Document
拖动滑块完成拼图
个人中心

预订订单
商城订单
发布专利 发布成果 人才入驻 发布商标 发布需求

请提出您的宝贵建议,有机会获取IP积分或其他奖励

投诉建议

在线咨询

联系我们

龙图腾公众号
首页 专利交易 IP管家助手 科技果 科技人才 积分商城 国际服务 商标交易 会员权益 需求市场 关于龙图腾
 /  免费注册
到顶部 到底部
清空 搜索
当前位置 : 首页 > 专利喜报 > 博罗县景科电子有限公司叶建辉获国家专利权

博罗县景科电子有限公司叶建辉获国家专利权

买专利卖专利找龙图腾,真高效! 查专利查商标用IPTOP,全免费!专利年费监控用IP管家,真方便!

龙图腾网获悉博罗县景科电子有限公司申请的专利一种用于线路板设计图的生成方法及系统获国家发明授权专利权,本发明授权专利权由国家知识产权局授予,授权公告号为:CN119783629B

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14发布的发明授权授权公告中获悉:该发明授权的专利申请号/专利号为:202411859264.2,技术领域涉及:G06F30/398;该发明授权一种用于线路板设计图的生成方法及系统是由叶建辉设计研发完成,并于2024-12-17向国家知识产权局提交的专利申请。

一种用于线路板设计图的生成方法及系统在说明书摘要公布了:本发明涉及线路板设计数据处理技术领域,尤其涉及一种用于线路板设计图的生成方法及系统。所述方法包括以下步骤:获取线路板设计要求信息;对线路板设计要求信息进行语义分析,生成设计要求语义数据;对设计要求语义数据进行线路板设计特征提取,得到线路板设计特征信息;对线路板设计特征信息进行线路板性能要求识别,生成线路板性能要求数据。本发明通过数据处理技术、模式识别技术、三维映射技术和深度学习技术;解决了多层板设计方面层间对准、层间互联问题;并对过孔引起的阻抗不连续特征进行优化调整,从而保证了所生成的线路板设计图的稳定性和可靠性。

本发明授权一种用于线路板设计图的生成方法及系统在权利要求书中公布了:1.一种用于线路板设计图的生成方法,其特征在于,包括以下步骤: 步骤S1:获取线路板设计要求信息;对线路板设计要求信息进行语义分析,生成设计要求语义数据;对设计要求语义数据进行线路板设计特征提取,得到线路板设计特征信息;对线路板设计特征信息进行线路板性能要求识别,生成线路板性能要求数据; 步骤S2:对线路板设计特征信息进行线路板元器件识别,得到线路板元器件数据;对线路板元器件数据进行元器件关联分析,得到元器件关联数据;基于元器件关联数据进行线路板层间结构检测,得到线路板层间结构信息; 步骤S3:根据线路板性能要求数据对线路板层间结构信息进行层间互联需求分析,生成层间互联需求数据;基于层间互联需求数据对线路板设计特征信息进行线路板孔位生成,得到线路板孔位点数据;根据线路板孔位点数据进行线路板层间互联初步模拟,得到层间互联初步模拟数据; 步骤S411:对层间互联初步模拟数据进行高频信号路径识别,得到高频信号路径数据;对高频信号路径数据进行阻抗参数提取,得到阻抗参数信息; 步骤S412:对阻抗参数信息进行线路板阻抗特性识别,得到线路板阻抗特性数据;对线路板阻抗特性数据进行路径阻抗一致性校验,得到路径阻抗一致性校验结果; 步骤S413:对路径阻抗一致性校验结果进行阻抗异常区域定位,得到阻抗异常区域定位数据;将阻抗异常区域定位数据与预设的阻抗值进行阻抗值比对,得到阻抗值比对结果; 步骤S414:对阻抗值比对结果进行阻抗连续性偏差度量,得到连续性偏差度量数据;对连续性偏差度量数据进行阻抗连续性评估,得到线路板阻抗连续性数据; 步骤S42:通过线路板阻抗连续性数据对线路板孔位点数据进行线路板孔位调整,生成线路板孔位调整数据; 步骤S43:对层间互联初步模拟数据进行层间特征识别,得到层间互联特征数据;对层间互联特征数据进行层间对齐度测算,生成层间对齐度测算值;对层间互联特征数据进行层间贴合度测定,生成层间贴合度测定值; 步骤S44:将层间对齐度测算值和层间贴合度测定值进行线路板层间对准程度评估,得到线路板层间配准程度; 步骤S45:通过线路板层间配准程度对层间互联初步模拟数据进行层间配准优化,生成层间配准优化数据; 步骤S5:基于线路板孔位调整数据和层间配准优化数据对层间互联初步模拟数据进行线路板层间互联优化,生成线路板层间互联信息;根据线路板设计特征信息对线路板层间互联信息进行线路板设计三维图像映射,得到线路板设计图。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术,可联系本专利的申请人或专利权人博罗县景科电子有限公司,其通讯地址为:516000 广东省惠州市博罗县杨村镇李村村连湖组杨平路左侧连湖(土名);或者联系龙图腾网官方客服,联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。

免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息,力求客观、公正,但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解,仅供参考使用,不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。