[发明专利]一种基于人工智能的PCB布线方法、设备及介质

权利要求书

1.一种基于人工智能的PCB布线方法，其特征在于，所述方法包括：

获取待布线的电路原理图，将所述电路原理图分为多个功能模块，并对各功能模块设置模块类型，其中，各功能模块均包括多个电路元器件；

按照所述多个功能模块中各功能模块的模块类型，确定出所述各功能模块分别对应的预先设置的布线轨迹模型；

通过所述各功能模块分别对应的预先设置的布线轨迹模型，确定出所述各功能模块内的多个电路元器件之间的布线规则，其中，所述多个电路元器件之间的布线规则用于确定多个电路元器件之间的布线轨迹；

根据预先获取的所述多个功能模块之间的电路连接关系，确定所述多个功能模块之间的布线规则，其中，所述多个功能模块之间的布线规则用于确定所述多个功能模块之间的布线轨迹；

根据所述各功能模块内的多个电路元器件之间的布线规则，以及所述多个功能模块之间的布线规则，对所述电路原理图进行PCB布线。

2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的PCB布线方法，其特征在于，所述按照所述多个功能模块中各功能模块的模块类型，确定出所述各功能模块分别对应的预先设置的走线轨迹模型之前，所述方法还包括：

获取多个PCB布线原型数据，其中，各PCB布线原型数据中包括组成所述各PCB布线原型的功能模块对应的模块类型、所述各PCB布线原型对应的电路原理图以及所述各PCB布线原型的走线轨迹；

按照所述各PCB布线原型数据中的组成所述各PCB布线原型的功能模块对应的模块类型，对所述各PCB布线原型进行功能模块分类，生成多个类型的功能模块布线原型数据；

根据每个类型对应的多个功能模块布线原型数据，生成所述每个类型的数据集；

使用所述每个类型的数据集中的数据，对预先构建的初始布线轨迹模型进行训练，生成符合要求的所述每个类型对应的布线轨迹模型。

3.根据权利要求2所述的一种基于人工智能的PCB布线方法，其特征在于，所述按照所述多个功能模块中各功能模块的模块类型，确定出所述各功能模块分别对应的预先设置的走线轨迹模型，具体包括：

预先按照功能模块的模块类型，对所述符合要求的所述每个类型对应的布线轨迹模型设置模型分类号；

根据所述模块类型和所述模型分类号，建立对应关系映射表；

在所述对应关系映射表中，根据所述多个功能模块中各功能模块的模块类型，确定出所述各功能模块对应的多个模型分类号；

通过所述多个模型分类号，在所述符合要求的所述每个类型对应的布线轨迹模型中，确定出所述各功能模块分别对应的走线轨迹模型。

4.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的PCB布线方法，其特征在于，所述根据预先获取的所述多个功能模块之间的电路连接关系，确定所述多个功能模块之间的布线规则，具体包括：

获取待布线的PCB板的尺寸信息；

根据待布线的PCB板的尺寸信息，构建PCB模板图，并将所述PCB模板图等分为多个区域；

获取所述多个功能模块之间的电路连接关系；

根据所述多个功能模块之间的电路连接关系，对所述多个功能模块进行模块布局，以确定出所述多个功能模块在所述PCB模板图中对应的区域；

根据所述多个功能模块在所述PCB模板图中对应的区域，确定所述多个功能模块之间的布线规则。

5.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的PCB布线方法，其特征在于，所述对所述电路原理图进行PCB布线之后，所述方法还包括：

采集布线后的PCB板图像数据；

提取所述PCB板图像数据中的多条线路，并检测所述多条线路对应的线宽；

根据所述多条线路对应的线宽与预设线宽阈值的关系，确定所述布线后的PCB板是否为符合要求的PCB板；

当所述多条线路中存在至少一条线路的线宽小于所述预设线宽阈值时，对所述布线后的PCB板进行故障监测；

当所述多条线路对应的线宽均大于或等于所述预设线宽阈值时，判定所述布线后的PCB板为符合要求的PCB板。