CN120745552B - Pcb布图设计校验方法、系统、设备及介质 - Google Patents

Abstract

本发明涉及布图设计技术领域，具体提供一种PCB布图设计校验方法、系统、设备及介质，包括：利用自然语言处理技术从设计需求文本中提取设计意图；基于所述设计意图，从预先构建的知识图谱中查询设计约束参数；根据所述设计约束参数生成动态校验规则；利用规则引擎应用所述动态校验规则，对PCB布图中的设计参数进行校验，并输出校验结果。本发明提升了校验效率，降低了因约束缺失导致的返工率。

Description

PCB布图设计校验方法、系统、设备及介质

技术领域

本发明属于布图设计技术领域，具体涉及一种PCB布图设计校验方法、系统、设备及介质。

背景技术

在PCB设计领域，传统校验方法高度依赖设计师手动解读需求文档并配置EDA工具规则，存在显著效率瓶颈与误差风险。随着高速电路复杂度提升，设计需求文本中隐含的电气约束、物理规则及制造要求呈指数级增长，人工提取易遗漏关键参数（如阻抗容差、等长匹配公差）。现有自动化校验系统虽能执行基础DRC检查，但缺乏对自然语言描述的设计意图的深度理解能力，且规则库静态固化，无法动态适配多变的工艺约束与厂商能力。尤其在高密度互连板设计中，因约束提取不完整或规则冲突导致的返工率高达34%，亟需一种融合语义解析与动态规则生成的技术方案，实现从设计需求到校验执行的全链路闭环优化。

发明内容

针对现有技术的上述不足，本发明提供一种PCB布图设计校验方法、系统、设备及介质，以解决上述技术问题。

第一方面，本发明提供一种PCB布图设计校验方法，包括：

利用自然语言处理技术从设计需求文本中提取设计意图；

基于所述设计意图，从预先构建的知识图谱中查询设计约束参数；

根据所述设计约束参数生成动态校验规则；

利用规则引擎应用所述动态校验规则，对PCB布图中的设计参数进行校验，并输出校验结果。

在一个可选的实施方式中，所述方法还包括：

构建多模态输入接口，所述多模态输入接口支持中英文混合文本输入和注释文本与图形标记输入。

在一个可选的实施方式中，基于所述设计意图，从预先构建的知识图谱中查询设计约束参数，包括：

对多模态接口输出的中间表示执行分模态处理，所述分模态处理包括对文本数据进行分词处理，对图像标注数据进行特征提取；

引入PCB专业领域词典，所述词典包括多个核心术语，通过术语权重增强机制提升专业词汇在语义识别中的优先级；

根据所述词典，基于依存句法分析为分模态处理结果构建语法解析树，识别主谓宾、定状补语法结构；从语法解析树中提取三元关系，所述三元关系包含约束对象、约束类型、约束值。

在一个可选的实施方式中，基于所述设计意图，从预先构建的知识图谱中查询设计约束参数，包括：

基于所述三元关系中的约束对象和约束类型，从预先构建的知识图谱中查询对应的标准约束值以及所述三元关系的关联三元组；

根据查询到的三元关系中的标准约束值验证三元关系中的约束值的合理性；

将根据验证后的三元关系和关联三元组生成设计约束参数。

在一个可选的实施方式中，所述方法还包括：

采用BERT-base模型处理所述设计需求文本，所述BERT-base模型包含12层Transformer编码器，输出768维通用语义特征向量；

通过注入PCB知识图谱实现领域特征映射，并通过关系注意力机制强化领域特定关联的权重分配，所述知识图谱包含至少5000个实体和8000个关系，覆盖元器件、信号类型及工艺参数；

利用并行连接的分类器与回归器识别约束类型并提取约束参数，识别约束类型的输出包括电气类、物理类、制造类三大主类及所属子类；提取约束参数后输出目标值、公差范围及适用对象的三元组。

在一个可选的实施方式中，根据所述设计约束参数生成动态校验规则，包括：

构建可制造性指标矩阵，所述矩阵包含以下维度：

指标类别覆盖几何参数、电气参数、工艺参数，其中几何参数包括线宽、线距、孔径，电气参数包括阻抗公差、载流量，工艺参数包括焊盘最小间距、阻焊桥宽度；

计算公式，基于物理原理与工艺特性构建的量化模型；

设计值，从设计意图识别结果中提取的初始约束值；

厂商能力，从制造知识库调取的工艺极限值；

安全裕度，根据产品可靠性等级设定的百分比系数；

比对设计值与厂商能力，当设计值超出厂商能力时标记为不可行约束；

对不可行约束，基于安全裕度模型计算调整值：调整值=厂商能力×(1+安全裕度)；

若调整值未超出厂商能力上限，则替换原设计值，否则生成协商请求，通过基于优先级的冲突消解机制协商最终设计值；

对设计值未超出厂商能量的可行约束，保留原设计值。

在一个可选的实施方式中，通过基于优先级的冲突消解机制协商最终设计值，包括：

将约束规则按重要性划分为三级，安全相关规则为高优先级、功能相关规则为中优先级、工艺相关规则为低优先级；

对于冲突规则RuleA和RuleA，若RuleA优先级高于RuleB，则保留RuleA；若RuleB优先级高于RuleA，则保留RuleB；若优先级相同，则合并规则并取参数的交集。

第二方面，本发明提供一种PCB布图设计校验系统，包括：

意图提取模块，用于利用自然语言处理技术从设计需求文本中提取设计意图；

约束查询模块，用于基于所述设计意图，从预先构建的知识图谱中查询设计约束参数；

规则生成模块，用于根据所述设计约束参数生成动态校验规则；

校验执行模块，用于利用规则引擎应用所述动态校验规则，对PCB布图中的设计参数进行校验，并输出校验结果。

第三方面，提供一种设备，包括：

存储器，用于存储PCB布图设计校验程序；

处理器，用于执行所述PCB布图设计校验程序时实现如第一方面提供的PCB布图设计校验方法的步骤。

第四方面，提供了一种计算机可读介质，介质上存储有PCB布图设计校验程序，PCB布图设计校验程序被处理器执行时实现如第一方面提供的PCB布图设计校验方法的步骤。

本发明的有益效果在于，本发明提供的PCB布图设计校验方法、系统、设备及介质，通过自然语言处理与知识图谱的协同作用，显著提升设计意图的提取精度与完整性，避免人工解读导致的约束遗漏（如阻抗公差、等长匹配偏差）；动态校验规则引擎突破传统静态规则库的局限，实时适配厂商工艺能力变化，解决高密度互连设计中的规则冲突问题。经实测，在6层以上高速PCB设计中，校验效率提升60%，因约束缺失导致的返工率降低34%，同时通过结构化校验结果输出，加速设计迭代闭环。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，对于本领域普通技术人员而言，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明一个实施例的方法的示意性流程图。

图2是本发明一个实施例的系统的示意性框图。

图3为本发明实施例提供的一种设备的结构示意图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本发明中的技术方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。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前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护的范围。

除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中在本发明的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在于限制本发明。

本发明实施例提供的PCB布图设计校验方法由计算机设备执行，相应地，PCB布图设计校验系统运行于计算机设备中。

图1是本发明一个实施例的方法的示意性流程图。其中，图1执行主体可以为一种PCB布图设计校验系统。根据不同的需求，该流程图中步骤的顺序可以改变，某些可以省略。

如图1所示，该方法包括：

S1.利用自然语言处理技术从设计需求文本中提取设计意图；

S2.基于所述设计意图，从预先构建的知识图谱中查询设计约束参数；

S3.根据所述设计约束参数生成动态校验规则；

S4.利用规则引擎应用所述动态校验规则，对PCB布图中的设计参数进行校验，并输出校验结果。

在本发明的一种实施例中，基于步骤S1，以下将给出一种可能的实施例对其具体的实施方案进行非限制性阐述。

首先，构建多模态输入接口，所述多模态输入接口支持中英文混合文本输入和注释文本与图形标记输入。

多模态输入接口的构建旨在打破单一输入形式的局限，适应不同设计场景下设计师的表达习惯，提高设计需求输入的灵活性和便捷性。该接口主要支持中英文混合文本输入和注释文本与图形标记输入两种核心形式。

对于中英文混合文本输入，接口采用了基于Unicode编码的字符集处理机制，能够同时兼容中文简体、中文繁体以及英文等多种字符形式。为解决中英文混合输入时可能出现的语义歧义问题，接口集成了双语语义对齐模型，该模型通过对大量中英文平行语料的训练，能够在输入文本中准确识别中英文词汇之间的对应关系，从而提高语义理解的准确性。例如，当输入“需要将USB差分线的阻抗控制在90Ω±10%”这样的中英文混合文本时，接口能够准确理解“USB差分线”与“阻抗控制”之间的关联，以及“90Ω±10%”所表达的具体数值范围。

针对注释文本与图形标记输入，接口采用了图像识别与文本提取相结合的技术方案。对于包含注释文本的图像，首先通过基于深度学习的目标检测算法（如YOLOv5）定位图像中的文本区域，然后利用光学字符识别（OCR）技术（如Tesseract）将文本区域中的注释文本提取出来。同时，对于图形标记，接口通过边缘检测、轮廓提取等计算机视觉算法，识别图形的形状、尺寸、位置等特征信息，并将其与提取到的注释文本进行关联。例如，在一张包含导线宽度标记的PCB设计图纸中，接口能够准确识别出标记导线的图形轮廓，提取出旁边的“4mil”注释文本，并建立两者之间的对应关系，从而理解该导线的宽度约束要求。

S101.对多模态接口输出的中间表示执行分模态处理，所述分模态处理包括对文本数据进行分词处理，对图像标注数据进行特征提取。

分模态处理是对多模态接口输出的中间表示进行针对性处理的过程，其目的是为后续的语义分析提供高质量的输入数据。该过程主要包括对文本数据的分词处理和对图像标注数据的特征提取。

在文本数据的分词处理方面，针对中文文本，采用了基于双向长短期记忆网络（BiLSTM）与条件随机场（CRF）相结合的分词模型。该模型通过对大量中文分词语料的训练，能够准确识别中文文本中的词语边界，解决了中文分词中常见的歧义问题（如“下雨天留客天留我不留”的多种分词方式）。对于英文文本，则采用了基于空格和标点符号的基础分词方法，并结合词干提取技术（如Porter词干提取算法），将英文单词还原为其词干形式，以减少词汇的变体形式，提高后续处理的效率。例如，对于英文文本“impedancecontrolisrequiredforthehigh-speedsignals”，分词后得到“impedance”“control”“is”“required”“for”“the”“high-speed”“signals”，经过词干提取后，“required”还原为“require”。

对于图像标注数据的特征提取，采用了卷积神经网络（CNN）作为基础模型。首先将图像标注数据进行标准化处理，统一调整为固定的尺寸（如224×224像素），并进行灰度化和归一化操作，以消除图像尺寸和亮度差异对特征提取的影响。然后，利用预训练的CNN模型（如VGG16）对处理后的图像进行特征提取，该模型通过多个卷积层和池化层的交替作用，能够提取出图像中的局部特征和全局特征。例如，对于一个表示导线间距的图形标记，CNN模型能够提取出导线的边缘特征、间距的尺寸特征等，这些特征将为后续的语义关联提供重要依据。

S102.引入PCB专业领域词典，所述词典包括多个核心术语，通过术语权重增强机制提升专业词汇在语义识别中的优先级。

PCB专业领域词典的引入是提高语义识别准确性的关键步骤，该词典包含了大量与PCB设计相关的核心术语，涵盖了电气参数、物理约束、工艺要求等多个方面。通过术语权重增强机制，能够提升这些专业词汇在语义识别中的优先级，使系统更加关注设计需求中的关键信息。

该词典的构建采用了半自动化的方法，首先通过对大量PCB设计文档、技术手册、标准规范等文本数据进行关键词提取（如采用TF-IDF算法和TextRank算法），初步筛选出可能的专业术语。然后，组织领域专家对这些术语进行审核和修正，去除无关术语，补充遗漏术语，并对每个术语进行准确的定义和分类。目前，该词典已包含3200多个核心术语，如“阻抗”“差分线”“最小线宽”“焊盘”等。

术语权重增强机制基于术语在PCB设计领域的重要性和出现频率来确定每个术语的权重值。对于那些在设计需求中频繁出现且对设计结果影响较大的术语（如“阻抗控制”“信号完整性”），赋予较高的权重值；而对于一些次要术语或通用词汇，则赋予较低的权重值。在语义识别过程中，系统会根据术语的权重值调整对不同词汇的关注度，权重值越高的术语，其在语义分析中的影响力越大。例如，当输入文本中同时出现“阻抗”和“导线”时，由于“阻抗”的权重值更高，系统会优先关注“阻抗”所相关的约束信息。

S103.根据所述词典，基于依存句法分析为分模态处理结果构建语法解析树，识别主谓宾、定状补语法结构；从语法解析树中提取三元关系，所述三元关系包含约束对象、约束类型、约束值。

依存句法分析采用了基于图的依存句法分析算法，该算法将句子中的每个词语视为节点，通过计算词语之间的依存概率，构建出词语之间的依存关系网络，从而确定句子的语法结构。在构建语法解析树的过程中，系统会参考PCB专业领域词典中的术语信息，对专业术语进行特殊标记和处理，以提高语法结构识别的准确性。例如，对于“USB差分线需要90Ω±10%的阻抗控制”这句话，通过依存句法分析，能够识别出“USB差分线”是主语（约束对象），“需要”是谓语，“阻抗控制”是宾语（约束类型），“90Ω±10%”是定语（约束值），从而构建出清晰的语法解析树。

从语法解析树中提取三元关系时，系统采用了基于规则和机器学习相结合的方法。首先，根据预设的规则模板，从语法解析树中初步提取可能的三元关系。例如，当识别到“主语+谓语+宾语+定语”的语法结构时，尝试将主语作为约束对象，宾语作为约束类型，定语作为约束值。然后，利用机器学习分类器（如支持向量机SVM）对初步提取的三元关系进行验证和修正，去除错误的三元关系，补充遗漏的三元关系。通过这种方法，能够准确提取出设计需求中的约束信息，例如从上述例子中提取出（USB差分线，阻抗控制，90Ω±10%）这样的三元关系，为后续的约束生成提供了结构化的数据支持。

在本发明的一种实施例中，基于步骤S2，以下将给出一种可能的实施例对其具体的实施方案进行非限制性阐述。

S201.基于所述三元关系中的约束对象和约束类型，从预先构建的知识图谱中查询对应的标准约束值以及所述三元关系的关联三元组。

基于三元关系中提取的约束对象（如“USB差分线”）和约束类型（如“阻抗控制”），系统借助预先构建的PCB领域知识图谱实现关联信息检索。该知识图谱采用语义网络模型，通过实体、关系和属性的三元组结构，构建起覆盖设计、工艺、电气性能的领域知识体系。

知识图谱的核心构成包括三个层级：实体层涵盖800余类PCB设计相关实体，如元器件、信号网络、物理参数等，每个实体均赋予唯一标识符及属性集，例如“USB差分线”包含特征阻抗、传输速率、线宽范围等20余项属性；关系层定义150余种实体间关联类型，包括从属关系（如“USB差分线属于高速信号网络”）、约束关系（如“阻抗控制依赖线宽与介质厚度”）、影响关系（如“介电常数升高会降低特征阻抗”）；规则层存储1000余条领域规则，以逻辑命题形式描述参数间的约束规律，例如“当信号频率超过1GHz时，必须进行阻抗控制”。

查询过程采用双向推理策略：正向推理以约束对象和类型为起点，通过语义查询语言提取直接关联的标准约束值，如从“USB差分线”与“阻抗控制”的关联中获取标准值“90Ω±10%”；反向推理则利用规则引擎挖掘隐含关联三元组，例如由“阻抗控制”推导出“线宽不小于8mil”“介质厚度为4mil”等辅助约束条件。为提升查询效率，知识图谱采用分布式索引架构，将实体按领域类别分区存储，使百万级三元组的查询响应时间控制在200毫秒以内。

S202.根据查询到的三元关系中的标准约束值验证三元关系中的约束值的合理性。

针对三元关系中的约束值，系统通过三级校验架构实现多维度合理性验证，确保其符合设计规范与制造可行性。

基础阈值校验是验证的首要环节，通过计算用户输入约束值与知识图谱查询得到的标准约束值之间的偏差率进行初步判定。偏差率计算公式为：偏差率=|用户值-标准值|/标准公差范围×100%。根据偏差率大小划分为三个区间：偏差率≤30%为安全区，直接判定为合理；30%<偏差率≤80%为预警区，标记为“需关注”；偏差率>80%为危险区，初步判定为不合理。

上下文一致性校验用于验证约束值与设计语境的适配性。系统结合关联三元组分析约束值所处的设计场景，例如当用户输入“USB差分线阻抗=75Ω”（标准值为90Ω）时，若关联三元组中存在“传输速率=1.5Gbps”（USB2.0低速模式）的约束，则适当调整偏差率权重，避免因特殊场景导致误判。

制造可行性校验通过调用厂商能力数据库接口，验证约束值是否在实际生产能力范围内。系统根据设计需求匹配相应厂商的工艺参数，如最小线宽、阻抗控制精度等，计算约束值是否处于厂商能力的安全范围内（考虑20%的安全裕度）。例如，若厂商最小线宽能力为3mil，用户输入的线宽约束值为2.5mil，则判定为不可行。

验证结果以置信度分数（0-100分）呈现，综合三级校验结果加权计算，其中基础阈值占60%、上下文一致性占25%、制造可行性占15%，为后续约束参数生成提供量化依据。

S203.将根据验证后的三元关系和关联三元组生成设计约束参数。

经过验证的三元关系与关联三元组通过多源信息融合策略，转化为结构化的设计约束参数集，实现从语义信息到可执行规则的转化。

参数结构化采用语义增强的描述格式，包含约束标识、目标对象、参数类型、标称值、公差范围、置信度分数等核心字段，并附加关联约束信息。例如，“USB差分线阻抗控制”的约束参数集不仅包含“90Ω±10%”的主约束，还纳入“线宽8mil”“间距6mil”等关联约束，且明确标注各参数的来源（如知识图谱查询结果或推理生成）。

关联约束融合通过构建约束依赖图实现，以主约束（如阻抗）为根节点，关联约束（如线宽、介质厚度）为子节点，计算节点间的互信息熵以确定权重系数，权重超过0.6的子节点被纳入最终约束集。这种机制确保了约束参数的完整性与关联性，避免因单一参数遗漏导致的设计缺陷。

为实现全流程可追溯，生成的约束参数附加完整的溯源信息，包括原始输入ID、知识图谱查询日志、验证过程记录及生成时间戳。这些信息以区块链形式存储，保证约束参数的不可篡改性，满足航空航天等高端领域的合规性要求。

生成的约束参数集可直接导入主流EDA工具（如Allegro、PADS），通过标准化接口实现设计约束的无缝对接。经测试，工具导入成功率达98.7%，平均转换耗时小于1.2秒，显著提升了设计约束的部署效率。

在本发明的一种实施例中，基于步骤S3，以下将给出一种可能的实施例对其具体的实施方案进行非限制性阐述。

S301.构建可制造性指标矩阵，所述矩阵包含以下维度：

指标类别覆盖几何参数、电气参数、工艺参数，其中几何参数包括线宽、线距、孔径，电气参数包括阻抗公差、载流量，工艺参数包括焊盘最小间距、阻焊桥宽度；

计算公式，基于物理原理与工艺特性构建的量化模型；

设计值，从设计意图识别结果中提取的初始约束值；

厂商能力，从制造知识库调取的工艺极限值；

安全裕度，根据产品可靠性等级设定的百分比系数；

S302.比对设计值与厂商能力，当设计值超出厂商能力时标记为不可行约束；

S303.对不可行约束，基于安全裕度模型计算调整值：调整值=厂商能力×(1+安全裕度)；

S304.若调整值未超出厂商能力上限，则替换原设计值，否则生成协商请求，通过基于优先级的冲突消解机制协商最终设计值：

将约束规则按重要性划分为三级，安全相关规则为高优先级、功能相关规则为中优先级、工艺相关规则为低优先级；

对于冲突规则RuleA和RuleA，若RuleA优先级高于RuleB，则保留RuleA；若RuleB优先级高于RuleA，则保留RuleB；若优先级相同，则合并规则并取参数的交集。

S305.对设计值未超出厂商能量的可行约束，保留原设计值。

例如，某消费级产品的最小线宽计算：电载流量计算值为2.5mil，蚀刻补偿量为1mil，故初始设计值=3.5mil；厂商最小线宽能力为3mil，安全裕度20%，则最终约束值=3mil×(1-20%)=2.4mil，因设计值3.5mil＞2.4mil，故取3.5mil作为最终约束。该矩阵通过量化分析实现设计需求与制造能力的动态匹配，显著降低设计迭代次数。

S306.将调整后的约束转化为EDA工具可识别的DRC格式（如Allegro的".drf"文件），包含规则类型（Width、Spacing）、适用对象（nets、layers）、阈值范围等信息。

在一个示例中，动态规则生成流程包括：

设计师通过自然语言输入临时约束："关键信号需要做20mil的间距"。

NLP引擎实时解析：通过语义理解架构提取约束要素{"spacing":{"nets":["CLK",""],"value":20}}（""表示所有其他网络）。

可行性验证：规则库调用当前层叠（stackup）数据（如表层为1oz铜、FR4材料），查询厂商该层最小间距能力为18mil。

反馈与规则生成：GUI实时显示验证结果（"当前层允许最小18mil，20mil满足要求"），并生成临时间距规则，添加至DRC规则集。

在本发明的一种实施例中，基于步骤S4，以下将给出一种可能的实施例对其具体的实施方案进行非限制性阐述。

利用规则引擎应用所述动态校验规则，对PCB布图中的设计参数进行校验，并输出校验结果。

动态校验规则在PCB布图参数校验中的应用过程，体现为“参数提取-规则匹配-逻辑执行-结果反馈”的闭环流程。

参数提取阶段通过CAD接口实时获取布图设计的原始参数，包括几何参数（线宽、间距、孔径等）、电气参数（阻抗值、信号频率、电压等级等）、物理参数（介质厚度、铜箔厚度等）。为保证参数精度，系统采用“实时采样+缓存更新”机制：对动态修改区域（如设计师正在布线的网段）进行高频采样（10次/秒），对静态区域采用增量更新策略（仅当参数发生变化时触发采样），既降低了系统资源消耗，又确保了校验的实时性。

规则匹配阶段基于参数特征与规则条件的精准映射实现。例如，对于“高速差分线阻抗校验规则”，系统首先提取差分线对的线宽（W）、间距（S）、介质厚度（H）等参数，然后匹配规则库中“当频率＞1GHz时，特征阻抗应满足90Ω±10%”的条件表达式，并通过阻抗计算模型（如基于微带线公式Z=87/√(εr+1.41)×ln(5.98H/(0.8W+S))）验证实际阻抗值与约束范围的偏差。对于包含模糊条件的规则（如“大功率器件周边应预留足够散热空间”），系统引入模糊逻辑推理，将“足够空间”量化为“器件封装尺寸的1.5倍半径范围无金属遮挡”，实现定性规则的定量校验。

逻辑执行阶段根据规则匹配结果触发相应的校验动作，包括合规性判定（如“通过/未通过”）、偏差计算（如“实际线宽2.5mil与约束值3mil的偏差率为16.7%”）、辅助建议生成（如“将线宽调整至3.2mil以满足安全裕度”）。对于关联参数校验（如“孔径与板厚的纵横比≤8:1”），执行引擎支持多参数联合计算，通过构建参数关系模型（如纵横比=板厚/孔径）实现跨类型参数的协同校验。

结果反馈阶段采用分级告警机制：对于轻微偏差（如偏差率＜5%）仅记录日志；对于中度偏差（5%≤偏差率＜15%）触发黄色告警并提示优化建议；对于严重偏差（偏差率≥15%）触发红色告警并暂停设计工具的保存操作，强制设计师进行整改。同时，系统支持校验结果的回溯查询，通过关联设计版本号与规则版本号，实现“设计参数-校验规则-结果记录”的全链路追溯，便于设计评审与问题定位。

在上述实施例的基础上，为了进一步提高上述实施例提供的方法的语义识别准确度，为一种可实施的方式，采用以下语义识别方法从设计需求文本中直接提取约束参数。

采用BERT-base模型处理所述设计需求文本，所述BERT-base模型包含12层Transformer编码器，输出768维通用语义特征向量；

通过注入PCB知识图谱实现领域特征映射，并通过关系注意力机制强化领域特定关联的权重分配，所述知识图谱包含至少5000个实体和8000个关系，覆盖元器件、信号类型及工艺参数；

利用并行连接的分类器与回归器识别约束类型并提取约束参数，识别约束类型的输出包括电气类、物理类、制造类三大主类及所属子类；提取约束参数后输出目标值、公差范围及适用对象的三元组。

在一些实施例中，所述PCB布图设计校验系统可以包括多个由计算机程序段所组成的功能模块。所述PCB布图设计校验系统中的各个程序段的计算机程序可以存储于计算机设备的存储器中，并由至少一个处理器所执行，以执行（详见图1描述）PCB布图设计校验的功能。

本实施例中，所述PCB布图设计校验系统根据其所执行的功能，可以被划分为多个功能模块，如图2所示。本发明所称的模块是指一种能够被至少一个处理器所执行并且能够完成固定功能的一系列计算机程序段，其存储在存储器中。在本实施例中，关于各模块的功能将在后续的实施例中详述。

意图提取模块，用于利用自然语言处理技术从设计需求文本中提取设计意图；

约束查询模块，用于基于所述设计意图，从预先构建的知识图谱中查询设计约束参数；

规则生成模块，用于根据所述设计约束参数生成动态校验规则；

校验执行模块，用于利用规则引擎应用所述动态校验规则，对PCB布图中的设计参数进行校验，并输出校验结果。

图3为本申请实施例提供的PCB布图设计校验方法可以应用于设备。本领域技术人员可以理解，本发明实施例中所涉及的设备结构并不构成对设备的限定，设备可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。在本发明实施例中，设备包括但不限于膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型计算机、和其它适合的计算机。设备还可以表示各种形式的移动装置，诸如，个人数字处理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备和其它类似的计算装置。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例，并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本申请实施例的实现。

其中，该设备300可以包括：处理器310、存储器320及通信单元330。这些组件通过一条或多条总线进行通信，本领域技术人员可以理解，图中示出的服务器的结构并不构成对本发明的限定，它既可以是总线形结构，也可以是星型结构，还可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。

其中，该存储器320可以用于存储处理器310的执行指令，存储器320可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，如静态随机存取存储器（SRAM），电可擦除可编程只读存储器（EEPROM），可擦除可编程只读存储器（EPROM），可编程只读存储器（PROM），只读存储器（ROM），磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。当存储器320中的执行指令由处理器310执行时，使得设备300能够执行以下上述方法实施例中的部分或全部步骤。

处理器310为存储设备的控制中心，利用各种接口和线路连接整个电子设备的各个部分，通过运行或执行存储在存储器320内的软件程序和/或模块，以及调用存储在存储器内的数据，以执行电子设备的各种功能和/或处理数据。所述处理器可以由集成电路(Integrated Circuit，简称IC) 组成，例如可以由单颗封装的IC 所组成，也可以由连接多颗相同功能或不同功能的封装IC而组成。举例来说，处理器310可以仅包括中央处理器(Central Processing Unit，简称CPU)。在本发明实施方式中，CPU可以是单运算核心，也可以包括多运算核心。

通信单元330，用于建立通信信道，从而使所述存储设备可以与其它设备进行通信。接收其他设备发送的用户数据或者向其他设备发送用户数据。

本发明还提供一种计算机介质，其中，该计算机介质可存储有程序，该程序执行时可包括本发明提供的各实施例中的部分或全部步骤。所述的介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体（英文：Read-Only Memory，简称：ROM）或随机存储记忆体（英文：Random AccessMemory，简称：RAM）等。

本领域的技术人员可以清楚地了解到本发明实施例中的技术可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现。基于这样的理解，本发明实施例中的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个介质中如U盘、移动硬盘、只读存储器（ROM，Read-Only Memory）、随机存取存储器（RAM，Random Access Memory）、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质，包括若干指令用以使得一台计算机设备（可以是个人计算机，服务器，或者第二设备、网络设备等）执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。

本说明书中各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可。尤其，对于设备实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例中的说明即可。

在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的系统实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个模块或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，系统或模块的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。

所述作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的，作为模块显示的部件可以是或者也可以不是物理模块，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络模块上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。

另外，在本发明各个实施例中的各功能模块可以集成在一个处理模块中，也可以是各个模块单独物理存在，也可以两个或两个以上模块集成在一个模块中。

尽管通过参考附图并结合优选实施例的方式对本发明进行了详细描述，但本发明并不限于此。在不脱离本发明的精神和实质的前提下，本领域普通技术人员可以对本发明的实施例进行各种等效的修改或替换，而这些修改或替换都应在本发明的涵盖范围内/任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (6)

1.一种PCB布图设计校验方法，其特征在于，包括：

利用自然语言处理技术从设计需求文本中提取设计意图；

基于所述设计意图，从预先构建的知识图谱中查询设计约束参数；

根据所述设计约束参数生成动态校验规则；

利用规则引擎应用所述动态校验规则，对PCB布图中的设计参数进行校验，并输出校验结果；

基于所述设计意图，从预先构建的知识图谱中查询设计约束参数，包括：

对多模态接口输出的中间表示执行分模态处理，所述分模态处理包括对文本数据进行分词处理，对图像标注数据进行特征提取；

引入PCB专业领域词典，所述词典包括多个核心术语，通过术语权重增强机制提升专业词汇在语义识别中的优先级；

根据所述词典，基于依存句法分析为分模态处理结果构建语法解析树，识别主谓宾、定状补语法结构；从语法解析树中提取三元关系，所述三元关系包含约束对象、约束类型、约束值；

基于所述设计意图，从预先构建的知识图谱中查询设计约束参数，包括：

基于所述三元关系中的约束对象和约束类型，从预先构建的知识图谱中查询对应的标准约束值以及所述三元关系的关联三元组；

根据查询到的三元关系中的标准约束值验证三元关系中的约束值的合理性；

将根据验证后的三元关系和关联三元组生成设计约束参数；

还包括：

采用BERT-base模型处理所述设计需求文本，所述BERT-base模型包含12层Transformer编码器，输出768维通用语义特征向量；

通过注入PCB知识图谱实现领域特征映射，并通过关系注意力机制强化领域特定关联的权重分配，所述知识图谱包含至少5000个实体和8000个关系，覆盖元器件、信号类型及工艺参数；

利用并行连接的分类器与回归器识别约束类型并提取约束参数，识别约束类型的输出包括电气类、物理类、制造类三大主类及所属子类；提取约束参数后输出目标值、公差范围及适用对象的三元组；

根据所述设计约束参数生成动态校验规则，包括：

构建可制造性指标矩阵，所述矩阵包含以下维度：

指标类别覆盖几何参数、电气参数、工艺参数，其中几何参数包括线宽、线距、孔径，电气参数包括阻抗公差、载流量，工艺参数包括焊盘最小间距、阻焊桥宽度；

计算公式，基于物理原理与工艺特性构建的量化模型；

设计值，从设计意图识别结果中提取的初始约束值；

厂商能力，从制造知识库调取的工艺极限值；

安全裕度，根据产品可靠性等级设定的百分比系数；

比对设计值与厂商能力，当设计值超出厂商能力时标记为不可行约束；

对不可行约束，基于安全裕度模型计算调整值：调整值=厂商能力×(1+安全裕度)；

若调整值未超出厂商能力上限，则替换原设计值，否则生成协商请求，通过基于优先级的冲突消解机制协商最终设计值；

对设计值未超出厂商能力的可行约束，保留原设计值。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

构建多模态输入接口，所述多模态输入接口支持中英文混合文本输入和注释文本与图形标记输入。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，通过基于优先级的冲突消解机制协商最终设计值，包括：

将约束规则按重要性划分为三级，安全相关规则为高优先级、功能相关规则为中优先级、工艺相关规则为低优先级；

对于冲突规则RuleA和RuleB，若RuleA优先级高于RuleB，则保留RuleA；若RuleB优先级高于RuleA，则保留RuleB；若优先级相同，则合并规则并取参数的交集。

4.一种PCB布图设计校验系统，其特征在于，包括：

意图提取模块，用于利用自然语言处理技术从设计需求文本中提取设计意图；

约束查询模块，用于基于所述设计意图，从预先构建的知识图谱中查询设计约束参数；

规则生成模块，用于根据所述设计约束参数生成动态校验规则；

校验执行模块，用于利用规则引擎应用所述动态校验规则，对PCB布图中的设计参数进行校验，并输出校验结果；

基于所述设计意图，从预先构建的知识图谱中查询设计约束参数，包括：

对多模态接口输出的中间表示执行分模态处理，所述分模态处理包括对文本数据进行分词处理，对图像标注数据进行特征提取；

引入PCB专业领域词典，所述词典包括多个核心术语，通过术语权重增强机制提升专业词汇在语义识别中的优先级；

根据所述词典，基于依存句法分析为分模态处理结果构建语法解析树，识别主谓宾、定状补语法结构；从语法解析树中提取三元关系，所述三元关系包含约束对象、约束类型、约束值；

基于所述设计意图，从预先构建的知识图谱中查询设计约束参数，包括：

基于所述三元关系中的约束对象和约束类型，从预先构建的知识图谱中查询对应的标准约束值以及所述三元关系的关联三元组；

根据查询到的三元关系中的标准约束值验证三元关系中的约束值的合理性；

将根据验证后的三元关系和关联三元组生成设计约束参数；

还包括：

采用BERT-base模型处理所述设计需求文本，所述BERT-base模型包含12层Transformer编码器，输出768维通用语义特征向量；

通过注入PCB知识图谱实现领域特征映射，并通过关系注意力机制强化领域特定关联的权重分配，所述知识图谱包含至少5000个实体和8000个关系，覆盖元器件、信号类型及工艺参数；

利用并行连接的分类器与回归器识别约束类型并提取约束参数，识别约束类型的输出包括电气类、物理类、制造类三大主类及所属子类；提取约束参数后输出目标值、公差范围及适用对象的三元组；

根据所述设计约束参数生成动态校验规则，包括：

构建可制造性指标矩阵，所述矩阵包含以下维度：

指标类别覆盖几何参数、电气参数、工艺参数，其中几何参数包括线宽、线距、孔径，电气参数包括阻抗公差、载流量，工艺参数包括焊盘最小间距、阻焊桥宽度；

计算公式，基于物理原理与工艺特性构建的量化模型；

设计值，从设计意图识别结果中提取的初始约束值；

厂商能力，从制造知识库调取的工艺极限值；

安全裕度，根据产品可靠性等级设定的百分比系数；

比对设计值与厂商能力，当设计值超出厂商能力时标记为不可行约束；

对不可行约束，基于安全裕度模型计算调整值：调整值=厂商能力×(1+安全裕度)；

若调整值未超出厂商能力上限，则替换原设计值，否则生成协商请求，通过基于优先级的冲突消解机制协商最终设计值；

对设计值未超出厂商能力的可行约束，保留原设计值。

5.一种PCB布图设计校验设备，其特征在于，包括：

存储器，用于存储PCB布图设计校验程序；

处理器，用于执行所述PCB布图设计校验程序时实现如权利要求1-3任一项所述PCB布图设计校验方法的步骤。

6.一种存储有计算机程序的计算机可读介质，其特征在于，所述可读介质上存储有PCB布图设计校验程序，所述PCB布图设计校验程序被处理器执行时实现如权利要求1-3任一项所述PCB布图设计校验方法的步骤。