CircuitMaker

CircuitMakerは無料のコミュニティ主導型PCB設計ツールです。CircuitMakerでプリント基板を設計するためのリソースを参照してください。

Explore CircuitMaker Software Download CircuitMaker Free PCB Design Software

Filter

見つかりました

Sort by

PCB回路設計で微細な短絡の発生を防止する方法

PCB回路設計で微細な短絡の発生を防止する方法 1 min Thought Leadership デートで出掛けたディナーのパスタに髪の毛が入っていたということほど、悲惨な話があるでしょうか。口に入れた後に気付いたとすればなおのことでしょう。この悲劇を避ける方法は2つあります。ひとつは、料理を口に運ぶ前に髪の毛が入っていないかどうかを徹底的に確かめること。もうひとつは、料理に髪の毛が入ってしまう危険を完全になくすこと（ただし、この場合は別のレストランを選ぶ必要があるかもしれません）。PCBの設計では、2～3本の髪の毛がそれほど大きな損害をもたらすことはありませんが、QCではどんなに微細な短絡も大問題になります。短絡を見つけるのには時間がかかるうえ、その修正コストはPCB実装よりも高額になることがあります。レストランの食事に髪の毛が入っていては困るように、設計でも短絡が発生するのを回避しなければなりません。とはいえ、人間はミスをするものです。短絡を完全には回避できないかもしれませんが、成功事例を実践して危険を最小限にすることは可能なはずです。微細な短絡とは何か？どのように発生するのか？短絡は、関連していない2つの信号間の想定外の接続によって発生します。たとえば、正の電圧がGND信号と接続した場合には短絡と見なされます。信号が太い銅箔で接続されていれば、短絡は肉眼でも確認できます。これは、PCBが機械を使わずに手作業で作成されている場合にあてはまります。微細な短絡が懸念事項となるのは、PCBが機械で製造される場合です。これは、髪の毛のように細い銅箔が2つの信号を接続してしまうことがあるからです。こうした短絡は、実装されたPCBで一連のQCテストが実施されるまで、肉眼では特定できません。残念ながら、製造工程のこうした遅い段階で短絡が見つかると、それまでに費やした時間や原材料のコストは確実に無駄になります。短絡がどのように発生するのかを理解するためには、 PCB製造の一般的なプロセスを把握しておく必要があります。通常、PCBは非導電性の基板にラミネート加工された銅箔を使って製造されます。電気回路をPCBに実装するための一般的な方法は写真製版法で、電気回路の画像を含むシルクスクリーンのラミネートが、フォトレジストコーティングされたPCB上に配置されます。次に、PCBに紫外線（UV）が照射され、シルクスクリーンで覆われていない領域がアンモニアベースの溶液でエッチング除去されます。大半の場合、これらの処理は自動で行われ、問題がある場合は信号のパッドやトラックに接続する細い銅箔が残ることになります。製造後に徹底したテストを実施しない場合は、製造のその後の段階で不要な問題が発生する危険があります。大半の場合、微細な短絡を早い段階で特定することはほぼ不可能微細な短絡は適切な電気テストによって削減可能 PCB設計を独学で勉強した私にとって、製造後の電気テストを実施しなかったために大変な痛手を負ったことは最大の教訓の1つです。「製造後に必要な電気チェックは PCBの製造業者がすべて請け負ってくれる」と考えるのは安全ではありません。PCBを実装工程に送る前に、必ずフライングプローブテストなどの電気テストを実施して合格するようにしてください。フライングプローブテストでは、高精度のプローブが高速で移動しながらコンポーネントのパッドやビアをチェックし、製造での欠陥や設計のミスが特定されます。なお、電気テストは100%確実なものではなく、微細な短絡を特定できない場合もあります。とはいえ、欠陥のあるPCBを実装工程に送ってしまう危険は大幅に低減できます。また、電気テストを通過したPCBに欠陥が見つかった場合に製造業者が確実に補償してくれれば、危険をさらに減らすことができます。上記の場合、評判のよい製造業者であれば、欠陥のあるPCBを交換し、実装されたコンポーネントの費用を弁償してくれます。 PCBは実装工程に送る前に必ずテストすること微細な短絡の発生を削減するために設計者が実践できること

Google Glassの仕組みと使用されるコンポーネント

Google Glassの仕組みと使用されるコンポーネント 1 min Thought Leadership かつて、Arthur C. Clarkeは「十分に進歩した技術は、魔法と区別がつかない」と言いました。それが真実であれば、Googleは大勢の魔女や魔法使いを雇わなければなりません。長年にわたって技術の限界を押し広げてきたGoogleでは、たくさんのアイデアが実を結ぼうとしています。自動運転車などの製品が実現しつつありますが、私個人としては Googleが出資に参加しているスマートセンサープラットフォームに希望を託しています。とはいえ、期待されている最も素晴らしい技術といえば、何と言ってもGoogle Glassでしょう。2012年と2013年に世間を驚かせたこの製品を見て、私たちはインターネットが目元で利用できる世界に思いを巡らせました。先日、Glassがエンタープライズ・エディション（Glass EE）として復活することが正式に発表され、この夢の世界が職場で現実のものになろうとしています。そこで、最初のGlassの仕組みと利用されたコンポーネントについて確認したうえで、新しいGlass EEで利用されるコンポーネントについて考えてみたいと思います。仕組み Google Glassの長所の1つは単純明快なことです。私が最初にGlassを目にしたときは、何かの魔法のようなものを使って機能しているのに違いないと真剣に考えたほどです。しかし、さらに調べてみると、Googleの技術者は私たちと同じように魔法を使えない普通の人たちでした。彼らは優れたプリズムとプロジェクターのシステムを使って、情報を直接ユーザーの目に送っているのです。送信された情報は、一方のアームに搭載されているチップと小さなコンピューターで収集、処理されます。

ハイパーループの栄光に向けてのBadgerloopの活動、イーロン・マスクの関心を惹く

ハイパーループの栄光に向けてのBadgerloopの活動、イーロン・マスクの関心を惹く 1 min OnTrack 6月のポッド2号機公開時のBadgerloopチームイーロン・マスクがハイパーループ方式の輸送システムの構想をホワイトペーパー紹介したのは2013年のことです。彼は完全なオープンソース方式による開発を提案し、ポッドコンテストに参加する大学を募集しました。コンテスト用のポッドを試運転で走らせる1マイル近い縮小版の真空チューブの建設資金は、スペースXが負担しました。スペースXが定めた一連の要件に適合しスペースXが強く望んでいるチューブ走行を第1回のコンテストで実現するチャンスを獲得できたポッドは、3つだけでした。すべてのチームにとって最初の関門は構想と設計でした。選出されたいくつかの設計案が、2016年1月のデザイン週間の週末にテキサスA&M大学で採用され審査されることになっていました。1,000件の設計案のうち120のチームのものだけが選出され、デザイン週間の週末に参加できることになりました。目標を達成できたのはBadgerloopチームだけではありませんでしたが、Badgerloopチームは、「設計製作全般」のカテゴリーで印象的な世界レベルの競争相手たちの中で第3位を獲得しました。これにより彼らは、ポッドを製作し2017年1月の第1回コンテストで競争するチャンスを確立できました。通常の学年期間や夏季期間でBadgerloopチームの陣容は変化しましたが、メンバー数は30 ～ 80名でした。キャッスルは12人ほどのリーダーの1人で、電気担当チームの重要人物です。電気システムチームは、Altium Designerを使用して、STMのNucleoを採用した1枚のマイクロコントローラー基板とシールドを設計しました。この基板は次回新たなポッドを開発する際にも再利用できるようになっています。また、彼らはバッテリー安定化基板と電磁弁制御基板も設計しました。ワークフローを簡素化するため、彼らは、チームメンバーが2つの大陸と3つのタイムゾーンに分散してしまう夏季期間中でも密に連携しながらプリント基板設計を行えるよう、サブバージョンネットワークを開発しました。 2017年6月17日に公開されたポッド2号機 Badgerloopチームは2016年12月にポッド1号機を公開し、1月下旬の第1回ハイパーループポッドコンテストに向けて国内を輸送しました。彼らの目標は高く、ポッドのチューブ内走行を目指して週40

New Jersey Institute of Technologyのバハレーシングチームのメンバーたち

New Jersey Institute of Technologyのバハレーシングチームのメンバーたち 1 min OnTrack BurghartさんはNJITで機械工学を学んでいる2回生で、バハレーシングチームの電子設計を担当するサブチームのリーダーです。レーシングカーにはメインのダッシュシステム、データ収集ボード、ディスプレイ盤、20のセンサーに接続されている前方と後方のドングルが搭載されています。 Burghartさんは子どもの頃からエンジニアの好奇心が芽吹いており、いろいろなものを分解して遊んでいたと言います。中学と高校では、ロボット工学にも触れました。ラッキーなことに、彼が通っていた高校には3Dプリンタがあったため、彼はそれを使って完全に機能するクアッドコプターを設計して完成させました。NJITに入学後は、現在40名が在籍し、Daniel Brateris教授が顧問を務めるSAEバハレーシングチームに参加しています。電気工学科で教鞭をとっているBrateris教授は、経験に基づく学習の指導者も務めています。Altiumは、NJITで構築中のMaker Spaceへの資金援助を行うスポンサーの1社となる予定です。今年、NJITのハイランダーレーシングチームはカリフォルニア、イリノイ、カンザスで開催される3つのレースに出場します。現時点での成績は、カリフォルニアで総合13位、シーズン初の4時間耐久レースでは1位となっています。（動画を見る） https://youtu.be/3EsAoJC1MM0 「百聞は一見にしかず」という諺があります。レースでの成功を実現させたNJITのハイランダーバハレーシングチームから、感謝の言葉とともに送られてきた写真をぜひご覧ください。とはいえ、次世代のイノベーターを生み出すこうした素晴らしいプロジェクトに参加できるのを心から感謝しているのはAltiumのチームのほうです。皆さん、本当におめでとうございます！

4～20mAの電流ループレシーバーを最小の部品数で設計する方法

4～20mAの電流ループレシーバーを最小の部品数で設計する方法 1 min Thought Leadership 私は昔からGordon Ramsayのファンでした。彼は、ヘルズキッチンの不運な競技参加者が毎回生のホタテを提供するたびに、愉快な文句をつけて楽しませてくれます。しかし、本当に面白かったのは、彼がアジア料理を試みたときです。状況は一変し、彼は優れたアジア料理が、いつも作っているビーフウェリントンとは完全に異なるものであるということを、苦心の末に学んでいました。プロセス制御: 4 ～ 20mAが最適な用途。私は、プログラマブルロジックコントローラー（PLC）が主流である業界で、純粋なデジタル電子回路の設計に5年間を費やした後、アナログ設計に移行したとき、同様な経験をしました。私が「Ramsayのアジア料理への挑戦」を最初に体験したのは、PLC用の低コストのローカライズされたオプションとして、8ビットマイクロコントローラーを搭載した複数の4 ～ 20mA電流ループレシーバーを使用する最初のプロジェクトに従事したときです。アナログプロセス制御の専門家にとってはごく簡単なことなのでしょうが、私は電流を、使い慣れ十分理解しているデジタル読み出し値へ変換しようとして、隅に追いやられました。 4 ～ 20mA電流ループの概略基礎から説明すると、4 ～ 20mAは制御業界における非常に一般的な標準です。4 ～ 20mAの変換器はHVAC、製造、データセンター、またはPLCが主流であるすべての業界に見られます。この業界標準では、センサーにより測定されるパラメーターが、4mAから20mAまでの範囲の直流により表されます。設計の仕事でずっと、純粋なデジタル電子回路を扱ってきた人なら、なぜ測定された信号を伝送するために電圧を使用しないのか? そして、なぜ0

組み込みシステム向けのリン酸鉄リチウムバッテリーとリチウムイオンバッテリーの比較

組み込みシステム向けのリン酸鉄リチウムバッテリーとリチウムイオンバッテリーの比較 1 min Blog この（比較的）新しい出会い系アプリTinderをご存じですか？私はまだ独身で交際相手がほしいので、試してみることにしました。まず、人の写真と経歴がランダムに出てくるので、気に入ったら右にスワイプ、気に入らなければ左にスワイプします。自分が右にスワイプし、相手も右にスワイプすると、お互いにチャットできます。試してみて、写真ばかり見ないで経歴を読むのにもう少し時間を割けばよかったと思いました。「マッチング」相手とチャットをしてみたら、写真を見て湧いた興味が冷めてしまったんです。組み込みシステムの場合も、特にバッテリーに問題があると同じように感じることがあります。たとえば、膨大な時間をかけて設計した基板なのに、バッテリーの劣化が早すぎたり、温度の問題で故障したりする場合です。最悪の場合、バッテリーから火花が出ることさえあります。私は交際相手のマッチングはできませんが、ボードに合ったバッテリー選びをお手伝いすることはできます。組み込みシステム向けの最も一般的な選択肢は、リチウムイオンバッテリー（Li-Ion）とリン酸鉄リチウムバッテリー（Li-phosphateまたはLiFePO4）の2つです。これら2つのタイプは、充電特性と放電特性がかなり異なります。どちらでも使用できる場合もありますが、どちらかがもう一方より適している場合が普通です。続きを読んで、どちらのタイプが皆さんの用途に最適かを判断してください。リチウムイオンバッテリー英語の「love」にはさまざまな意味があります。私は「I love my iPhone（iPhoneが大好き）」とも、「I love my girlfriend（彼女を愛してる）」とも言います。これらの「love」は、いくつか重要な点で意味が違います。同じように、一口に「リチウムイオン」と言っても、リチウムイオンバッテリーの種類が異なる場合があります。ここで述べるのは、ほとんどの場合がコバルト酸リチウム（LiCoO2）です。このリチウムイオンバッテリーは、アノードにグラファイトを使用しています。では、リチウムイオンバッテリーの仕様を見てみましょう。電圧: 公称3.6 V、範囲3.0 V ～ 4.2 V 比エネルギー: 150 ～

モノのインターネットのワイヤレスセンサーネットワークがマルチセンサーのプラットフォームにより得られる利点

モノのインターネットのワイヤレスセンサーネットワークがマルチセンサーのプラットフォームにより得られる利点 1 min Thought Leadership 世の中の人々は犬派と猫派に分かれますが、私の家族は常に猫派でした。私たちの家族は、「異常な」猫派になってしまわないよう、1つの重要な規則を自らに課していました。それは、家族の人数よりも多くの猫を飼ってはならないという規則です。時にはこの制限を取り払いたいと感じたことがありますが、猫の世話が手に負えないことにならないよう、常にこの規則を守ってきました。モノのインターネット（IoT）にも同じ原則が当てはまります。多くのIoTデバイスは少々極端であるとは思いますが、これらのデバイスのセンサーは単純性を実現しています。現在では、ほとんどのIoT機器に専用のセンサーアレイが存在し、気温や振動など周囲の各種の状況を測定します。一部のメーカーはマルチセンサーのプラットフォームに取り組んでいるため、この状況は近い将来に変化すると思われます。このような統合センサーソリューションには一般的に使用されるセンサーの広範なアレイが詰め込まれ、周囲の環境を調べることができます。このような統合されたセンサーにより、デバイスは1つの物理的な場所でデータを収集でき、機器間で互いに認識を共有することも可能です。このようなセンサーのパッケージにより、複雑性、コスト、保守の手間全てを減らすことができ、エンドユーザーとIoTガジェット設計者の両方が利益を得られます。マルチセンサーのプラットフォームとは統合センサーパッケージの例の1つとして、 Future Interfaces Groupの「合成センサー」が挙げられます。これらの開発者は最も一般的に使用されるIoTセンサーを調べ、1つのプラットフォームに組み入れました。このデバイスは壁面へUSB接続され、周囲環境のデータを収集します。現在のところ、この統合センサーは、「インテリジェントでない」家庭用機器からのデータを収集し、解析することが目標です。センサーの位置が変化しないため、他の固定されたオブジェクトからの音を解析し、非常に高い精度で識別できます。例えば、合成センサーはコンロのどのバーナーが点火されているかを、周囲の熱と音から特定できます。室内のノイズの周波数スペクトルから、ミキサーとゴミ処理機とを区別することもできます。さらに、自分が仕事中に猫がカウンターからグラスを落としてしまったなどの状況を判断することさえも可能です。合成センサーは、機械学習アルゴリズムを使用して、これらを全て行います。これらは、自動運転車が新しい状況に対応するために適用されるのと同じアルゴリズムです。このプラットフォームは文字通り、家庭とその中にある物体について学習していきます。このテクノロジは、データおよびホームインテリジェンスの分野において多くの用途があることは疑いありません。Googleはこのプロジェクトに投資しているため、Googleは自社のGoogle Homeアシスタントとこのテクノロジを連携させる可能性があります。このテクノロジは、蛇口が開けっ放しである、コンロの火が点いたままになっているなどを住人に警告できます。猫に餌をやるのを忘れているという警告も可能になるかもしれません。この合成センサーのようなプラットフォームは、IoTにおいてはさらに有用な用途があるでしょう。センシングの共有やデバイスの認識などの用途が考えられます。このようなセンサーは、この写真のものより多少取り扱いやすくなることが期待できます。マルチセンサーのプラットフォームとIoT 私は現在自分の家でパズルを解いていて、猫があちこちに噛みついています。猫がパズルのテーブルに近寄ったら家の方で感知し、追い払ってくれたら便利だと思いませんか? 統合センサーを使用すると、環境のデータを送信し、各デバイスが周囲の環境と、自分以外のデバイスについて認識できるようになり、上記の対応が可能になります。ほとんどのIoT機器には、専用のセンサーが付属しています。しかしこれらのセンサーは、その機器の作業にのみ特化しており、周囲の環境を包括的に捉えるようには設計されていません。これが、スマートデバイスが真に「スマート」ではない理由です。「スマート」な呼び鈴は、誰かがドアに近付いてくることを判別できますが、その人が何を望んでいるのかを解釈できません。機械学習を行うセンサーは、例えば制服を確認し、その人が郵便配達人なのかということを認識できるかもしれません。または、誰かが冒涜的な言葉を叫びながらドアに近寄ってくると、呼び鈴は誰かが来たこと、さらにその人物が激怒していることを住人に警告できます。機械学習は平均的なIoTデバイス開発者にとっては少々複雑なため、開発者が自分でデバイスに組み入れることは期待できません。「スマート」な機器のように考え、一元化され、統合された、センサーが存在すれば、その有用性は大幅に拡大するでしょう。