PCBnet：数据集和从原理图自动构建 SPICE 网表

印刷电路板 (PCB) 是现代电子系统的基础，但人工智能驱动的 PCB 设计自动化仍然受到缺乏大规模配对原理图网表数据集的限制。由于不同的元件类型、复杂的布线拓扑和嘈杂的文本注释，PCB 原理图尤其具有挑战性。为了解决这一差距，我们推出了 PCBnet，这是一个大型 PCB 原理图数据集，包含 300 多个带有注释引脚和配对 SPICE 网表的实际设计。它包含超过 50,000 个组件实例、150,000 条电线、100,000 个文本区域和 400,000 个字符。我们进一步开发了一种自动化原理图到网表的管道，它结合了视觉识别、拓扑构造和领域知识引导的多智能体校正。该方法实现了 94.54% 的组件检测 mAP、98.57% 的文本识别准确率和 84.47% 的端到端连接准确率。 PCBnet为未来人工智能驱动的PCB设计自动化提供了基准和数据基础。