KiCon演讲回顾（四）：AI助力电子元件库自动化提取

“李宁老师将带您探索《基于AI的元件参数自动提取方法研究》中的前沿技术！”

自动化电子元件库的需求

华为挑战：基于预训练AI模型的元件库生成

技术背景：每年数万新电子元件上市，现有方法手动操作多、耗时、易出错。

技术要求：符号库生成准确率>99%，封装库几何精度0.01mm，识别准确率>99%。

企业需求：广东-香港-澳门地区对符号与封装建模工具的需求，包括行业标准、平台要求、库可持续性等。

Footprintku AI：行业发展趋势

基于AI的元件库创建洞察

自动化库创建流程：从PDF中提取元件名称，准确获取符号和封装信息，生成3D模型，集成至PCB EDA工具。

挑战：AI模型处理非结构化PDF数据，包括解释性差、分析能力有限、处理大量信息时准确性降低。

AI模型应具备的能力：跨模态检索、准确分类符号和封装图、检测不规则文本、准确识别文本内容。

符号参数的自动提取方法

基于AI预训练模型的符号图参数提取：

语言模型验证和校正输出内容。

预训练分类模型检测和定位符号图。

自动提取引脚编号和名称。

按指定格式输出，可集成至不同软件

封装尺寸参数的自动提取方法

基于AI预训练模型的封装图参数提取：

封装图检测与分类。

封装图语义分割。

从封装图中提取和对齐语义信息。

进一步验证和校正尺寸参数以确保准确性。

按指定格式输出，可集成至不同软件。

总结

AI模型如何精确提取电子元件参数？结合AI、机器学习和规则匹配（>=AI），实现是可行的。

感谢李宁博士的研究，让我们一窥AI在电子元件库自动化提取中的应用前景！

完整研究报告：Research on Automatic Extraction Method of Component Parameters Based on AI