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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。

原理图示例

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。

处理后的PCB图像

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。

铜层轨迹

使用方法

克隆仓库到本地

安装所需依赖：

pip install opencv-python numpy scikit-image

```
python main.py
```
按提示输入 PCB 图像路径
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