基于机器学习和OCR技术的元器件三维尺寸信息提取与建模研究

摘要

随着我国经济的快速增长，民众的富裕带动了消费的升级。用户对电子产品的工艺及设计要求日益苛刻，以功能为主的产品逐渐显得力不从心。产品设计初期的模型仿真就扮演了越来越重要的角色。但由于国内中小微企业自身实力的限制，很难获得元器件仿真模型。因此，利用机器学习和OCR技术方便快捷地提取三维尺寸信息，再研究结合主流EDA软件的二次开发功能自动生成标准模型，来帮助中小微企业提升智造水平具有重要的实际意义。 

本文以实用性为出发对机器学习、OCR技术做了针对性的应用尝试，形成了从识别、提取到建模基本完整的技术整合。其中，在识别阶段提出了利用机器学习的图片识别及检索来识别元器件的关键页；在提取阶段提出了利用OCR技术来实现提取元器件三维信息至标准的数据文档内的方法；在建模阶段研究了如何利用Cadence的二次开发功能来自动建立标准模型。这些技术的整合探索为能够方便快速地生成元器件模型提供了一种思路。

代码部分主要以MATLAB，C++，LISP语言来实现，虽然系统逻辑代码显得粗糙和冗余，但能够完成基本目的，相信在通过更多地使用训练和优化后，有望变得精炼和通用化。

关键词：机器学习；光学字符识别（OCR）；元器件三维尺寸；模型建立

目录

摘要 I

Abstract II

第1章 概述 1

1.1 背景 1

1.2 研究现状 1

1.3 本文的研究工作 2

第2章 机器学习方法及应用 3

2.1 机器学习原理及应用 3

2.2 分类算法及图像处理 4

2.3 机器学习识别器件关键页 6

2.4 本章小结 6

第3章 OCR技术方法及应用 7

3.1 OCR技术及应用 7

3.2 提取尺寸信息 8

3.3 本章小结 9

第4章 建模研究 10

4.1 建模工具介绍 10

4.2 方法及实现原理 10

4.3 本章小结 11

第5章 仿真与分析 12

5.1 仿真 12

5.2 本章小结 14

第6章 总结与展望 15

6.1 总结 15

6.2 展望 15

参考文献 16

致谢 17