Netlistify: преобразование схемных диаграмм в нетлисты с помощью глубокого обучения

Аналоговые и смешанные сигнальные (AMS) схемы часто представлены в виде схематических изображений в учебниках, научных статьях, патентах и других технических документах для облегчения понимания. Однако рабочие процессы проектирования AMS опираются на нетлисты, а не на схемы, для таких задач, как моделирование, симуляция, автоматический подбор размеров элементов и синтез компоновки. Преобразование схематических изображений в нетлисты является сложной задачей из-за большого разнообразия компонентов и сложности их связности. В этой статье представлен Netlistify — автоматизированный инструмент на основе глубокого обучения, преобразующий диаграммы схем в нетлисты посредством точного распознавания компонентов, определения их ориентировки и анализа и извлечения связей. В отличие от традиционных методов, опирающихся на фиксированные алгоритмические правила для извлечения связей, Netlistify использует глубокое обучение для всестороннего анализа как компонентов, так и их взаимосвязей, обеспечивая детальное понимание структуры схем и существенно повышая точность генерации нетлистов. Преодолевая сложности, связанные со сложностью связности, с помощью подхода, основанного на данных, Netlistify предоставляет надежное и эффективное решение для интерпретации схем. Экспериментальные результаты показывают, что Netlistify достигает высокой точности, превосходит современные методы и демонстрирует большой потенциал для сбора данных проектирования AMS и бесшовной интеграции в современные потоки автоматизации проектирования.