KiKit面板化工具中VCut切割位置问题解析
2025-07-10 22:11:27作者:齐冠琰
问题现象
在使用KiKit进行PCB面板化设计时,用户反馈VCut切割线被放置在错误的位置。具体表现为:当使用固定宽度标签(tabs)进行面板连接时,VCut切割线没有按照预期出现在面板与PCB之间的连接处,而是出现在其他位置,导致面板结构不符合设计要求。
问题原因分析
经过技术分析,这个问题主要源于两个关键因素:
-
标签位置设计不当:用户设置的标签位置与VCut切割线的自动生成逻辑存在冲突。KiKit的VCut功能默认会在PCB边缘与标签的连接处生成切割线,但当标签位置设置不合理时,会导致切割线出现在非预期位置。
-
几何形状冲突:当标签的几何形状与PCB边缘的关系不协调时,VCut切割线的自动生成算法可能会产生不符合设计意图的结果。特别是当标签宽度设置过大或过小时,容易引发此类问题。
解决方案
针对这一问题,KiKit开发者提供了两种解决方案:
-
手动标注标签位置:
- 使用KiKit的手动标注功能明确指定标签位置
- 这样可以精确控制VCut切割线的生成位置
- 避免自动算法产生不符合预期的结果
-
使用最新版本KiKit:
- 开发者已在最新版本中增加了VCut切割线安全检查
- 当检测到VCut可能损坏原始PCB时,会显示明确的错误信息
- 错误信息会提示用户调整标签位置或改用其他连接方式
设计建议
为避免类似问题,建议在面板化设计时遵循以下原则:
-
合理规划标签位置:确保标签位于PCB边缘的适当位置,避免过于靠近板内元件或走线。
-
考虑切割线影响:在设计标签时,预先考虑VCut切割线的可能走向,确保切割后不会影响PCB功能。
-
使用3D视图验证:完成面板设计后,务必使用3D视图检查标签和切割线的实际效果。
-
逐步调整参数:对于复杂的面板设计,建议从小规模开始测试,逐步调整标签和切割参数。
总结
KiKit作为强大的PCB面板化工具,其自动化功能可以大大提高设计效率。但在使用固定标签和VCut切割时,需要特别注意几何位置的协调性。通过合理设置参数或使用手动标注功能,可以有效避免切割位置错误的问题。最新版本的KiKit已经增强了相关检查功能,能够更好地指导用户进行正确的设计。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
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
最新内容推荐
MQTT 3.1.1协议中文版文档:物联网开发者的必备技术指南 Solidcam后处理文件下载与使用完全指南:提升CNC编程效率的必备资源 Python案例资源下载 - 从入门到精通的完整项目代码合集 TortoiseSVN 1.14.5.29465 中文版:高效版本控制的终极解决方案 CrystalIndex资源文件管理系统:高效索引与文件管理的最佳实践指南 QT连接阿里云MySQL数据库完整指南:从环境配置到问题解决 Windows Server 2016 .NET Framework 3.5 SXS文件下载与安装完整指南 Python开发者的macOS终极指南:VSCode安装配置全攻略 瀚高迁移工具migration-4.1.4:企业级数据库迁移的智能解决方案 STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
402
3.13 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
224
249
暂无简介
Dart
672
159
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++
663
316
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
325
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
🎉 (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
1.2 K
655
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
219