“李寧老師將帶您探索《基于AI的元件參數(shù)自動(dòng)提取方法研究》中的前沿技術(shù)！”

自動(dòng)化電子元件庫(kù)的需求

華為挑戰(zhàn)：基于預(yù)訓(xùn)練AI模型的元件庫(kù)生成

技術(shù)背景：每年數(shù)萬(wàn)新電子元件上市，現(xiàn)有方法手動(dòng)操作多、耗時(shí)、易出錯(cuò)。

技術(shù)要求：符號(hào)庫(kù)生成準(zhǔn)確率>99%，封裝庫(kù)幾何精度0.01mm，識(shí)別準(zhǔn)確率>99%。

企業(yè)需求：廣東-香港-澳門地區(qū)對(duì)符號(hào)與封裝建模工具的需求，包括行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)、平臺(tái)要求、庫(kù)可持續(xù)性等。

Footprintku AI：行業(yè)發(fā)展趨勢(shì)

基于AI的元件庫(kù)創(chuàng)建洞察

自動(dòng)化庫(kù)創(chuàng)建流程：從PDF中提取元件名稱，準(zhǔn)確獲取符號(hào)和封裝信息，生成3D模型，集成至PCB EDA工具。

挑戰(zhàn)：AI模型處理非結(jié)構(gòu)化PDF數(shù)據(jù)，包括解釋性差、分析能力有限、處理大量信息時(shí)準(zhǔn)確性降低。

AI模型應(yīng)具備的能力：跨模態(tài)檢索、準(zhǔn)確分類符號(hào)和封裝圖、檢測(cè)不規(guī)則文本、準(zhǔn)確識(shí)別文本內(nèi)容。

符號(hào)參數(shù)的自動(dòng)提取方法

基于AI預(yù)訓(xùn)練模型的符號(hào)圖參數(shù)提取：

語(yǔ)言模型驗(yàn)證和校正輸出內(nèi)容。

預(yù)訓(xùn)練分類模型檢測(cè)和定位符號(hào)圖。

自動(dòng)提取引腳編號(hào)和名稱。

按指定格式輸出，可集成至不同軟件

封裝尺寸參數(shù)的自動(dòng)提取方法

基于AI預(yù)訓(xùn)練模型的封裝圖參數(shù)提?。?/p>

封裝圖檢測(cè)與分類。

封裝圖語(yǔ)義分割。

從封裝圖中提取和對(duì)齊語(yǔ)義信息。

進(jìn)一步驗(yàn)證和校正尺寸參數(shù)以確保準(zhǔn)確性。

按指定格式輸出，可集成至不同軟件。

總結(jié)

AI模型如何精確提取電子元件參數(shù)？結(jié)合AI、機(jī)器學(xué)習(xí)和規(guī)則匹配（>=AI），實(shí)現(xiàn)是可行的。

感謝李寧博士的研究，讓我們一窺AI在電子元件庫(kù)自動(dòng)化提取中的應(yīng)用前景！

完整研究報(bào)告：Research on Automatic Extraction Method of Component Parameters Based on AI