檢測機類似我們常見擺放于smt爐后AOI光學識別裝置，同樣利用光學影像來檢查品質。

SPI錫膏檢查機有何能力？可以檢查出那些錫膏印刷不良？錫膏檢查機只能做表面的影像檢查，如果有被物體覆蓋住的區域是無法檢查得到的，不過錫膏檢查機的使用時機應該是在零件還沒擺放上去以前，所以不會有錫膏被覆蓋的情形發生錫膏檢查機可以量測下列的數據：錫膏印刷量錫膏印刷的高度錫膏印刷的面積/體積錫膏印刷的平整度錫膏檢查機可以偵測出下列的不良：錫膏印刷是否偏移錫膏印刷是否高度偏差(拉尖)錫膏印刷是否架橋錫膏印刷是否缺陷破損AOI檢測誤判的定義及存在原困？SPI檢測設備的品牌

SPI接口簡化了硬件設計，易于集成。半導體SPI檢測設備技術參數

3分鐘了解智能制造中的AOI檢測技術AOI檢測技術具有自動化、非接觸、速度快、精度高、穩定性高等優點，能夠滿足現代工業高速、高分辨率的檢測要求，在手機、平板顯示、太陽能、鋰電池等諸多行業應用較廣。智能制造中的AOI檢測技術AOI集成了圖像傳感技術、數據處理技術、運動控制技術，在產品生產過程中，可以執行測量、檢測、識別和引導等一系列任務。簡單地說，AOI模擬和拓展了人類眼、腦、手的功能，利用光學成像方法模擬人眼的的視覺成像功能，用計算機處理系統代替人腦執行數據處理，隨后把結果反饋給執行或輸出模塊。以AOI檢測應用較廣的PCB行業為例，中低端AOI檢測設備的誤判過篩率約為70%，即捕捉到的不良品中其實有70%的成品是合格的。擁有了訓練成熟的AI技術加持后，AIAOI檢測系統不斷學習，能夠自行定義瑕疵范圍，進一步有效判別未知的瑕疵圖像。AI視覺辨識技術能輔助AOI檢測能夠大幅提升檢測設備的辨識正確率，有效降低誤判過篩率，加速生產線速度半導體SPI檢測設備技術參數