PCB自动布线系统及方法与流程

本申请涉及集成电路技术领域，尤其是涉及一种pcb自动布线系统及方法。

背景技术：

布线是在pcb(printedcircuitboard，印制电路板)设计中一个关键的步骤，其功能是将元器件之间通过导线连接起来，实现特定的功能。传统的pcb设计流程，在原理图设计、pcb布局等过程中需要花费大量时间，在自动布线过程后，还需要进行手工调整，整个过程自动化程度不高，大部分工作由人工完成，效率低下。对于结构复杂，层数多，元器件种类多的pcb，自动布线结果往往很难满足电气性能的要求。

现有的pcb设计软件主要由三部分构成，即原理图部分、pcb部分、仿真部分，这三个部分通过网络表连接。pcb自动布线部分一般采用传统的布线算法如迷宫算法、线探索法等，这些算法运行时占用的存储空间大，且运算量大，效率低下，在处理结构复杂的pcb时很难达到满意的效果。

技术实现要素：

本申请的目的在于提供一种pcb自动布线系统及方法，以缓解现有技术中布线效率低、布线效果差的技术问题。

本申请实施例提供一种pcb自动布线系统，系统包括：原理图模块、复用处理模块、自动规则模块和ai布线模块；

原理图模块，用于生成电路原理图对应的网表；网表包括：器件参数、电气连接关系、布局和规则信息；

复用处理模块，用于从网表中提取电路原理图中各个功能模块对应的模块信息；模块信息包括：模块的布局信息、走线信息及器件参数；

自动规则模块，用于根据网表及用户预设规则，生成各个功能模块对应的布线规则；自动规则模块中包括对多个电路板图的布线规则进行深度学习后得到的规则生成模型；

ai布线模块，用于根据各个功能模块对应的模块信息和布线规则，进行自动布线；ai布线模块中包括对多个功能模块和布线规则进行深度学习后得到的布线模型。

进一步的，自动规则模块还用于，从网表中提取规则信息，将规则信息和用户预设规则输入规则生成模型中，以使规则生成模型输出各个功能模块对应的布线规则。

进一步的，ai布线模块包括：布线模型生成模块、布线模块和后处理模块；

ai布线模块，还用于通过布线模型生成模块，对各个功能模块对应的模块信息进行布局匹配，及对各个功能模块对应的布线规则进行规则匹配，生成各个功能模块分别对应的目标布线模型，并调用与每个目标布线模型对应的布线模块进行布线操作，通过后处理模块输出布线结果。

进一步的，系统还包括：评价模块；评价模块中包括对多个电路布线规则和布局信息进行深度学习而生成的评价模型；

ai布线模块，还用于通过后处理模块，实时将当前布线信息发送至评价模块；

评价模块，用于通过评价模型对当前布线信息进行评价，并将评价信息返回至ai布线模块，以使ai布线模块基于评价信息对布线模型进行修改，并重新进行布线操作，直到评价信息满足预设评价要求。

进一步的，系统还包括：仿真模块；

复用处理模块，还用于从网表中提取各个功能模块对应的仿真模型和仿真参数，并将各个功能模块对应的仿真模型和仿真参数发送至仿真模块；

ai布线模块，还用于在自动布线完成后，将布线信息发送至仿真模块；布线信息包括：线宽、线长、位置、过孔；

仿真模块，基于各个功能模块对应的仿真模型、仿真参数及布线信息，对布线完成后的pcb进行仿真，得到仿真结果。

进一步的，ai布线模块，还用于将当前布线信息发送至评价模块；

自动规则模块，还用于将布线规则发送至评价模块；

仿真模块，还用于将仿真结果发送至评价模块；

评价模块，还用于通过评价模型对当前布线信息、布线规则及仿真结果进行评价，并将评价信息返回至ai布线模块，以使ai布线模块基于评价信息对布线模型进行修改，并重新进行布线操作，直到评价信息满足预设评价要求。

进一步的，仿真模块包括：信息处理模块、电路分析模块和显示模块；

信息处理模块，用于根据仿真模型、仿真参数及布线结果进行综合处理，生成pcb的全局模型，并将全局模型发送至电路分析模块；

电路分析模块，用于对全局模型进行电路分析，并将电路分析结果发送至显示模块；

显示模块，用于对电路分析结果进行显示并输出仿真结果。

进一步的，电路分析模块包括：电路动态分析模块和电路暂态分析模块。

本申请实施例还提供一种pcb自动布线方法，方法应用于pcb自动布线系统中，pcb自动布线系统包括：原理图模块、复用处理模块、自动规则模块和ai布线模块；方法包括：

原理图模块，用于生成电路原理图对应的网表；网表包括：器件参数、电气连接关系、布局和规则信息；

复用处理模块，用于从网表中提取电路原理图中各个功能模块对应的模块信息；模块信息包括：模块的布局信息、走线信息及器件参数；

自动规则模块，用于根据网表及用户预设规则，生成各个功能模块对应的布线规则；自动规则模块中包括对多个电路板图的布线规则进行深度学习后得到的规则生成模型；

ai布线模块，用于根据各个功能模块对应的模块信息和布线规则，进行自动布线；ai布线模块中包括对多个功能模块和布线规则进行深度学习后得到的布线模型。

进一步的，pcb自动布线系统还包括：评价模块；评价模块中包括对多个电路布线规则和布局信息进行深度学习而生成的评价模型；方法还包括：

ai布线模块，还用于实时将当前布线信息发送至评价模块；

评价模块，用于通过评价模型对当前布线信息进行评价，并将评价信息返回至ai布线模块，以使ai布线模块基于评价信息对布线模型进行修改，并重新进行布线操作，直到评价信息满足预设评价要求。

本申请实施例提供的pcb自动布线系统及方法，均可以通过系统中的原理图模块、复用处理模块、自动规则模块和ai布线模块的共同作用，实现一种高效率的自动布线过程。其中，原理图模块用于生成电路原理图对应的网表；网表包括：器件参数、电气连接关系、布局和规则信息；复用处理模块用于从网表中提取电路原理图中各个功能模块对应的模块信息；模块信息包括：模块的布局信息、走线信息及器件参数；自动规则模块用于根据网表及用户预设规则，生成各个功能模块对应的布线规则；ai布线模块用于根据各个功能模块对应的模块信息和布线规则，进行自动布线；其中，自动规则模块中包括对多个电路板图的布线规则进行深度学习后得到的规则生成模型；ai布线模块中包括对多个功能模块和布线规则进行深度学习后得到的布线模型，由于自动规则模块和ai布线模块中均包括通过深度学习后得到的模型，因此，可以提高自动布线的准确度及布线效率。

附图说明

为了更清楚地说明本申请具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本申请的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为现有技术中的一种传统pcb设计的流程图；

图2为现有技术中的一种pcb设计软件框图；

图3为本申请实施例提供的一种pcb自动布线系统的框图；

图4为本申请实施例提供的另一种pcb自动布线系统的框图；

图5为本申请实施例提供的一种pcb自动布线系统中自动规则模块的工作原理图；

图6为本申请实施例提供的一种pcb自动布线系统中ai布线模块的工作原理图；

图7为本申请实施例提供的一种pcb自动布线系统中复用处理模块的工作原理图；

图8为本申请实施例提供的一种pcb自动布线系统中仿真模块的工作原理图；

图9为本申请实施例提供的一种pcb自动布线系统中评价模块的工作原理图；

图10为现有技术中的一种pcb元器件布局图；

图11为本申请实施例提供的一种pcb元器件布局图；

图12为本申请实施例提供的一种pcb功能模块图；

图13为本申请实施例提供的一种pcb自动布线方法的流程图。

具体实施方式

下面将结合实施例对本申请的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

布线是在pcb设计中一个关键的步骤，其功能是将元器件之间通过导线连接起来，实现特定的功能。在pcb设计中，往往希望使用自动布线以提高效率，节省时间。图1是传统pcb设计的流程。

传统的pcb设计流程，在原理图设计、pcb布局等过程中需要花费大量时间，在自动布线过程后，还需要根据需要进行手工调整，整个过程自动化程度不高，大部分工作由人工完成，效率低下。对于结构复杂，层数多，元器件种类多的pcb，自动布线结果往往很难满足要求。同时，布线过程中没有对电气性能(如频率、电磁兼容等)进行充分的考虑，这可能导致完成后的pcb难以满足要求。

现有的pcb设计软件框图如图2所示，主要由三部分构成，即原理图部分、pcb部分、仿真部分，这三个部分通过网络表连接。pcb自动布线部分一般采用传统的布线算法如迷宫算法、线探索法等，这些算法运行时占用的存储空间大，且运算量大，效率低下，在处理结构复杂的pcb时很难达到满意的效果。

基于此，本申请实施例提供一种pcb自动布线系统及方法，以缓解现有技术中布线效率低、布线效果差的技术问题。

为便于对本实施例进行理解，首先对本申请实施例所公开的一种pcb自动布线系统进行详细介绍。

图3为本申请实施例提供的一种pcb自动布线系统的框图，该系统包括：原理图模块31、复用处理模块32、自动规则模块33和ai(artificialintelligence，人工智能)布线模块34。

其中，原理图模块31分别与复用处理模块32和自动规则模块33连接，复用处理模块32和自动规则模块33又分别与ai布线模块34连接。

原理图模块31，用于生成电路原理图对应的网表；网表包括：器件参数、电气连接关系、布局和规则信息；复用处理模块32，用于从网表中提取电路原理图中各个功能模块对应的模块信息；模块信息包括：模块的布局信息、走线信息及器件参数；自动规则模块33，用于根据网表及用户预设规则，生成各个功能模块对应的布线规则；自动规则模块中包括对多个电路板图的布线规则进行深度学习后得到的规则生成模型；ai布线模块34，用于根据各个功能模块对应的模块信息和布线规则，进行自动布线；ai布线模块中包括对多个功能模块和布线规则进行深度学习后得到的布线模型。

具体实施时，上述原理图模块31的主要功能是绘制电路原理图，并生成该电路原理图对应的网表，与传统的网表不同的是，除了包括元器件属性信息和电气连接关系外，网表还包含了原理图中各功能模块的布局和规则信息。在本实施例中，复用处理模块32的功能为从网表中提取电路原理图中各个功能模块对应的模块信息，比如：模块的布局信息、走线信息及器件参数。

上述自动规则模块33和ai布线模块34中均包括通过对样本的深度学习而得到的模型，如，自动规则模块33中包括对多个电路板图的布线规则进行深度学习后得到的规则生成模型；具体的，规则生成模型的产生是深度学习的结果，其数据源是大量的电路板图，采用无监督学习的方式，对不同的电路规则进行学习和分类，最终生成可以针对每一类电路生成相应规则的模型。ai布线模块34中包括对多个功能模块和布线规则进行深度学习后得到的布线模型。该布线模型也是深度学习的结果，训练的主要流程与规则生成模型类似，其学习过程主要是根据输入的模块和规则，训练出最佳的布线模型，通过该布线模型可以达到最优的布线结果。进而可以实现规则的自动生成和自动布线过程，如，自动规则模块33根据网表及用户预设规则，生成各个功能模块对应的布线规则；ai布线模块34根据各个功能模块对应的模块信息和布线规则，进行自动布线。

本申请实施例提供pcb自动布线系统中，由于自动规则模块和ai布线模块中均包括通过深度学习后得到的模型，因此，可以提高自动布线的准确度及布线效率。

在另一种优选的实施方式中，提供了另一种pcb自动布线系统的框图，如图4所示，除了包括与上一实施例类似的原理图模块41、复用处理模块42、自动规则模块43和ai布线模块44外，还包括：评价模块45和仿真模块46。

其中，原理图模块41分别与复用处理模块42和自动规则模块43连接，复用处理模块42和自动规则模块43又分别与ai布线模块44连接，复用处理模块42还与仿真模块46连接，自动规则模块43还与评价模块45连接，仿真模块46还与评价模块45连接，仿真模块46和评价模块45分别与ai布线模块44连接。该评价模块45中包括对多个电路布线规则和布局信息进行深度学习而生成的评价模型。评价模型的产生同样是深度学习的结果，在训练过程中，通过分析大量的电路规则及布局信息，提取出相应的评价模型，通过测试及修正改进以达到最优。

本实施例中，自动规则模块43还用于从网表中提取规则信息，将规则信息和用户预设规则输入规则生成模型中，以使规则生成模型输出各个功能模块对应的布线规则。

具体的，参见图5所示，自动规则模块43的功能是对用户输入的网表、布局和一些人为设定的必要规则，即上述用户预设规则进行解读以后，解算出针对此特定输入的特定的布线规则。除了从网表中提取规则以外，用户也可以加入针对特定模块的自定义规则，所有的规则经过自动规则模块43处理后，生成量化的布线规则，以提供给ai布线模块44处理。

进一步的，ai布线模块44还可以具体包括：布线模型生成模块、布线模块和后处理模块。其中，ai布线模块44，还用于通过布线模型生成模块，对各个功能模块对应的模块信息进行布局匹配，及对各个功能模块对应的布线规则进行规则匹配，生成各个功能模块分别对应的目标布线模型，并调用与每个目标布线模型对应的布线模块进行布线操作，通过后处理模块输出布线结果。

上述ai布线模块44，还可以用于通过后处理模块，实时将当前布线信息发送至评价模块45；评价模块45，用于通过评价模型对当前布线信息进行评价，并将评价信息返回至ai布线模块44，以使ai布线模块44基于评价信息对布线模型进行修改，并重新进行布线操作，直到评价信息满足预设评价要求。

上述ai布线模块44，还可以在自动布线完成后，将布线信息发送至仿真模块46；布线信息包括：线宽、线长、位置、过孔；上述仿真模块46，可以基于各个功能模块对应的仿真模型和仿真参数及布线信息，对布线完成后的pcb进行仿真，得到仿真结果。

在另一种优选实施方式中，ai布线模块44，还可以将当前布线信息发送至评价模块45；自动规则模块43，还用于将布线规则发送至评价模块45；仿真模块46，还用于将仿真结果发送至评价模块45；评价模块45，还用于通过评价模型对当前布线信息、布线规则及仿真结果进行评价，并将评价信息返回至ai布线模块44，以使ai布线模块44基于评价信息对布线模型进行修改，并重新进行布线操作，直到评价信息满足预设评价要求。

在本实施例的优选方式中，上述仿真模块46包括：信息处理模块、电路分析模块和显示模块。

其中，信息处理模块，用于根据仿真模型、仿真参数及布线结果进行综合处理，生成pcb的全局模型，并将全局模型发送至电路分析模块；电路分析模块，用于对全局模型进行电路分析，并将电路分析结果发送至显示模块；显示模块，用于对电路分析结果进行显示并输出仿真结果。上述电路分析模块包括：电路动态分析模块和电路暂态分析模块。

具体的，图6示出了本申请实施例提供的ai布线模块44的工作原理图。ai布线模块44就是使用迭代的方法对pcb进行布线，此时的布线单位是模块而不是元器件。ai布线模块44的输入源有三个，分别来自复用处理模块42、自动规则模块43和评价模块45。ai布线模块44对输入源的信息进行布局匹配和规则匹配后，生成布线模型，调用布线模块进行布线，每进行一步或几步，后处理模块会输出信息到评价模块45，评价模块45对当前布线进行评价，得出反馈信息，再送回到ai布线模块44，对布线模型进行修正，如此循环往复，直到全部布线完成。

在系统中包括仿真模块46的情况下，上述复用处理模块42，还可以包括另一种功能，从网表中提取各个功能模块对应的仿真模型和仿真参数，并将各个功能模块对应的仿真模型和仿真参数发送至仿真模块46。

如图7所示，复用处理模块42的主要功能是从网表中提取全部功能模块的信息，并将这些信息进行整体处理，分别得到pcb的整体信息和仿真模型信息。pcb整体信息包括模块的布局、模块内部的走线、模块内器件的参数等等，这些信息中的一部分将传递给后面的ai布线模块44作为信息输入。仿真模型信息包含每个独立模块的仿真模型和仿真参数，这些参数通常包含了模块在复杂环境中仿真和测试的各项记录结果，这些参数对于仿真模块46是必须的。

参见图8所示，上述仿真模块46的主要功能是对布线完成后的pcb进行仿真，以检验是否满足设计要求。仿真模块46的输入信息分别来自复用处理模块42和ai布线模块44。复用处理模块42提供了模块内部的仿真模型及仿真参数，ai布线模块44提供了布线的相关信息如线宽、线长、位置、过孔等，这些信息经信息处理模块综合后生成pcb的全局模型，传递给电路分析部分。电路分析部分包含暂态分析和稳态分析，分析结果经处理后进行可视化显示，通过仿真，可以对整个电路的运行状态进行全面的了解，对于没有达到设计要求的部分，可以反馈到评价函数中，通过评价函数传递到布线模块，对当前布线进行修改，若仿真结果符合要求，则整个布线过程结束。

参见图9所示，上述评价模块45的主要功能是建立评价模型，对当前布线结果进行全局评价，输出评价信息到ai布线模块44，以改进ai布线模块44的布线结果，直到满足设计要求。输入源有三个，分别是来自自动规则模块43的额规则输入，来自仿真模块46的仿真结果和来自ai布线模块44的布线信息。

本申请实施例提供的pcb自动布线系统，同现有的pcb布线系统相比，有以下优点：

1.复用性高。在设计新的pcb板时可以大量使用已有的模块进行新的pcb设计；

2.布线效率高。布线模块的布线对象不是一个个元器件，而是一个个模块，大大减少了计算规模和计算时间；

3.可靠性高。可以对构成模块的各元件进行详细研究，确认最优的组合，在提高效率的同时也能具有较高的可靠性。

上述自动规则模块、ai布线模块和评价模块采用了深度学习的思路，通过大量数据的训练来实现相应的功能，在布线过程中能够确保在布通的同时具有很好的电气性能。

此外，本申请实施例还采用了模块化pcb设计思想，主要体现在以下两个方面：

1.布线系统软件的模块化

如上所述，将布线系统设计为6个模块，每个模块完成特定的功能，模块与模块之间通过数据流进行信息交换。

2.pcb布局的模块化

传统的pcb布局以元器件为单位，如图10所示，如果把具有特定功能的一组元器件划分为一个模块，那么pcb板可以看作是由许许多多的模块构成的，这样将大大降低布局的难度，如图11所示。

对于每一个功能模块，需要对其进行合理的设计，使其能够满足模块化pcb设计的要求，如图12所示：pcb功能模块主要由四部分构成，分别是原理图部分、pcb部分、仿真模型部分和规则部分。原理图部分包含了构成模块的所有元器件的原理图及连接关系，以及输入输出接口；pcb部分包含了构成模块的所元器件的封装及电气连接；仿真模型包含了模块内部走线及电气特性的仿真模型及数据；规则部分包含了该模块在与其他模块进行连接时应当遵循的原则。

基于上述pcb自动布线系统，本申请实施例还提供一种pcb自动布线方法，该方法应用于pcb自动布线系统中，pcb自动布线系统包括：原理图模块、复用处理模块、自动规则模块和ai布线模块；方法包括以下步骤，参见图13所示：

步骤s101，原理图模块，用于生成电路原理图对应的网表；网表包括：器件参数、电气连接关系、布局和规则信息；

步骤s102，复用处理模块，用于从网表中提取电路原理图中各个功能模块对应的模块信息；模块信息包括：模块的布局信息、走线信息及器件参数；

步骤s103，自动规则模块，用于根据网表及用户预设规则，生成各个功能模块对应的布线规则；自动规则模块中包括对多个电路板图的布线规则进行深度学习后得到的规则生成模型；

步骤s104，ai布线模块，用于根据各个功能模块对应的模块信息和布线规则，进行自动布线；ai布线模块中包括对多个功能模块和布线规则进行深度学习后得到的布线模型。

进一步的，pcb自动布线系统还包括：评价模块；评价模块中包括对多个电路布线规则和布局信息进行深度学习而生成的评价模型；上述方法还包括以下步骤：

ai布线模块，用于实时将当前布线信息发送至评价模块；

评价模块，用于通过评价模型对当前布线信息进行评价，并将评价信息返回至ai布线模块，以使ai布线模块基于评价信息对布线模型进行修改，并重新进行布线操作，直到评价信息满足预设评价要求。

在另一种实施方式中，上述系统还包括：仿真模块；上述方法还包括以下步骤：

复用处理模块，用于从网表中提取各个功能模块对应的仿真模型和仿真参数，并将各个功能模块对应的仿真模型和仿真参数发送至仿真模块；

ai布线模块，用于在自动布线完成后，将布线信息发送至仿真模块；布线信息包括：线宽、线长、位置、过孔；

仿真模块，用于基于各个功能模块对应的仿真模型和仿真参数及布线信息，对布线完成后的pcb进行仿真，得到仿真结果。

在一种优选方式中，上述自动规则模块还用于，从网表中提取规则信息，将规则信息和用户预设规则输入规则生成模型中，以使规则生成模型输出各个功能模块对应的布线规则。

上述ai布线模块包括：布线模型生成模块、布线模块和后处理模块；ai布线模块，还用于通过布线模型生成模块，对各个功能模块对应的模块信息进行布局匹配，及对各个功能模块对应的布线规则进行规则匹配，生成各个功能模块分别对应的目标布线模型，并调用与每个目标布线模型对应的布线模块进行布线操作，通过后处理模块输出布线结果。

上述方法还包括：

ai布线模块，还用于将当前布线信息发送至评价模块；

自动规则模块，还用于将布线规则发送至评价模块；

仿真模块，还用于将仿真结果发送至评价模块；

评价模块，还用于通过评价模型对当前布线信息、布线规则及仿真结果进行评价，并将评价信息返回至ai布线模块，以使ai布线模块基于评价信息对布线模型进行修改，并重新进行布线操作，直到评价信息满足预设评价要求。

上述仿真模块包括：信息处理模块、电路分析模块和显示模块；信息处理模块，用于根据仿真模型、仿真参数及布线结果进行综合处理，生成pcb的全局模型，并将全局模型发送至电路分析模块；电路分析模块，用于对全局模型进行电路分析，并将电路分析结果发送至显示模块；显示模块，用于对电路分析结果进行显示并输出仿真结果。其中，电路分析模块包括：电路动态分析模块和电路暂态分析模块。

本申请实施例所提供的方法的实现过程可以参考上述系统实施例，以此不再赘述。

本申请实施例提供的pcb自动布线方法，可以通过系统中的原理图模块、复用处理模块、自动规则模块和ai布线模块的共同作用，实现一种高效率的自动布线过程。其中，原理图模块用于生成电路原理图对应的网表；网表包括：器件参数、电气连接关系、布局和规则信息；复用处理模块用于从网表中提取电路原理图中各个功能模块对应的模块信息；模块信息包括：模块的布局信息、走线信息及器件参数；自动规则模块用于根据网表及用户预设规则，生成各个功能模块对应的布线规则；ai布线模块用于根据各个功能模块对应的模块信息和布线规则，进行自动布线；其中，自动规则模块中包括对多个电路板图的布线规则进行深度学习后得到的规则生成模型；ai布线模块中包括对多个功能模块和布线规则进行深度学习后得到的布线模型，由于自动规则模块和ai布线模块中均包括通过深度学习后得到的模型，因此，可以提高自动布线的准确度及布线效率。

最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的范围。