铜心织宙

铜心织宙是一个先进的 PCB（印刷电路板）分析系统，能够自动识别电路板上的元件、引脚和铜层走线，并生成可视化的原理图。

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• 图像预处理和增强：优化 PCB 图像以提高分析精度
• 元件和引脚检测：自动识别 PCB 上的电子元件和引脚
• 铜层提取和分析：分离并分析 PCB 上的铜层走线
• 原理图自动生成：基于分析结果生成专业的电路原理图
• 结果保存和报告生成：生成详细的分析报告和可视化结果

系统输出示例

原理图生成

系统能够生成美观专业的 PCB 原理图，包含元件符号、引脚连接点和连接线表示。

处理后的 PCB 图像

系统会标记识别到的元件和引脚，便于直观查看分析结果。

铜层轨迹提取

系统能够精确提取 PCB 上的铜层走线，用于后续的网络分析。

使用方法

1. 克隆仓库到本地
2. 安装所需依赖：

   pip install opencv-python numpy scikit-image

3. python main.py

4. 按提示输入 PCB 图像路径
5. 查看 output 目录下的分析结果

输出目录结构

output/
├── schematics/ # 原理图输出
│ └── schematic*{timestamp}.jpg
├── processed/ # 处理后的图像
│ ├── pcb*{timestamp}.jpg
│ └── copper*tracks*{timestamp}.jpg
└── analysis/ # 分析结果
└── results\_{timestamp}.txt

分析报告示例

PCB Analysis Report
Generated: 2025-03-11 23:29:30

Components Detected: 4
Component Positions:
Component 1: Position=(11, 285), Size=12x13
Component 2: Position=(2, 191), Size=36x99
Component 3: Position=(11, 183), Size=12x13
Component 4: Position=(2, 1), Size=543x422

技术栈与依赖库

技术/库	用途
Python 3.8+	核心编程语言
OpenCV (cv2)	图像处理、元件检测和轮廓分析
NumPy	高效的数值计算和数组操作
scikit-image	高级图像处理和区域分析
Matplotlib（可选）	可视化调试和结果展示

硬件与软件要求

硬件要求

组件	最低配置
处理器	Intel Core i5 或同等性能的处理器
内存	至少 8GB RAM
存储空间	至少 500MB 可用空间
摄像头（可选）	用于直接拍摄 PCB 图像

软件要求

软件	版本要求
操作系统	Windows 10/11、macOS 10.15+、Linux（Ubuntu 18.04+）
Python 环境	Python 3.8 或更高版本
依赖管理	pip 或 conda

处理性能与分析速度

处理阶段	处理时间	影响因素
图像预处理	~0.5-1.5 秒	图像大小和复杂度
元件检测	~1-3 秒	PCB 上元件数量
铜层提取	~0.5-2 秒	铜层复杂度
原理图生成	~2-5 秒	元件数量和连接复杂度
总处理时间	~5-10 秒	一般 PCB 图像

性能测试环境：Intel Core i7 处理器，16GB RAM，图像分辨率 1920×1080

应用场景

• PCB 设计验证与检查
• 电子产品逆向工程
• 电路板故障诊断
• 教育与研究用途

未来计划

• 添加深度学习模型以提高元件识别准确率
• 支持更复杂的多层 PCB 分析
• 开发 Web 界面，提供更友好的用户体验
• 增加电路仿真功能

贡献指南

欢迎提交 Pull Request 或 Issue 来帮助改进项目。请确保遵循项目的代码规范和贡献指南。

许可证

本项目采用 木兰宽松许可证 (Mulan PSL) 进行许可。
有关详细信息，请参阅 LICENSE 文件。

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