Symbol and Footprint Database for Electronic Components by Agentic Recognition and Generation
作者: Yichen Shi, Yuzhi Liu, Zhuofu Tao, Li Huang, Yuhao Gao, Ting-Jung Lin, Lei Hel
分类: cs.AI
发布日期: 2026-07-22
备注: Accepted by PRCV 2025
💡 一句话要点
提出SFgen以解决电子元件符号和封装生成问题
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 电子元件 符号生成 封装生成 多模态语言模型 自动化设计 PCB设计 智能制造
📋 核心要点
- 现有方法依赖人工创建符号和封装，导致设计过程耗时且容易出错。
- 论文提出的SFgen利用多模态大型语言模型，实现了符号和封装的智能识别与生成。
- 实验结果显示，SFgen在符号生成上达到86%准确率，封装生成上达到80%准确率，显著提升了生成效率。
📝 摘要（中文）
丰富且易于识别的元件库是印刷电路板（PCB）设计和生成的基础。传统上，工程师手动创建符号和封装，设计PCB原理图，这一过程耗时且容易出错。本文利用多模态大型语言模型（MLLMs），开发了SFgen，一个用于电子元件符号和封装的智能识别与生成流程。SFgen在符号生成上达到了86%的准确率，在封装生成上达到了80%的准确率。我们使用SFgen方法创建了SFnet，一个包含1000个元件的符号和封装数据库，并在不断扩展，为PCB设计的自动生成奠定了基础。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决电子元件符号和封装的生成问题，现有方法主要依赖人工操作，导致效率低下和错误频发。
核心思路：SFgen通过多模态大型语言模型（MLLMs）实现符号和封装的自动识别与生成，旨在提高生成的准确性和效率。
技术框架：SFgen的整体架构包括数据输入、模型训练、符号生成和封装生成四个主要模块，形成一个完整的生成流程。
关键创新：SFgen的核心创新在于将多模态大型语言模型应用于电子元件的符号和封装生成，突破了传统手动创建的局限性。
关键设计：在模型设计中，采用了特定的损失函数和网络结构，以优化生成效果，并确保生成的符号和封装符合实际应用需求。具体参数设置和网络架构细节在论文中进行了详细描述。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，SFgen在符号生成的准确率达到86%，在封装生成的准确率达到80%。这一性能显著优于传统手动生成方法，展示了自动化生成在电子元件设计中的巨大潜力。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括电子产品设计、自动化PCB生成和智能制造等。通过构建丰富的符号和封装数据库，SFgen能够大幅提升PCB设计的自动化水平，降低人力成本，提高设计效率，推动电子行业的智能化进程。
📄 摘要（原文）
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.