atopile项目中"不装配"与"排除BOM"功能的设计实现
2025-07-05 15:23:24作者:卓艾滢Kingsley
在电子设计自动化(EDA)工具中,管理元件装配和物料清单(BOM)是PCB设计流程中至关重要的环节。atopile项目近期针对这一需求提出了"不装配"(Do Not Populate)和"排除BOM"(Exclude From BOM)两个功能的实现方案,这些功能借鉴了KiCad等成熟EDA工具的设计理念。
功能背景与需求
在PCB设计过程中,设计人员经常需要处理以下几种特殊元件:
- 可选装配元件:某些元件可能在设计阶段不确定是否需要装配,或者留给终端用户自行决定是否安装
- 非采购元件:如安装孔、基准点等机械结构元件,它们不需要出现在物料清单中
- 测试点:仅用于测试目的,可能不需要实际装配
传统做法是通过人工标注或特殊命名约定来处理这些情况,但这种方法容易出错且难以维护。atopile提出的方案通过结构化语法将这些需求明确化。
技术实现方案
不装配(Do Not Populate)功能
"不装配"功能标记那些需要出现在BOM中但不需要实际装配的元件。典型应用场景包括:
- 预留的调试接口
- 可选功能模块
- 不同配置的替代元件
在atopile中,可以通过在元件定义中设置do_not_place
属性来实现:
component DebugPort:
do_not_place = true
lcsc_id = "C12345"
mpn = "CONN-001"
pin1 ~ pin 1
这种实现方式与KiCad的"DNP"(Do Not Populate)标记功能类似,在BOM中会明确标注这些元件,但指示装配厂不要实际安装。
排除BOM(Exclude From BOM)功能
"排除BOM"功能用于那些完全不应该出现在物料清单中的元件。常见用例包括:
- 机械安装孔
- 基准点(Fiducial)
- 测试点
- 纯机械结构件
在atopile中的实现方式如下:
component MountingHole:
exclude_from_bom = true
footprint = "MountingHole:3mm"
这种元件不会出现在最终BOM中,也不会触发"缺少MPN"的警告信息,因为它们本质上不属于需要采购的电子元件。
设计考量与技术优势
- 明确的语义区分:通过两个独立属性明确区分"不装配"和"排除BOM"两种不同需求,避免混淆
- 结构化语法:采用属性赋值的直观方式,便于工具解析和人工阅读
- 兼容性考虑:属性命名参考了行业通用术语(KiCad),降低学习成本
- 自动化处理:为后续BOM生成和装配指导文件生成提供明确的机器可读指令
实际应用建议
在实际项目中使用这些功能时,建议:
- 对调试接口和可选功能使用"不装配"标记
- 机械相关元件统一使用"排除BOM"标记
- 在项目文档中明确标注这些特殊元件的设计意图
- 在BOM导出后验证特殊元件的处理是否符合预期
这些功能的引入使得atopile在电子设计管理方面更加完善,能够更好地支持复杂项目的需求,特别是在需要多种配置或预留设计余量的场景下。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
HunyuanImage-3.0
HunyuanImage-3.0 统一多模态理解与生成,基于自回归框架,实现文本生成图像,性能媲美或超越领先闭源模型00- DDeepSeek-V3.2-ExpDeepSeek-V3.2-Exp是DeepSeek推出的实验性模型,基于V3.1-Terminus架构,创新引入DeepSeek Sparse Attention稀疏注意力机制,在保持模型输出质量的同时,大幅提升长文本场景下的训练与推理效率。该模型在MMLU-Pro、GPQA-Diamond等多领域公开基准测试中表现与V3.1-Terminus相当,支持HuggingFace、SGLang、vLLM等多种本地运行方式,开源内核设计便于研究,采用MIT许可证。【此简介由AI生成】Python00
GitCode-文心大模型-智源研究院AI应用开发大赛
GitCode&文心大模型&智源研究院强强联合,发起的AI应用开发大赛;总奖池8W,单人最高可得价值3W奖励。快来参加吧~0369Hunyuan3D-Part
腾讯混元3D-Part00ops-transformer
本项目是CANN提供的transformer类大模型算子库,实现网络在NPU上加速计算。C++095AI内容魔方
AI内容专区,汇集全球AI开源项目,集结模块、可组合的内容,致力于分享、交流。02Spark-Chemistry-X1-13B
科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00GOT-OCR-2.0-hf
阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile09
- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
项目优选
收起

deepin linux kernel
C
22
6

OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
197
2.17 K

React Native鸿蒙化仓库
C++
208
285

Ascend Extension for PyTorch
Python
59
94

🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
973
574

Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1

本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
549
81

旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.02 K
399

本项目是CANN开源社区的核心管理仓库,包含社区的治理章程、治理组织、通用操作指引及流程规范等基础信息
393
27

前端智能化场景解决方案UI库,轻松构建你的AI应用,我们将持续完善更新,欢迎你的使用与建议。
官网地址:https://matechat.gitcode.com
1.2 K
133