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

自動化電子元件庫的需求

華為挑戰(zhàn)：基于預訓練AI模型的元件庫生成

技術背景：每年數(shù)萬新電子元件上市，現(xiàn)有方法手動操作多、耗時、易出錯。

技術要求：符號庫生成準確率>99%，封裝庫幾何精度0.01mm，識別準確率>99%。

企業(yè)需求：廣東-香港-澳門地區(qū)對符號與封裝建模工具的需求，包括行業(yè)標準、平臺要求、庫可持續(xù)性等。

Footprintku AI：行業(yè)發(fā)展趨勢

基于AI的元件庫創(chuàng)建洞察

自動化庫創(chuàng)建流程：從PDF中提取元件名稱，準確獲取符號和封裝信息，生成3D模型，集成至PCB EDA工具。

挑戰(zhàn)：AI模型處理非結構化PDF數(shù)據(jù)，包括解釋性差、分析能力有限、處理大量信息時準確性降低。

AI模型應具備的能力：跨模態(tài)檢索、準確分類符號和封裝圖、檢測不規(guī)則文本、準確識別文本內容。

符號參數(shù)的自動提取方法

基于AI預訓練模型的符號圖參數(shù)提?。?/p>

語言模型驗證和校正輸出內容。

預訓練分類模型檢測和定位符號圖。

自動提取引腳編號和名稱。

按指定格式輸出，可集成至不同軟件

封裝尺寸參數(shù)的自動提取方法

基于AI預訓練模型的封裝圖參數(shù)提?。?/p>

封裝圖檢測與分類。

封裝圖語義分割。

從封裝圖中提取和對齊語義信息。

進一步驗證和校正尺寸參數(shù)以確保準確性。

按指定格式輸出，可集成至不同軟件。

總結

AI模型如何精確提取電子元件參數(shù)？結合AI、機器學習和規(guī)則匹配（>=AI），實現(xiàn)是可行的。

感謝李寧博士的研究，讓我們一窺AI在電子元件庫自動化提取中的應用前景！

完整研究報告：Research on Automatic Extraction Method of Component Parameters Based on AI