PCB設計 | PCB設計ソリューション

エレクトロニックルールチェックで回路図のミスを取り除く多くの設計者や企業は、PCBの適切なレイアウトを作成するのに大いに努力しており、最近では周辺の機械的条件をリアルタイムでチェックしています。しかし、既に回路図にエラーが含まれる場合は、どうでしょう? 通常、人による設計のレビューが行われますが、設計の複雑さが増し納期が短くなる中、ミスが入り込むことが、ますます普通になっています。回路図のエラーがワークフローを妨げないために、何かできるでしょう? エレクトロニックルールを使用して設計の問題を早期に見つけ修正プロフェッショナルPCB設計ソフトウェアのエレクトロニックルールチェック（ERC）機能は,回路図のミスを見つけ取り除くのに役立ちます。いくつかの基本ルール、および設計の基となる「文法」をチェックします。自身の設計に固有のチェックを実行するようルールを設定することによって、ERCが問題を見つけ、設計の初期にそれらを修正できます。また、ERCチェックの設定と実行に、時間はほとんどかかりません…実際、手動で設計をチェックするのにかかる時間の数分の1です。このため、作業の再チェックではなく設計に、時間を費やすことができます。このチェックの設定を2つの全般的な領域に分割するのが、ERCを使用する方法の1つです。下に示すように、回路設計の「文法」全般と、どの要素をどの方法で接続できるかを定義する接続マトリクスに分割します。 ERCは「文法」チェックと全ての接続の有効性チェックとに分かれます。「文法」領域では、バス、コンポーネント、ドキュメント、ハーネス、ネット、パラメーターなどの使用に関する、さまざま設定をカバーします。 Altium Designerは、このような、設定可能な幅広いチェックルーチンとの連携をサポートします。チェックルーチンを使用して、作成後の回路図をチェックしたり、製造データを作成するときにオンラインERCやバッチチェックを行ったりできます。 Altium DesignerのERC機能を使って、回路図のミスを手動でチェックするのに使う時間を大幅に短縮する方法をお確かめください。詳細については、今すぐ無料のホワイトペーパー回路図のエレクトロニックルールチェック）をダウンロードしてください。

車載アプリケーション用コンパイラの選択図1: 「未来の自動車」は、それほど先のことではない! 車載アプリケーション用のコンパイラ機能コンパイラ機能に求められることは、自動車業界の製品によって異なります。一部のコンパイラは、オープンソースのコンパイラがベースとなっています。一見すると、これらは有能で安価に見えます。しかし、「有能」と「安価」は、両立する場合がほとんどなく、ここでも同様です。安価ではあるが、大きな欠点がいくつかあり、実際の製品のコードを開発するときには,以下のような頭痛の種がたくさん出てくる可能性があります。コンパイラが、再販業者の管理下にない。バグが蔓延、増殖する可能性があるオープンソースのコンパイラは、しばしばハードウェアを意識していない。ハードウェアが提供するパフォーマンスや安全性を全て利用できない場合がある。一般に、カスタムコンパイラの生成するコードの方が優れている。より速くサイズが小さい。コード最適化を行わないコンパイラを検討している場合、結局は自分をごまかすことにもなりかねません。コード最適化では、コードを単純に、サイズを小さくし、実行を速くする方法を探すようコンパイラに指示できます。また、一部のコンパイラは、独自のアセンブリ命令を使って、C/C++にない関数をインクルードすることによって、コードのアクセラレーションも行います。優れたコンパイラは、デバッグが簡単にできることも必要です。完璧なコードを書く人間はいません! 一部のコンパイラは、実際にデバッガーを実行するよりも、しばしば時間がかかる、骨の折れるセットアップを必要とします。セットアップが素早く簡単にでき、選択したデバッガと連携できるコンパイラが必要です。安全性自動車業界では、安全性より重要なものはありません。車間距離、緊急ブレーキ、車線逸脱など、安全運転機能を搭載した製品が、既に生産されています。間もなく車は、自動運転機能を搭載し、無線でソフトウェア更新データを受信するようになります。つまり、ハードウェアとソフトウェアが、安全基準を満たす必要があります。順守する必要のある基準や、満たす必要のある安全要件は、多くあります。まずはハードウェアです。ほとんどのハードウェアは、チップに安全機能を搭載しています。その機能は、最終製品の安全性を確保します。ただし、使用するコンパイラが、これらの安全機能を認識していない場合、うまくいってもアセンブリコードを書くのに行き詰まり、最悪の場合、ハードウェア機能を適切に作成できない可能性もあります。考慮すべきもう1つの要因は、コンパイラの認定です。 ASPICE認定ソフトウェア開発ツールでは、早期にエラーを修正でき、製品開発コストを時には大幅に削減できます。図2: 高品質のハードウェアを、トップエンドのソフトウェア開発ツールと組み合わせると、高速で効率の良いコードが生成される適切な選択

OnTrack Newsletters Mike Brown: 貪欲であれ | 成長を続けよ | 関係を築け Warner: Mikeさん、昔を振り返って、いつかPCB設計者になる可能性を示すような兆候が子どもの頃からありましたか? Brown: エレクターセットが大好きでした。それに、バネ付きのカーテンレールから自動車のドアの取っ手まで、何でも修理するのも大好きでした。何でもどんなふうに動くのか知りたかったですね。4年生のときのタイトル付きの自分の写真があります。「大きくなったらなりたいもの」というタイトルで、後ろに製図台が写っています。それが、私のやりたかったこと、設計「スタッフ」になりたかったんです。 Warner: 私はよく、なろうと思ってPCB設計者になる人はいないと言っています。大抵の人は、「思いがけず」この仕事に就く傾向があります。Mikeさんの場合は、どのようにして設計者になったのですか? Brown: 高校生のとき、設計者になりたいと思いました。私は高校の技術科に通っていて、製図が得意でした。高校3年生のとき、体験学習のCO-OP（産学協同教育プログラム）に参加する機会がありました。CADが主流になる前で、製図台で鉛筆を使って機械の図面を引くのが最初の仕事でした。コンピューター周辺機器や板金筐体の技術図面を作成しました。ここで、のちにCommtexという小さな通信会社で上司になるMary Kerbeと出会いました。 Maryが最初の指導係でした。彼女は、P-CADというツールを使って単純な回路設計を学ぶ機会をくれました。私はまるでスポンジのようにさまざまなことを吸収しました。特殊な技術を習うことが楽しかったですし、学校の単位を取得しながらお金をもらえることもうれしかったです。初めて回路基板を設計した（実際は模写でしたが）とき、私は17歳で、高校を終えたばかりでした。 Maryと私は今でも連絡を取り合っており、私のキャリアを通じてすっと一緒に働いてきました。最終的には、言ってみれば生徒は先生になりました。Commtexが廃業した後、私は弟子のようにMaryの後を追って、Entek、GE、Lockheed-Martin、CTA Space Systemsなどの会社を転々としました。私は、その数年で飛躍的に成長しました。それから、NASAやNaval Research Labs（海軍研究所）のようなお客様をサポートして、航空電子工学を応用した宇宙飛行のための製品開発に携わりました。よい影響力のある製品の開発にかかわることができて、驚くほどの達成感を味わいました。その後、ニューヨーク州のロチェスターに移り、Kodakの衛星用基板の設計を請け負いました。Kodakが衛星にかかわっているなんて意外ですよね? ここで、2人目の指導者、EMA Design AutomationのManny

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 ～

Thought Leadership 組み込み機械学習アプリケーションが、どのように5Gやクラウドから恩恵を受けるか編集クレジット: Anton_Ivanov / Shutterstock.com 大学で夜遅く勉強していたとき、人工頭脳を埋め込みたいと、よく思いました。そうすれば、必要な情報をダウンロードし、その後すぐに思い出すことができます。勉強しないですむし、ガールフレンドの誕生日を忘れることもなくなる。たぶん、自分の頭の中でNetflixを見ることさえできるでしょう。残念なことに、私より前に現れた優れた電気エンジニアは、代わりに、モノのインターネット（IoT）機器を設計しました。私がまだ、機械による記憶を待ち続けている間に、それらの機器は、自分の心を手に入れつつあります。機械学習と人工知能（AI）は、話題のトピックであり、おそらく、あなたのような設計者は、組み込みシステムにそれらを実装しようとしているのでしょう。1つだけ問題があります。機械学習に使用されるニューラルネットワークは、使用するエネルギーや必要な処理能力が大きすぎるのです。5Gの到来、そしてクラウドコンピューティングと5Gの組み合わせが、その難問への解決策になる可能性があります。5Gの高帯域と低レイテンシーを利用して、クラウドコンピューティングは、人工知能付きの組み込みシステムにパワーを与えることができます。組み込みシステムでの機械学習機械学習は、新しい概念ではありませんが、処理能力の継続的な向上によって、実現されようとしています。AIによって、機器は、その環境とはるかに賢くやりとりすることができます。 Future Interfaces Groupが作成した Synthetic Sensor は、機械学習がどのようにシステム運用を改善できるかの優れた例です。このモジュールには、周囲温度、EMI、ノイズなど、「スマート」デバイスに見られる一般的なセンサーのほとんどが搭載されています。そして、このモジュールは、その環境を理解するために機械学習を利用します。Synthetic Sensorは、コンロのどのバーナーに火を付けたか、どの器具が動作しているかを把握できます。これによって、ユーザーは、留守の間に自宅で何が起こっているかを正確に知ることができます。組み込みシステムにとって、インテリジェントセンシングには大きなメリットがあります。一部の機器は、既にそれらを利用しています。 Nestサーモスタットは、住人のお好みの室内温度を学習し、住人の行動を追跡します。その結果、サーモスタットは、好みやスケジュールを理解した上で、室内の温度を調節します。在宅中は温度を高く、留守中は温度を低く設定します。このように理解しスケジュールを調整すれば、自宅のエネルギー効率を改善できます。肉体にAIシステムを埋め込まないでください。

Thought Leadership 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。

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