Elephant42 分体式机械键盘组装指南
2025-06-12 05:31:16作者:毕习沙Eudora
项目概述
Elephant42 是一款开源的 DIY 分体式机械键盘套件,采用 42 键的紧凑布局设计。这款键盘最大的特点是左右两部分可以独立使用,通过 TRRS 线缆连接实现分体式布局。本文将详细介绍从准备工具到最终组装的完整流程。
准备工作
工具清单
组装 Elephant42 需要准备以下工具:
必需工具:
- 电烙铁(建议使用可调温型号)
- 焊锡丝(推荐 0.6mm 直径)
- 助焊剂
- 吸锡线
- 尖嘴镊子
- 斜口钳
- 螺丝刀(配套键盘螺丝规格)
- 万用表(用于电路检测)
可选工具:
- 放大镜或放大台灯
- 防静电手环
- 3D打印的键盘外壳(非必需)
材料检查
拆箱后请确认套件包含以下部件:
- PCB主板 ×1(需要自行分割)
- 亚克力定位板 ×2(薄款)
- 亚克力中间层 ×2(厚款)
- 亚克力底板 ×2
- Pro Micro保护板 ×4
- 二极管 ×44(含备用)
- MX轴插座 ×42
- TRRS接口 ×2
- 复位开关 ×2
- 各种规格的螺丝和垫片
组装步骤详解
第一步:PCB分割处理
- 使用美工刀沿PCB上的分割线反复划刻
- 双手握住PCB两侧,缓慢施加压力使其分离
- 用锉刀打磨分割边缘,确保平整无毛刺
专业提示: 分割时建议佩戴防护手套,避免被锋利的玻璃纤维边缘划伤。
第二步:焊接主控模块
- 将排针焊接到Pro Micro开发板上
- 使用助焊剂处理PCB上的主控焊盘
- 采用"先固定对角两点"的方法焊接主控
- 检查所有引脚是否焊接牢固,避免虚焊
常见问题: 如果发现主控无法被电脑识别,请检查USB接口附近的焊点是否短路。
第三步:安装机械轴插座
- 将轴插座插入PCB对应位置
- 使用胶带临时固定位置
- 从PCB背面焊接固定
- 逐个检查每个插座的稳固性
注意事项: 焊接时温度控制在300-350℃之间,每个焊点停留时间不超过3秒。
第四步:组装键盘结构
- 按顺序叠放:底板→中间层→PCB→定位板
- 使用配套螺丝从底部固定
- 确保各层对齐,无错位现象
- 最后安装橡胶脚垫
质量检测
完成组装后,请进行以下测试:
- 使用万用表检查各按键电路是否导通
- 测试TRRS连接线是否正常工作
- 检查所有按键在测试软件中的响应
- 确认RGB背光(如安装)功能正常
使用与维护建议
- 定期清洁键盘缝隙中的灰尘
- 避免液体溅洒到键盘上
- 长时间不使用时应断开USB连接
- 可定期检查螺丝是否松动
总结
Elephant42 分体式键盘的组装过程虽然步骤较多,但只要按照本指南顺序操作,即使是新手也能成功完成。组装过程中最重要的是保持耐心,特别是在焊接环节。完成后的键盘不仅实用性强,更能带来DIY特有的成就感。
如果在组装过程中遇到任何问题,建议参考官方论坛中的常见问题解答,或向社区寻求帮助。祝您组装愉快!
登录后查看全文
热门项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
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
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
GOT-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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
8
暂无简介
Dart
643
149
Ascend Extension for PyTorch
Python
203
219
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++
654
282
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
248
317
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
1.13 K
631
本项目是CANN提供的是一款高效、可靠的Transformer加速库,基于华为Ascend AI处理器,提供Transformer定制化场景的高性能融合算子。
C++
77
100
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
130
861
仓颉编程语言运行时与标准库。
Cangjie
134
873