InteractiveHtmlBom项目中的元件分组配置技巧
2025-06-16 19:00:09作者:温玫谨Lighthearted
在PCB设计过程中,InteractiveHtmlBom(简称IBOM)是一个非常实用的工具,它能够生成交互式的物料清单,帮助工程师更高效地进行元件贴装和检查。然而,在实际使用中,特别是当设计包含相同参数但不同型号的元件时,默认的分组方式可能会带来一些困扰。
元件分组问题的背景
很多工程师遇到过这样的情况:设计中有两个1206封装的10kΩ电阻,虽然它们的阻值和封装相同,但一个精度是5%,另一个是0.1%,属于不同型号的元件。默认情况下,IBOM可能会将它们归为同一组,这在实际贴装时可能会造成混淆,因为它们是性能参数不同的元件。
解决方案:自定义分组字段
IBOM提供了灵活的配置选项来解决这个问题。在KiCad版本中,用户可以通过"Fields"标签页来配置分组依据。具体操作步骤如下:
- 打开IBOM配置对话框
- 切换到"Fields"标签页
- 在分组依据中添加"Part Number"字段
- 确保在原理图中为每个元件正确设置了Part Number参数
通过这样的配置,即使两个元件的值和封装相同,只要它们的Part Number不同,IBOM就会将它们分到不同的组中。
EasyEDA用户的特殊处理
对于使用EasyEDA的设计师,情况略有不同。目前EasyEDA版本尚不支持自定义字段的直接配置。不过,开发者已经在新版本中增加了相关功能:
- 从GitHub获取最新版本的IBOM
- 在启动命令中添加
--show-dialog参数 - 这样就可以访问配置对话框并设置额外的分组字段
作为临时解决方案,EasyEDA用户可以在元件值(value)字段中加入精度等特殊标识,例如将高精度电阻标注为"10kΩ(0.1%)",这样IBOM就会将它们视为不同的元件进行分组。
最佳实践建议
- 在设计初期就规划好元件的标识方式
- 对于有特殊要求的元件(如高精度电阻),在原理图中明确标注其特性
- 定期更新IBOM工具以获取最新功能
- 对于关键元件,考虑在元件值中加入足够多的区分信息
通过合理配置IBOM的分组方式,可以显著提高PCB组装阶段的效率和准确性,避免因元件混淆而导致的质量问题。这一技巧对于包含大量相似参数元件的复杂设计尤为重要。
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
414
3.19 K
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
Ascend Extension for PyTorch
Python
228
258
暂无简介
Dart
679
160
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++
689
325
🔥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
65
19
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
🎉 (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
1.21 K
660
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
1.03 K
492