論文の概要: SINA: A Circuit Schematic Image-to-Netlist Generator Using Artificial Intelligence

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.22114v1
• Date: Thu, 29 Jan 2026 18:41:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-30 16:22:50.084955
• Title: SINA: A Circuit Schematic Image-to-Netlist Generator Using Artificial Intelligence
• Title（参考訳）: SINA:人工知能を用いたサーキット・スケマティック・イメージ・ツー・ネットリスト・ジェネレータ
• Authors: Saoud Aldowaish, Yashwanth Karumanchi, Kai-Chen Chiang, Soroosh Noorzad, Morteza Fayazi,
• Abstract要約: SINAは、オープンソースの完全に自動化された回路スキーマ画像-ネットリスト生成装置である。 実験では、SINAは96.47%のネットリスト生成精度を達成しており、これは最先端のアプローチよりも2.72倍高い。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Current methods for converting circuit schematic images into machine-readable netlists struggle with component recognition and connectivity inference. In this paper, we present SINA, an open-source, fully automated circuit schematic image-to-netlist generator. SINA integrates deep learning for accurate component detection, Connected-Component Labeling (CCL) for precise connectivity extraction, and Optical Character Recognition (OCR) for component reference designator retrieval, while employing a Vision-Language Model (VLM) for reliable reference designator assignments. In our experiments, SINA achieves 96.47% overall netlist-generation accuracy, which is 2.72x higher than state-of-the-art approaches.
• Abstract（参考訳）: 回路図像を機械可読ネットリストに変換する現在の手法は、コンポーネント認識と接続性推論に苦慮している。 本稿では、SINAについて述べる。SINAは、オープンソースで完全に自動化された回路スキーマ画像-ネットリスト生成装置である。 SINAは、正確なコンポーネント検出のためのディープラーニング、正確な接続抽出のためのコネクテッドコンポーネントラベリング(CCL)、コンポーネント参照指定子検索のための光文字認識(OCR)を統合し、信頼性の高い参照指定子割り当てのためのビジョン言語モデル(VLM)を使用している。 我々の実験では、SINAは96.47%のネットリスト生成精度を達成しており、これは最先端のアプローチよりも2.72倍高い。

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