論文の概要: Symbol and Footprint Database for Electronic Components by Agentic Recognition and Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.19767v1
• Date: Wed, 22 Jul 2026 05:27:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-07-23 18:51:37.982874
• Title: Symbol and Footprint Database for Electronic Components by Agentic Recognition and Generation
• Title（参考訳）: エージェント認識と生成による電子部品の記号とフットプリントデータベース
• Authors: Yichen Shi, Yuzhi Liu, Zhuofu Tao, Li Huang, Yuhao Gao, Ting-Jung Lin, Lei Hel,
• Abstract要約: 我々は,電子部品の記号とフットプリントのエージェント認識と生成フローであるSFgenを開発した。 シンボルとフットプリントのデータベースである SFnet を作成するために SFgen 法を用いる。 現在1000のコンポーネントを持ち、常に拡張しており、PCB設計の自動生成の基礎となっている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.274633238558693
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: A rich and recognizable component library is the cornerstone of printed circuit board (PCB) design and generation. Traditionally, engineers manually create symbols and footprints and design PCB schematics, which is time-consuming and error-prone. Leveraging multimodal large language models (MLLMs), we develop SFgen, an agentic recognition and generation flow of symbol and footprint for electronic components. SFgen achieves 86% accuracy for symbol generation and 80% accuracy for footprint generation. We use the SFgen method to create SFnet, a database of symbols and footprints. It now has 1000 components and is expanding constantly, which lays the foundation for automatic generation of PCB designs.
• Abstract（参考訳）: リッチで認識可能なコンポーネントライブラリは、プリント基板(PCB)の設計と生成の基礎である。 伝統的に、エンジニアは手動でシンボルとフットプリントを作成し、PCBスキーマを設計する。 マルチモーダル大言語モデル(MLLM)を活用して,電子部品の記号とフットプリントのエージェント認識と生成フローであるSFgenを開発する。 SFgenはシンボル生成の精度が86%、フットプリント生成の精度が80%である。 シンボルとフットプリントのデータベースである SFnet を作成するために SFgen 法を用いる。 現在1000のコンポーネントを持ち、常に拡張しており、PCB設計の自動生成の基礎となっている。

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