KiKit面板化功能中VCUT对带凹槽PCB的支持问题分析
问题背景
在使用KiKit进行PCB面板化时,当原始PCB板边缘存在凹槽或切口设计时,VCUT切割功能可能会遇到无法正常工作的情况。这种情况在工业设计中并不少见,特别是当设计师为了机械装配或散热考虑,在PCB边缘设计了特殊形状的切口时。
技术原理
VCUT(V型切割)是一种常见的PCB分板工艺,它通过在PCB上切割V型槽来实现面板的分割。这种工艺要求切割路径必须是严格的水平或垂直线,因为V型切割刀只能沿直线运动。当PCB边缘存在曲线或斜线时,传统的VCUT工艺就无法直接应用。
问题重现
用户反馈在使用KiKit进行2x2网格面板化时,遇到以下错误提示:"Cannot perform V-Cut which is not horizontal or vertical"。经过分析,发现问题的根源在于:
- 原始PCB的边缘轮廓并非完美的水平或垂直线
- 面板化后,某些切割路径会与这些非正交边缘相交
- KiKit的VCUT功能无法处理这种非正交切割路径
解决方案
针对这一问题,KiKit开发者提供了几种可行的解决方案:
-
使用全宽连接片:通过
--tabs "full"参数指定使用全宽连接片,避免切割路径与凹槽边缘相交 -
启用曲线切割选项:添加
cutcurves: true参数,允许VCUT处理曲线边缘 -
检查并修正PCB边缘:确保PCB边缘轮廓严格遵循水平或垂直方向
最佳实践建议
-
设计阶段考虑面板化需求:在PCB设计初期就应考虑后续面板化的工艺要求,避免使用复杂的边缘形状
-
使用KiKit的调试功能:通过将切割路径渲染到特定层,可以直观地检查面板化后的切割路径
-
工艺选择:对于复杂边缘的面板化,考虑使用铣削工艺代替VCUT
未来改进方向
KiKit开发团队已经意识到这个问题的重要性,并计划在未来版本中实现更智能的边缘检测和切割路径规划功能。这将包括:
- 自动识别可能导致VCUT失败的边缘特征
- 提供更详细的错误定位信息
- 支持智能切割路径调整算法
结论
PCB面板化是批量生产中的重要环节,而VCUT作为一种经济高效的分板工艺,其局限性需要设计师提前了解。通过合理的设计和正确的KiKit参数配置,可以有效地解决带凹槽PCB的面板化问题。随着KiKit功能的不断完善,未来这类问题的处理将变得更加智能和便捷。
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00