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製造出力とドキュメンテーション

Altium Designerでは、正確な製造出力データにより製造との意思疎通をより効率的にできます。製造現場での混乱を避けるために、基板設計のドキュメンテーションについて、部品表の作成、製造データの生成、ファイルフォーマットなどのトピックを中心に紹介します。

Overview of PCB Design Output Files Generating Gerber Files Push to Manufacturing with Altium 365 Project Release Design Documentation Features in Altium Designer PCB Design and Development

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OrangePi 5でエッジAIと顔検出を結びつける OrangePi 5でエッジAIと顔検出を結びつける AI推論エンジンは、エッジでの人気が高まりつつあります。趣味や商業空間の組み込みシステムに、機械学習アルゴリズムや大規模言語モデルが移植されているのを見ることができます。このプロジェクトでは、Rockchip 3588プロセッサを搭載したOrange Pi 5を使用して、リアルタイムの顔検出器を構築します。つまり、ウェブカメラのビデオストリームからリアルタイムで人間の顔を検出します。 プロジェクトのセットアップ 始めるために、Orange Pi 5、USBウェブカメラ、そして私の 公開リポジトリのコードを使用します。Orange Pi 5とRockchip RK3588プロセッサのセットアップ方法については、 Orange Pi 5とRockchip RK3588プロセッサの使い始めを参照してください。この例の素晴らしい点は、PCやLinuxを実行している他の高性能組み込みデバイス（例えば、Raspberry Pi 5）でも実行できることです。Orange Pi 5（または他のデバイス）のセットアップと実行が完了したら、いくつかのライブラリをインストールする必要があります。この例はLinux（具体的にはUbuntuを実行）を前提として設計されているので、Debianパッケージマネージャーにアクセスできることを前提とします。ターミナルから、次のコマンドを実行してください：
AIビジョンとKria KV260ビジョンAIスターターキット Altium Designer Projects AIビジョンとKria KV260ビジョンAIスターターキット Kria KV260 Vision AI スターターキットの始め方では、AMD Xilinxから提供されているKria KV260 Vision AI スターターキットを開封し、遊んでみました。このボードは、Ubuntuの完全なディストリビューションを実行できるほど強力なFPGAとARMプロセッサを提供します。この記事では、Raspberry Piカメラを使用してSmartCamアプリケーションを構築し、実行します。このアプリケーションは、リアルタイムで顔を検出し、コンピューターモニターにその様子を表示することができます。 このチュートリアルを書いた理由 このチュートリアルは、AMD Xilinxの方々がまとめた 元のチュートリアルに続くものです。このチュートリアルの多くが、彼らのものと非常に似ている（同じである）ことに気づくでしょう。このチュートリアルを初めて見たとき、圧倒される感じがしました。私はFPGA設計にかなり詳しい背景を持っていますが、彼らのチュートリアルを一つ一つ丁寧に進めることは時には難しく、少し気が重くなることがあります。もう少し直感的で、簡単にフォローできるものを探していました。他の人が書き直したチュートリアルをじっくりと読んだ後、私が見つけたものにはあまり満足できませんでした。それゆえ、自分自身で書くことにしました。 もし詳細な情報を求めているなら、元のチュートリアルを確認することを強くお勧めします。いくつかのステップは非常に明確ではありませんが、このチュートリアルではそれらを乗り越える（あるいは回避する）試みをしています。最も重要なことは、この記事を書いている時点で、サンプルのSmartCamアプリケーションは最新のファームウェアでは動作しないようでした。 フォークしたリポジトリでは、デモをスムーズに起動できるように自動化スクリプト（さらには必要な最終フラッシュファイルまで）を作成しました。このチュートリアルを手に入れたことで、できるだけ早くハードウェアターゲットでのAIに飛び込み、デモを成功させた後に私が感じた「わお」の瞬間を体験できることを願っています。 ハードウェアの前提条件 もちろん、AMD Xilinxの
ADのWB Altium Designerにおけるワイヤーボンディング はじめに ワイヤーボンディング技術は年々進化しており、その使用例や応用分野も広がっています。デバイスがよりコンパクトでパワフルになるにつれて、設計者は複雑なインターコネクトを扱うための正確なツールが必要とされ、Altium Designerは、チップ・オン・ボード（COB）設計やキャビティ内のスタックダイ、その他の高性能アプリケーションでのワイヤーボンディングを効率化する機能を提供しています。この記事では、Altium Designerの高度なワイヤーボンディング機能と、それが信頼性をどのように保証するかについて探ります。 Altium Designerにおける高度なワイヤーボンディング技術 Altium Designerのワイヤーボンディングツールは、新しい機能の範囲を提供し、PCB設計に高度なボンディング技術を取り入れることを容易にしています。いくつかの注目すべき機能を見てみましょう： キャビティ内のスタックダイ用ワイヤーボンディング：ユーザーは、キャビティ構造内のスタックダイに必要な複雑なインターコネクトを簡単に扱うことができるようになりました。これは3D集積回路としても知られています。レイヤースタックマネージャーのリジッド＆フレックスアドバンスドモードを利用することで、ダイ構造とダイパッドを簡単に描画し、異なるスタックアップに配置して3D構造を作成することができます。Altium Designerの3Dビューでのワイヤーボンドの可視化機能により、設計者はワイヤーボンドのループ高さ、長さ、直径、およびパスが設計の電気的および機械的要件に最適化されていることを確認できます。これらの3Dビジュアライゼーションは、高度なコンピューティングおよびモバイルデバイスで使用されるスタックダイ構造の典型的な細ピッチおよび高ピン数を管理する際に重要です。 キャビティ内のスタックダイワイヤーボンディング（3D集積回路） ダイ間ワイヤーボンディング：Altium Designerのワイヤーボンディングツールは、ダイ間ワイヤーボンディングを可能にします。これは、寄生インダクタンスと信号干渉を最小限に抑えるために使用される技術です。複数のダイを中間のフィンガーパッドや銅の流れなしで直接ワイヤーボンドで接続することができ、ループ長を短縮し、高周波および高電力アプリケーションの性能を最適化します。 ダイ間ワイヤーボンディング ダイから銅プールへのワイヤーボンディング：多くのパワーエレクトロニクスや高電流アプリケーションでは、ダイを直接銅プールに接続することが、効果的な熱および電気性能を実現するために不可欠です。Altium Designerのワイヤーボンディングツールは、PCB上のダイと銅プールエリアとの間の正確なワイヤーボンディングを可能にすることでこれをサポートします。この方法は、熱の放散と電流処理能力が重要なパワーマネジメントモジュールなどの高電力設計に特に有用です。大きな銅プールに直接ボンドワイヤーを接続することを可能にすることで、設計者は電気および熱性能が最適化され、追加のインターコネクトやビアの必要性を減らすことができます。 銅プール上の複数のワイヤーボンド 同じダイパッドのための複数のワイヤーボンド：Altium Designerのワイヤーボンディングツールは、電流運搬能力を高め、インピーダンスを減少させるために、同じダイパッドからの複数のワイヤーボンドもサポートします。この技術は、ダイを通じてより高い電流が流れるパワーエレクトロニクスや高性能アプリケーションにおいて特に重要であり、電気負荷を分散させるために追加のワイヤーボンドが必要になります。複数のワイヤーボンドは、個々のワイヤーボンドにかかるストレスを減少させることで機械的信頼性も向上させ、高ストレス環境での熱および電気性能を強化します。 パッドの整列と向き：成功したワイヤーボンディングプロセスには、適切なパッドの整列と向きが不可欠です。Altium
プロジェクト Orange Pi 5 と Rockchip RK3588 プロセッサ Altium Designer Projects Orange Pi 5とRockchip RK3588プロセッサーの使い始め Rockchip RK3588プロセッサを搭載したOrange Pi 5は、Raspberry Pi 5の主要な競合として急速に人気を集めています。クアッドコアARM Cortex-A76、クアッドコアARM Cortex-A55、Arm Mali-G610 MP4 GPU、そしてNPUを搭載したこのボードは、まさに働き者です。どこから手をつけていいか分からないこともありますが、このガイドでは、Orange Pi 5を起動して動かすための基本的なステップをご紹介します。Orange Pi 5でカスタムイメージ「ubuntu-rockchip」をダウンロード、インストール、実行する方法をカバーし、プロジェクトのスムーズなパフォーマンスを保証します。 ハードウェア概要 2.5 GbE Ethernet ポート、8K解像度の複数のHDMIポート、PCIe