InteractiveHtmlBom插件在多原理图页项目中的应用技巧
2025-06-16 11:17:28作者:宗隆裙
InteractiveHtmlBom是一款非常实用的KiCad插件,特别适合需要手工组装电路板的用户。它能够生成交互式的BOM(物料清单),极大提高了手工组装效率。
多原理图页项目的BOM管理挑战
在实际项目中,工程师经常会将多个电路板设计整合到一个KiCad工程中,每个电路板可能由多个原理图页组成。这种情况下,用户可能需要针对特定电路板(由多个原理图页组成)生成BOM清单,而不是整个项目的所有组件。
当前插件的过滤功能限制
目前InteractiveHtmlBom插件支持基于原理图页名称的过滤功能,但存在以下限制:
- 不支持高级逻辑运算符(如"包含X或Y"、"包含X和Y"等)
- 一次只能过滤单个原理图页名称
实用的解决方案
针对多原理图页项目的BOM管理需求,这里提供两种实用的解决方案:
方案一:原理图页重命名策略
- 在KiCad中对相关原理图页进行重命名
- 为同一电路板的不同原理图页添加统一的项目特定前缀
- 在InteractiveHtmlBom中使用该前缀进行过滤
这种方法简单直接,不需要修改插件本身,通过命名规范实现分组管理。
方案二:自定义项目字段标记
- 为项目中所有元件添加一个自定义字段
- 为不同电路板的元件设置不同的项目标识值
- 在InteractiveHtmlBom设置中使用该字段作为白名单变量
这种方法的优势在于:
- 可以生成完全独立的BOM清单
- 不需要额外的过滤操作
- 管理更加系统化
实际应用建议
对于需要手工组装的场景,特别是使用打印BOM配合模板板进行元件摆放的情况,建议:
- 采用方案二建立长期的项目管理规范
- 为每个电路板项目定义独特的标识字段
- 在InteractiveHtmlBom中保存这些设置作为预设
这样不仅可以解决当前的多原理图页过滤问题,还能为未来的项目建立标准化的BOM管理流程。
总结
虽然InteractiveHtmlBom插件目前不支持多原理图页的高级过滤功能,但通过合理的项目管理和命名策略,工程师仍然可以高效地生成针对特定电路板的BOM清单。这些解决方案不仅适用于当前需求,也为项目的长期管理奠定了基础。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
atomcodeClaude Code 的开源替代方案。连接任意大模型,编辑代码,运行命令,自动验证 — 全自动执行。用 Rust 构建,极致性能。 | An open-source alternative to Claude Code. Connect any LLM, edit code, run commands, and verify changes — autonomously. Built in Rust for speed. Get StartedRust0191
cann-learning-hubCANN 学习中心仓,支持在线互动运行、边学边练,提供教程、示例与优化方案,一站式助力昇腾开发者快速上手。Jupyter Notebook0114
Step-3.7-FlashStep-3.7-Flash是一个拥有 1980 亿参数的稀疏混合专家(MoE)视觉语言模型,由 1960 亿参数的语言主干网络和 18 亿参数的视觉编码器组合而成,具备原生图像理解能力。Python00
JoyAI-EchoJoyAI-Echo,这是一个独立的、仅用于推理的版本,旨在实现分钟级多镜头音视频生成。它采用了经过蒸馏的DMD生成器、配对的跨模态记忆以及故事级别的一致性。其性能的核心在于,一个跨模态视听记忆库能够在长达五分钟的视频中保持角色外观和语音音色的一致性。同时,一个训练后处理流程将基于记忆的强化学习与分布匹配蒸馏相结合,实现了7.5倍的速度提升,显著增强了视觉质量和对齐效果。00
omega-aiOmega-AI:基于java打造的深度学习框架,帮助你快速搭建神经网络,实现模型推理与训练,引擎支持自动求导,多线程与GPU运算,GPU支持CUDA,CUDNN。Java04
llm-universe本项目是一个面向小白开发者的大模型应用开发教程,在线阅读地址:https://datawhalechina.github.io/llm-universe/Jupyter Notebook08
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选
收起
暂无描述
Dockerfile
763
4.96 K
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++
856
1.92 K
本项目是CANN提供的神经网络类计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
676
1.33 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
719
875
deepin linux kernel
C
32
16
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
455
437
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++
1.07 K
1.09 K
华为昇腾面向大规模分布式训练的多模态大模型套件,支撑多模态生成、多模态理解。
Python
150
252
CANN 学习中心仓,支持在线互动运行、边学边练,提供教程、示例与优化方案,一站式助力昇腾开发者快速上手。
Jupyter Notebook
297
114
昇腾LLM分布式训练框架
Python
178
220