論文の概要: PCBnet: A Dataset and Automatic Construction of SPICE Netlists from Schematic Images
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.27923v1
- Date: Fri, 28 Aug 2026 04:58:03 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-08-31 17:16:04.207738
- Title: PCBnet: A Dataset and Automatic Construction of SPICE Netlists from Schematic Images
- Title（参考訳）: PCBnet: スキーマ画像からのSPICEネットリストのデータセットと自動構築
- Abstract要約: PCBnetは300以上の現実世界のデザインと注釈付きピンとペア付きSPICEネットリストからなる大規模なスキーマデータセットである。
5万以上のコンポーネントインスタンス、15万のワイヤ、10万のテキストリージョン、40万の文字が含まれている。
我々は,視覚認識,トポロジ構築,ドメイン知識誘導型マルチエージェント補正を組み合わせた自動スキーマ-ネットリストパイプラインを開発した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.081285864366889
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Printed circuit boards (PCBs) are fundamental to modern electronic systems, yet AI-driven PCB design automation remains constrained by the lack of large-scale paired schematic-netlist datasets. PCB schematics are particularly challenging due to diverse component types, complex wiring topologies, and noisy textual annotations. To address this gap, we present PCBnet, a large-scale PCB schematic dataset comprising over 300 real-world designs with annotated pins and paired SPICE netlists. It contains more than 50,000 component instances, 150,000 wires, 100,000 text regions, and 400,000 characters. We further develop an automated schematic-to-netlist pipeline that combines visual recognition, topology construction, and domain-knowledge-guided multi-agent correction. The proposed method achieves 94.54% component detection mAP, 98.57% text recognition accuracy, and 84.47% end-to-end connectivity accuracy. PCBnet provides a benchmark and data foundation for future AI-driven PCB design automation.
- Abstract（参考訳）: プリント回路基板(PCB)は現代の電子システムの基本であるが、AI駆動のPCB設計自動化は大規模なペア・スキーマ・ネットリスト・データセットの欠如によって制限されている。
PCBスキーマは、様々なコンポーネントタイプ、複雑な配線トポロジ、ノイズの多いテキストアノテーションのために特に困難である。
このギャップに対処するために、300以上の実世界のピンとペアのSPICEネットリストからなる大規模PCBスキーマデータセットであるPCBnetを提案する。
5万以上のコンポーネントインスタンス、15万のワイヤ、10万のテキストリージョン、40万の文字が含まれている。
さらに、視覚認識、トポロジ構築、ドメイン知識誘導型マルチエージェント補正を組み合わせた自動スキーマ-ネットリストパイプラインを開発する。
提案手法は,94.54%のコンポーネント検出mAP,98.57%のテキスト認識精度,84.47%のエンドツーエンド接続精度を実現する。
PCBnetは将来のAI駆動PCB設計自動化のためのベンチマークとデータ基盤を提供する。
関連論文リスト
- Weave: Verified Netlist-to-Schematic Conversion via Layered Graph Layout [0.0]
SPICEネットリストをLTspiceに変換する決定論的コンバータであるWeaveを紹介します。
階層化された(杉山スタイルの)グラフレイアウトを使用した asc スキーマ。
100%のコンパイルと100%のラウンドトリップ検証接続等価性を実現する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-07-04T11:58:29Z) - SINA: A Fully Automated Circuit Schematic Image to Netlist Generator Using Artificial Intelligence [0.0]
SINAは、オープンソースの回路スキーマ画像-ネットリスト生成器である。
SINAはICレベルのスキーマとPCBレベルのスキーマを扱い、専用のクロスワイヤ検出を組み込んでいる。
我々の実験では、全体のネットリスト生成精度は96.67%であり、最先端のアプローチに比べて2.72倍高い。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-07-02T02:24:00Z) - pcbGPT: Automatic PCB Schematic Synthesis from Natural Language Requirements [5.338311084575534]
自然言語仕様から編集可能なKiCadスキーマを生成するシステムであるpcbGPTを提案する。
参照実装,要求コンポーネント,インターフェース制約を備えた20個の組込みタスクに対して,本システムの評価を行った。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-05-31T12:07:50Z) - SchGen: PCB Schematic Generation with Semantic-Grounded Code Representations [14.65619005733256]
本稿では、自然言語要求から編集可能なPCBスキーマを生成する最初の大規模言語モデルであるSchGenについて述べる。
現在のスキーマ形式は冗長、ツール固有の構文、幾何学的な記述が支配的である。
我々は,相対的な配置とピン名に基づく配線で,スキーマ的編集プリミティブを符号化する意味的基底コード表現を導入する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-05-28T17:59:50Z) - PCBSchemaGen: Constraint-Guided Schematic Design via LLM for Printed Circuit Boards (PCB) [4.9615245990668795]
プリント回路基板(PCB)のアーキテクチャ設計は、電子産業のあらゆる分野において重要な役割を担っている。
LLMエージェントと制約合成を組み合わせたPCBスキーマ設計のための最初のトレーニングフリーフレームワークであるPCBGenを紹介する。
その結果,PCBGenは設計精度と計算効率を大幅に向上することがわかった。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-01-31T04:39:43Z) - FastUMI-100K: Advancing Data-driven Robotic Manipulation with a Large-scale UMI-style Dataset [55.66606167502093]
我々は,大規模なUMIスタイルのマルチモーダルデモデータセットであるFastUMI-100Kを提案する。
FastUMI-100Kは、現実世界のロボットデモデータの多様な要求を満たすために、よりスケーラブルで柔軟性があり、適応可能なソリューションを提供する。
我々のデータセットは、エンドエフェクタ状態、多視点手首装着魚眼画像、テキストアノテーションを含むマルチモーダルストリームを統合している。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-10-09T09:57:25Z) - AutoSchemaKG: Autonomous Knowledge Graph Construction through Dynamic Schema Induction from Web-Scale Corpora [51.77079220622184]
完全自律的な知識グラフ構築のためのフレームワークであるAutoKGを提案する。
大規模言語モデルを利用して知識トリプルを同時に抽出し,テキストから直接包括的なスキーマを誘導する。
我々は,9億以上のノードと590億のエッジを持つ知識グラフ群であるATLAS(Automated Triple Linking And induction)を構築した。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-05-29T16:34:58Z) - CktGNN: Circuit Graph Neural Network for Electronic Design Automation [67.29634073660239]
本稿では,回路トポロジ生成とデバイスサイズを同時に行う回路グラフニューラルネットワーク(CktGNN)を提案する。
オープンサーキットベンチマーク(OCB: Open Circuit Benchmark)は、オープンソースのデータセットで、10ドル(約10万円)の異なるオペレーショナルアンプを含む。
我々の研究は、アナログ回路のための学習ベースのオープンソース設計自動化への道を開いた。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-08-31T02:20:25Z) - PCBDet: An Efficient Deep Neural Network Object Detection Architecture
for Automatic PCB Component Detection on the Edge [48.7576911714538]
PCBDetは、最先端の推論スループットを提供するアテンションコンデンサネットワーク設計である。
他の最先端のアーキテクチャ設計に比べて優れたPCBコンポーネント検出性能を実現している。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-01-23T04:34:25Z) - Automatic digital twin data model generation of building energy systems
from piping and instrumentation diagrams [58.720142291102135]
建物からP&IDのシンボルや接続を自動で認識する手法を提案する。
シンボル認識,線認識,およびデータセットへの接続の導出にアルゴリズムを適用する。
このアプローチは、制御生成、(分散)モデル予測制御、障害検出といった、さらなるプロセスで使用することができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-08-31T15:09:39Z) - Taurus: A Data Plane Architecture for Per-Packet ML [59.1343317736213]
本稿では,線数推論のためのデータプレーンであるTaurusの設計と実装について述べる。
Taurus スイッチ ASIC の評価は,Taurus がサーバベースコントロールプレーンよりも桁違いに高速に動作することを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-02-12T09:18:36Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。