CN118013923B - 一种基于OpenGL的PCB自动化排版结果检测方法 - Google Patents
一种基于OpenGL的PCB自动化排版结果检测方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN118013923B CN118013923B CN202410394074.1A CN202410394074A CN118013923B CN 118013923 B CN118013923 B CN 118013923B CN 202410394074 A CN202410394074 A CN 202410394074A CN 118013923 B CN118013923 B CN 118013923B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- pcb
- matrix
- units
- layout
- opengl
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000001514 detection method Methods 0.000 title claims abstract description 10
- 238000000034 method Methods 0.000 claims abstract description 23
- 238000013461 design Methods 0.000 claims abstract description 14
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 claims abstract description 13
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 claims description 53
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 claims description 12
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 7
- 238000009877 rendering Methods 0.000 claims description 6
- 230000008859 change Effects 0.000 claims description 3
- 239000003086 colorant Substances 0.000 claims description 3
- 238000012937 correction Methods 0.000 claims description 3
- 239000003814 drug Substances 0.000 claims description 3
- 230000002068 genetic effect Effects 0.000 claims description 3
- 238000005457 optimization Methods 0.000 claims description 3
- 239000002245 particle Substances 0.000 claims description 3
- 230000002688 persistence Effects 0.000 claims description 3
- 230000002085 persistent effect Effects 0.000 claims description 3
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 3
- 239000007787 solid Substances 0.000 claims description 3
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 claims description 3
- 241000287196 Asthenes Species 0.000 claims description 2
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 abstract description 2
- 230000002045 lasting effect Effects 0.000 abstract 1
- 150000003071 polychlorinated biphenyls Chemical group 0.000 description 68
- 239000000463 material Substances 0.000 description 3
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 2
- 239000012467 final product Substances 0.000 description 2
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 230000011218 segmentation Effects 0.000 description 2
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 230000018109 developmental process Effects 0.000 description 1
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 1
- 238000012805 post-processing Methods 0.000 description 1
- 238000003825 pressing Methods 0.000 description 1
- 239000000047 product Substances 0.000 description 1
- 238000004080 punching Methods 0.000 description 1
- 238000004904 shortening Methods 0.000 description 1
- 238000003860 storage Methods 0.000 description 1
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 1
- 238000012800 visualization Methods 0.000 description 1
- 239000002699 waste material Substances 0.000 description 1
Landscapes
- Preparing Plates And Mask In Photomechanical Process (AREA)
- Processing Or Creating Images (AREA)
Abstract
本发明公开一种基于OpenGL的PCB自动化排版结果检测方法,属于生产自动化领域,本发明通过计算机图形学知识,以OpenGL(Open Graphics Library,开放图形库)为技术手段,降低每个PCB单元外轮廓位置关系检测算法的计算复杂度,具体而言:以生产允许公差和拼板尺寸为基准,通过识别输入、抽象拼板、持久化PCB单元、根据智能算法获取候选方案、构建图像、方案评价、迭代更新等步骤,改善单元间的重叠、间距判断,优化设计方案的评价方法。
Description
技术领域
本发明属于PCB生产自动化领域,特别是涉及一种基于OpenGL的PCB自动化排版结果检测方法。
背景技术
在电子制造业中,为了提高生产效率,节约材料并减少制造成本,通常会在一块较大的PCB母板(拼板、panel)上同时布局多个重复的单元(unit),这样的做法被称为板对板(panelization)技术。通过这种方式,可以同时加工多个PCB单元,然后将它们分割成单个的PCB用于最终产品的组装。
目前,市场上有多款PCB设计软件提供自动化的板对板布局工具。这些工具通常允许用户设定单元间距、边距、分割线以及V-cut(一种用于后处理中分割PCB板的预切割线)的位置,从而达到优化生产流程的目的。随着PCB布局复杂度的提升和生产成本的关注,PCB设计流程迫切需要更加高效和精确的布局方法。而自动化设计软件的发展,为拼板多单元PCB布局问题提供了一种可靠的解决方案,自动化设计允许设计师高效地创建、测试和优化PCB单元的布局,进而缩短设计周期,减少人为错误,优化生产流程,并提高最终产品的质量。但是目前自动化设计仍存在着以下技术难点和局限性:传统的单元布局方式可能未能最大化材料使用效率,可能造成较多的PCB边角料浪费;V-cut与打孔的分割精度有限,且V-cut在非直线分割上存在制约,可能影响产品的整齐度和最终质量;异形PCB单元之间的距离、倾角、位置等基本条件判断,在相当程度上影响自动化布局方案的设计效率。
发明内容
为此,本发明提供一种基于OpenGL的PCB自动化排版结果检测方法,通过计算机图形学知识,以OpenGL(Open Graphics Library,开放图形库)为技术手段,降低每个PCB单元外轮廓位置关系检测算法的计算复杂度。具体而言:以生产允许公差和拼板尺寸为基准,将拼板抽象为固定大小的矩阵,根据矩阵中每个元素的具体数值,用来判断是否存在PCB单元重叠问题;以OpenGL为技术手段,实现PCB单元布局过程的快速可视化;为后续自动化布局算法提供快速的方案检测能力。
为实现上述目的,一种基于OpenGL的PCB自动化排版结果检测方法,其特征在于,包括:
步骤一:识别输入;
步骤二:抽象拼板;
步骤三:持久化PCB单元;
步骤四:根据智能算法获取候选方案;
步骤五:构建图像;
步骤六:评价方案;
步骤七:迭代更新;
步骤八:输出布局方案。
步骤一具体内容为:输入包括拼板的布局约束条件和待放置PCB单元的轮廓描述,参数输入通过文件保存读取,具体如下:
i. 确定允许最大公差;
ii.确定拼板大小;
iii.确定PCB单元间距;
iv.确定拼板预留边缘;
v. 确定其他约束条件;
vi.确定PCB单元轮廓,通过标签和数值的组合方式,顺序完成异形单元轮廓描述。
步骤二具体内容为:步骤一中最大允许公差记作;拼板尺寸记为mmxmm,则将拼板抽象成一个矩阵:
通过计算机图形学技术,根据矩阵大小获得一个大小为像素的纯色图像,其中4个大小的矩阵分别对应图像RGBA格式的红、绿、蓝和透明度通道。中各项元素取值范围为,若大于1则重置为1,若小于0则重置为0。
步骤三具体内容为:根据PCB单元的轮廓输入,通过OpenGL绘制具体的物体对象,绘制过程则按照PCB单元轮廓文件依行读取,转换为对应的后续点坐标,PCB单元绘制为实心图形,轮廓线内填充颜色,用RGBA表示。当生产需要两个PCB单元完全不重叠时,PCB单元的填充透明度为0.5,其中透明度0表示完全透明,1表示完全不透明。若可以部分叠加,则通过配置文件方式调整PCB单元对应区域的透明度和后续阈值。
将PCB单元绘制为具体物体对象后,通过复制方式,完成多个相同单元的创建与放置,并通过图像处理单元GPU加速这一过程。
步骤四具体内容为:智能算法是指一个算法,其输入是步骤一中的各项输入,其输出是具体的PCB布局方案。在自动化设计算法中,智能算法是用来产生可用方案的关键;
假设存在一个智能算法,能够输出任意候选方案,即所有PCB单元的布局信息,包括角度、位置中的一种,其输出表示为一个队列,其大小与放置的PCB单元数量相同:
其中,表示PCB单元的类型或序号;和分别表示PCB单元起始点的x、y轴坐标;表示旋转的角度。
步骤五具体内容为:由步骤四可知一个具体的布局方案,现依次读取布局方案D中的每一个元素,记作,此时,从步骤三中完成持久化的PCB单元中检索与type相同的单元,将其放置在拼板的原点处;
根据和两项数据,利用OpenGL函数glTranslatef来实现PCB单元的具体位置改变;根据数据,利用OpenGL函数glRotatef实现PCB单元的旋转;
按照步骤二中计算的矩阵大小,在OpenGL中创建相同大小纯色拼板图像。当PCB单元放置在指定位置后,对应图像位置将呈现出PCB单元图形,在步骤三中,PCB单元填充颜色透明度为0.5,若PCB单元未出现叠加,则透明度保持0.5不变,若PCB单元出现叠加,则透明度经过渲染后,必然高于0.5。
步骤六具体内容为:在步骤五中,经OpenGL渲染获得大小为像素的布局图,获得对应矩阵,其中,、、、分别表示矩阵P的每一个维度分量,对应RGBA格式文件中的四个通道;
评价板材利用率:
若某一个位置有PCB单元放置,则记录透明度的对应位置必然大于0。反之,中元素为0则表示对应位置未放置PCB单元。
评价PCB单元重叠:
其中,是指示函数,也称为谓词函数,若满足条件,则返回1,反之返回0;
评价其他约束:其他约束均通过矩阵运算完成满足性判断。拼板上边界预留记为,公差记为,则表明矩阵的第至行均为0,反之,则不满足。
步骤七具体内容为:由步骤六可知,任意方案经约束满足判定后获得的评价,同时,获得该方案的板材利用率,因此,将异形PCB单元自动化排版描述为一个带约束的优化问题:
其中,是具体的约束条件。为保证约束不满足时,具体布局方案的适应度要低于约束满足时布局方案的适应度,则将适应度函数描述为:
其中,σ∈R+是修正参数,其中R+表示正实数,以作为智能算法的适应度函数,
通过迭代产生新的排版布局,获得适应度最优的布局方案。其中,智能算法是指包括遗传算法、粒子群算法在内的,通过附加随机性的方式产生新的排版布局方案,并从中选择出适应度函数值最高的排版布局方案。
假设已知由排版布局方案产生的抽象拼板矩阵为,适应度函数为,则在第次迭代时的智能算法表示为:
其中,表示从第次迭代到第次迭代产生的拼版矩阵,,即智能算法以历史矩阵和适应度函数为输入,以新的拼版矩阵为输出,并保证输出矩阵适应度不小于历史矩阵适应度。经过有限次迭代后,即获得所有迭代产生的拼板矩阵中适应度最高的拼版矩阵。
步骤八具体内容为:将布局方案D以json形式保存为输出文件,同时将矩阵P保存为图片,展示布局方案的可视化效果,以备后续加工。
与现有技术相比,本发明的有益效果在于:
1、本发明所述方法旨在通过计算机图形学技术,加速PCB单元的旋转、移动等操作,改善单元间的重叠、间距判断,优化设计方案的评价机制。
2、本发明选择使用矩阵抽象拼板,当对应位置放置PCB单元时,将矩阵相应位置元素加上PCB单元填充的透明度。可能出现重叠的部分,一定是发生改变的矩阵元素。简单来说,一旦某个元素的数值超过,则一定是发生了重叠。相应的,当所有PCB单元均被放置后,数值为0的元素意味着未放置任何单元,从而快速计算出拼板的利用率。
3、本发明在不改变自动化设计中智能算法的基础上,相较于传统遍历方案评价,本发明能大幅度提高设计效率,压缩设计算法运行时间。
具体实施方式
为了使发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白,下面将结合实施例对本发明作进一步描述,显然,所描述的实施例是本发明一部分实施例,而不是全部实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
一种基于OpenGL的PCB自动化排版结果检测方法,其特征在于,包括:
步骤一:识别输入
输入包括拼板的布局约束条件和待放置PCB单元的轮廓描述。参数输入通过文件保存读取。
确定允许最大公差,例如,输入0.01则表示可接受的偏差为0.01mm;
确定拼板大小,例如,输入460、540则表示拼板为宽(x轴)460mm、长(y轴) 540mm的矩形板料;
iii.确定PCB单元间距,例如,输入2.6、2.2则表示PCB单元之间在x、y两个方向的间距分别为2.6mm和2.2mm;
iv.确定拼板预留边缘,例如,输入17、17、21、21则分别表示拼板的上、下、左、右边距;
v.确定其他约束条件,例如,输入旋转角度:20,则表示PCB单元在y轴上的偏转角度为±20°;
vi.确定PCB单元轮廓,通过标签和数值的组合方式,顺序完成异形单元轮廓描述。例如某PCB单元可通过如下描述表示:
OB表示起点:例如,OB -0.065 0.33;
OS表示下一个点,与上一个点直线相连:例如,OS -0.06 2.75;
OC表示弧,起点为上一行的终点,第一组坐标为弧的终点,第二组坐标为弧的圆心,Y表示顺时针,N表示逆时针:例如,OC 0.01 2.84 0.03 2.75 Y;
OE为结束:例如,OE。
步骤二:抽象拼板
由上一步可知,最大允许公差为0.01mm,记作;拼板为466.2mmx537.2mm,记作,。则将拼板抽象成一个矩阵:
通过计算机图形学技术,根据矩阵大小获得一个大小为像素的纯色图像,其中4个大小的矩阵分别对应图像RGBA格式的红、绿、蓝和透明度通道。中各项元素取值范围为,若大于1则重置为1,若小于0则重置为0。
步骤三:持久化PCB单元
根据PCB单元的轮廓输入,通过OpenGL绘制具体的物体对象。例如,OB确定初始点,则可以使用OpenGL中的glBegin函数来确定初始点。OE为结束,则使用glEnd函数标记绘制结束。绘制过程则按照PCB单元轮廓文件依行读取,转换为对应的后续点坐标。PCB单元绘制为实心图形,轮廓线内填充颜色,用RGBA表示。当生产需要两个PCB单元完全不重叠时,PCB单元的填充透明度为0.5,其中透明度0表示完全透明,1表示完全不透明。若可以部分叠加,则通过配置文件方式调整PCB单元对应区域的透明度和后续阈值。
将PCB单元绘制为具体物体对象后,通过复制方式,完成多个相同单元的创建与放置,并通过图像处理单元GPU加速这一过程。
步骤四:根据智能算法获取候选方案
智能算法是指一个算法,其输入是步骤一中的各项输入,其输出是具体的PCB布局方案。在自动化设计算法中,智能算法是用来产生可用方案的关键。
本发明不涉及对智能算法的改进,转而关注在方案产生之后的评价阶段。因此,假设存在一个智能算法,能够输出任意候选方案,即所有PCB单元的布局信息,包括角度、位置等。其输出表示为一个队列,其大小与放置的PCB单元数量相同:
其中,表示PCB单元的类型(或序号);和分别表示PCB单元起始点的x、y轴坐标;表示旋转的角度。
步骤五:构建图像
由步骤四可知一个具体的布局方案,现依次读取布局方案中的每一个元素,记作。此时,从步骤三中完成持久化的PCB单元中检索与相同的单元,将其放置在拼板的原点处。
随后根据和两项数据,利用OpenGL函数glTranslatef来实现PCB单元的具体位置改变;根据数据,利用OpenGL函数glRotatef实现PCB单元的旋转。
按照步骤二中计算的矩阵大小,在OpenGL中创建相同大小纯色拼板图像。当PCB单元放置在指定位置后,对应图像位置将呈现出PCB单元图形。在步骤三中,PCB单元填充颜色透明度为0.5。若PCB单元未出现叠加,则透明度保持0.5不变。若PCB单元出现叠加,则透明度经过渲染后,必然高于0.5。
步骤六:评价方案
在步骤五中,经OpenGL渲染获得大小为像素的布局图,获得对应矩阵,其中,、、、分别表示矩阵P的每一个维度分量,对应RGBA格式文件中的四个通道。
评价板材利用率:
若某一个位置有PCB单元放置,则记录透明度的对应位置必然大于0。反之,中元素为0则表示对应位置未放置PCB单元。
评价PCB单元重叠:
其中,是指示函数,也称为谓词函数。若满足条件,则返回1,反之返回0。
评价其他约束:
其他约束均通过矩阵运算完成满足性判断。例如,拼板上边界预留,公差,则表明矩阵的第至行均为0,反之,则不满足。
步骤七:迭代更新:
由步骤六可知,任意方案经约束满足判定后获得的评价,同时,获得该方案的板材利用率。因此,将异形PCB单元自动化排版描述为一个带约束的优化问题:
其中,是具体的约束条件。为保证约束不满足时,具体布局方案的适应度要低于约束满足时布局方案的适应度,则将适应度函数描述为:
其中,σ∈R+是修正参数,其中R+表示正实数,以作为智能算法的适应度函数,
通过迭代产生新的排版布局,获得适应度最优的布局方案。其中,智能算法是指包括遗传算法、粒子群算法在内的,通过附加随机性的方式产生新的排版布局方案,并从中选择出适应度函数值最高的排版布局方案。
假设已知由排版布局方案产生的抽象拼板矩阵为,适应度函数为,则在第次迭代时的智能算法表示为:
其中,表示从第次迭代到第次迭代产生的拼版矩阵,,即智能算法以历史矩阵和适应度函数为输入,以新的拼版矩阵为输出,并保证输出矩阵适应度不小于历史矩阵适应度。经过有限次迭代后,即获得所有迭代产生的拼板矩阵中适应度最高的拼版矩阵。
步骤八:输出布局方案
将布局方案以json形式保存为输出文件,同时将矩阵保存为图片,展示布局方案的可视化效果,以备后续加工。
以上所述仅为本发明的优选实施例,并不用于限制本发明,对于本领域的技术人员来说,本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和远侧之内,所做的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (2)
1.一种基于OpenGL的PCB自动化排版结果检测方法,其特征在于,包括:
步骤一:识别输入;
步骤二:抽象拼板;
步骤三:持久化PCB单元;
步骤四:根据智能算法获取候选方案;
步骤五:构建图像;
步骤六:评价方案;
步骤七:迭代更新;
步骤八:输出布局方案;
步骤一具体内容为:输入包括拼板的布局约束条件和待放置PCB单元的轮廓描述,参数输入通过文件保存读取,具体如下:
i. 确定允许最大公差;
ii.确定拼板大小;
iii.确定PCB单元间距;
iv.确定拼板预留边缘;
v. 确定其他约束条件;
vi.确定PCB单元轮廓,通过标签和数值的组合方式,顺序完成异形单元轮廓描述;
步骤二具体内容为:步骤一中最大允许公差记作;拼板尺寸记为mm mm,则将拼板抽象成一个矩阵:
;
通过计算机图形学技术,根据矩阵大小获得一个大小为像素的纯色图像,其中4个大小的矩阵分别对应图像RGBA格式的红、绿、蓝和透明度通道,中各项元素取值范围为,若大于1则重置为1,若小于0则重置为0;
步骤三具体内容为:根据PCB单元的轮廓输入,通过OpenGL绘制具体的物体对象,绘制过程则按照PCB单元轮廓文件依行读取,转换为对应的后续点坐标,PCB单元绘制为实心图形,轮廓线内填充颜色,用RGBA表示,当生产需要两个PCB单元完全不重叠时,PCB单元的填充透明度为0.5,其中透明度0表示完全透明,1表示完全不透明;
将PCB单元绘制为具体物体对象后,通过复制方式,完成多个相同单元的创建与放置,并通过图像处理单元GPU加速这一过程;
步骤四具体内容为:智能算法是指一个算法,其输入是步骤一中的各项输入,其输出是具体的PCB布局方案,在自动化设计算法中,智能算法是用来产生可用方案的关键;
通过智能算法,输入步骤一中的各项输入,输出PCB单元任意候选布局信息,候选布局信息表示为一个队列,其大小与放置的PCB单元数量相同:
;
其中,表示PCB单元的类型或序号;和分别表示PCB单元起始点的x、y轴坐标;表示旋转的角度;
步骤五具体内容为:由步骤四可知一个具体的布局方案,现依次读取布局方案中的每一个元素,记作,此时,从步骤三中完成持久化的PCB单元中检索与type相同的单元,将其放置在拼板的原点处;
根据和两项数据,利用OpenGL函数glTranslatef来实现PCB单元的具体位置改变;根据数据,利用OpenGL函数glRotatef实现PCB单元的旋转;
按照步骤二中计算的矩阵大小,在OpenGL中创建相同大小纯色拼板图像,当PCB单元放置在指定位置后,对应图像位置将呈现出PCB单元图形,在步骤三中,PCB单元填充颜色透明度为0.5,若PCB单元未出现叠加,则透明度保持0.5不变,若PCB单元出现叠加,则透明度经过渲染后,必然高于0.5;
步骤六具体内容为:在步骤五中,经OpenGL渲染获得大小为像素的布局图,获得对应矩阵,其中,、、、分别表示矩阵的每一个维度分量,对应RGBA格式文件中的四个通道;
评价板材利用率:
;
若某一个位置有PCB单元放置,则记录透明度的对应位置必然大于0,反之,中元素为0则表示对应位置未放置PCB单元;
评价PCB单元重叠:
;
其中,是指示函数,若满足条件,则返回1,反之返回0;
评价其他约束:其他约束均通过矩阵运算完成满足性判断;
;
步骤七具体内容为:由步骤六可知,任意方案经约束满足判定后获得的评价,同时,获得该方案的板材利用率,因此,将异形PCB单元自动化排版描述为一个带约束的优化问题:
其中,是具体的约束条件,为保证约束不满足时,具体布局方案的适应度要低于约束满足时布局方案的适应度,则将适应度函数描述为:
;
其中,σ∈R+是修正参数,其中R+表示正实数,以作为智能算法的适应度函数;
通过迭代产生新的排版布局,获得适应度最优的布局方案,其中,智能算法是指包括遗传算法、粒子群算法在内的,通过附加随机性的方式产生新的排版布局方案,并从中选择出适应度函数值最高的排版布局方案;已知由排版布局方案产生的抽象拼板矩阵为,适应度函数为,则在第次迭代时的智能算法表示为:
;
其中,表示从第次迭代到第次迭代产生的拼版矩阵,,即智能算法以历史矩阵和适应度函数为输入,以新的拼版矩阵为输出,并保证输出矩阵适应度不小于历史矩阵适应度,经过有限次迭代后,即获得所有迭代产生的拼板矩阵中适应度最高的拼版矩阵;
步骤八具体内容为:将步骤七优化得到的布局方案以json形式保存为输出文件,同时将矩阵保存为图片,展示布局方案的可视化效果,以备后续加工。
2.如权利要求1所述的一种基于OpenGL的PCB自动化排版结果检测方法,其特征在于,步骤六中所述通过矩阵运算完成满足性判断的具体方法为:拼板上边界预留记为,公差记为,则表明矩阵的第至行均为0,反之,则不满足,
。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202410394074.1A CN118013923B (zh) | 2024-04-02 | 2024-04-02 | 一种基于OpenGL的PCB自动化排版结果检测方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202410394074.1A CN118013923B (zh) | 2024-04-02 | 2024-04-02 | 一种基于OpenGL的PCB自动化排版结果检测方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN118013923A CN118013923A (zh) | 2024-05-10 |
CN118013923B true CN118013923B (zh) | 2024-07-09 |
Family
ID=90952645
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202410394074.1A Active CN118013923B (zh) | 2024-04-02 | 2024-04-02 | 一种基于OpenGL的PCB自动化排版结果检测方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN118013923B (zh) |
Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US11244097B1 (en) * | 2020-09-16 | 2022-02-08 | Palo Alto Research Center Incorporated | System and method for determining hybrid-manufacturing process plans for printed circuit boards based on satisfiability modulo difference logic solver |
CN116976057A (zh) * | 2023-08-17 | 2023-10-31 | 北京交航科技有限公司 | 一种装置布置图自动排布方法 |
Family Cites Families (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN116663088A (zh) * | 2023-05-12 | 2023-08-29 | 武汉精臣智慧标识科技有限公司 | 标签自动排版布局方法、系统、电子设备及存储介质 |
-
2024
- 2024-04-02 CN CN202410394074.1A patent/CN118013923B/zh active Active
Patent Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US11244097B1 (en) * | 2020-09-16 | 2022-02-08 | Palo Alto Research Center Incorporated | System and method for determining hybrid-manufacturing process plans for printed circuit boards based on satisfiability modulo difference logic solver |
CN116976057A (zh) * | 2023-08-17 | 2023-10-31 | 北京交航科技有限公司 | 一种装置布置图自动排布方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN118013923A (zh) | 2024-05-10 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
Groover et al. | CAD/CAM: computer-aided design and manufacturing | |
EP1267309B1 (en) | 3D Computer Modelling Apparatus | |
JPH06105455B2 (ja) | 製造工程計画を生成するための方法及びシステム | |
US6944513B1 (en) | CAD system, CAD cooperative system, CAD data managing method, and storage medium | |
JP2002202838A (ja) | 画像処理装置 | |
CN112100795A (zh) | 一种计算机辅助设计图纸的对比方法及装置 | |
CN113420353B (zh) | 钢筋排布方法、装置及电子设备 | |
CN1702734B (zh) | 当对应轮廓缺少控制点时对图形对象的适当呈现 | |
Roncarelli | The computer animation dictionary: including related terms used in computer graphics, film and video, production, and desktop publishing | |
JP2002163681A (ja) | 画像処理装置 | |
CN118013923B (zh) | 一种基于OpenGL的PCB自动化排版结果检测方法 | |
Shih et al. | AutoCAD 2024 Tutorial First Level 2D Fundamentals | |
US20210240881A1 (en) | Predictive Modeling | |
US20140136966A1 (en) | Method and System for Generating Instructions According to Change of Font Outline | |
US8232994B2 (en) | Viewing multi-dimensional data in two dimensions | |
Akeo et al. | Computer Graphics System for Reproducing Three‐Dimensional Shape from Idea Sketch | |
CN111325826A (zh) | 一种工程制图模型投影系统及方法 | |
CN111158669A (zh) | 一种图形化编程视觉系统及工业控制方法 | |
CN113221499B (zh) | 掩膜版图生成方法、装置、计算机设备及存储介质 | |
CN115422882A (zh) | 集成电路产品布线区域等效导热系数的批量化计算方法 | |
US4393453A (en) | Region information processing system | |
Ingham | CAD systems in mechanical and production engineering | |
WO2019039603A1 (ja) | 画像処理装置、及びプログラム | |
EP0315172B1 (en) | Automatic program generation method with a visual data structure display | |
CN113468624B (zh) | 一种基于实例设计圆形图符的分析方法和系统 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |