Hanwha SM471Plus 482Plus 481Pluss Chip Mounter Decan S1 S2 SMT Samsung Máquina de recogida y colocación

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September 02, 2025
Brief: Descubra la máquina de colocación Samsung Decan S1 S2 SMT, una montadora de chips de alto rendimiento diseñada para líneas de producción SMT. Con un tamaño de PCB de 510x510 mm, esta máquina usada ofrece una productividad mejorada, calidad de colocación y tasas de pérdida reducidas. Perfecta para el montaje de chips a velocidad media con reconocimiento de componentes ampliado y capacidades de recogida simultánea.
Related Product Features:
  • Mejora la productividad real y la calidad de la colocación, a la vez que reduce las tasas de pérdida.
  • Admite tamaños de PCB de hasta 510x510mm estándar o 1500x460mm opcional.
  • Cuenta con una cámara de alta resolución para reconocer chips de 03015 a 16 mm.
  • Mejora la tasa de recogida simultánea con la disposición automática de la posición del bolsillo.
  • Optimiza la velocidad de colocación de componentes de forma irregular en aproximadamente un 25%.
  • Asegura la colocación estable del microchip con reconocimiento del centro de la boquilla y mantenimiento automático.
  • Reduce el tiempo de enseñanza para componentes grandes de forma irregular con un campo de visión ampliado.
  • Soporta la gestión de componentes de múltiples proveedores bajo un mismo nombre de pieza.
Las preguntas:
  • ¿Cuál es el tamaño máximo de PCB que puede manejar el Samsung Decan S1 S2?
    El tamaño estándar de la PCB es 510x510mm, con un tamaño opcional de 1500x460mm.
  • ¿Cómo mejora la máquina la calidad de la colocación?
    Utiliza reconocimiento del centro de la boquilla, calibración en tiempo de ejecución y mantenimiento automático para reducir las fugas de aire y mantener la precisión.
  • ¿Cuál es el período de garantía para esta máquina Samsung Decan S1 S2 usada?
    La máquina viene con una garantía de 3 meses y es 100% original usada.
  • ¿Cómo maneja la máquina los componentes de forma irregular?
    Optimiza la velocidad de colocación en aproximadamente un 25% mediante la optimización de la secuencia de movimiento y el reconocimiento dividido para componentes grandes.