探索KiBoM:KiCad的高效BoM生成工具
2024-05-20 00:49:53作者:廉皓灿Ida
在电子设计自动化(EDA)领域,精确且易于管理的物料清单(BoM)是成功的关键之一。KiBoM就是这样一款专为KiCad设计的强大工具,它提供了一种配置化的BoM生成方式,帮助工程师更有效地管理和创建他们的项目BoM。
项目介绍
KiBoM是一个基于Python的工具,用于KiCad EDA软件的BoM生成。它的独特之处在于能够智能地组合组件,并支持多种输出格式的BoM文件。KiBoM通过一个可自定义的项目配置文件,允许用户根据自己的需求调整BoM选项。
项目技术分析
KiBoM的核心功能包括:
- 智能组件分组:根据元器件名称、值和脚印进行自动分组,确保BoM的逻辑清晰。
- 灵活的价值匹配:即使数值表达方式不同,也能识别并合并相同的元件价值。
- 字段提取与定制:除了默认的KiCad字段外,还可以提取并添加用户自定义的字段到BoM中。
- 多板配置管理:支持对不同配置或变体的BoM生成,以适应不同的装配要求。
此外,KiBoM还提供了组件“安装”状态的管理,如“不适用”(DNF)和“不可更改”(DNC),以及针对不同PCB变体的BoM生成。
应用场景
KiBoM适用于各种电子产品设计环境,无论你是个人爱好者还是专业团队。在以下情境下,KiBoM尤其有用:
- 批量生产准备:KiBoM能快速准确地生成BoM,方便采购部门下单和库存管理。
- 原型测试:在原型制作阶段,你可以轻松地根据需要创建定制的BoM。
- 复杂设计优化:对于有大量组件和多个配置的设计,KiBoM能显著简化BoM处理流程。
项目特点
- 易用性:KiBoM直接集成于KiCad,无需额外插件或库,简单易上手。
- 灵活性:用户可以通过配置文件定制BoM的显示字段和组件分组规则。
- 兼容性:支持CSV、HTML、XML、XLSX等多种输出格式,满足不同的数据分享和处理需求。
- 高级功能:例如PCB变体管理和组件安装状态控制,提供更精细的BoM管理。
总的来说,KiBoM以其强大的功能和出色的用户体验,成为KiCad用户不可或缺的BoM管理工具。无论是新手还是经验丰富的工程师,都能从中受益,更有效地推进他们的项目。立即尝试KiBoM,提升你的BoM管理效率吧!
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
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
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
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
191
210
暂无简介
Dart
632
143
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
243
316
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
481
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++
649
270
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
297
111
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
128
857
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
158
211