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リソースライブラリでは、PCB設計とプリント基板製造の詳細を紹介しています。

How Design Decisions Affect PCB Fabrication
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ステルス機と量子レーダー NVIDIA Jetson Nano：レーン検出と追跡 1 min Blog 自動運転車は徐々に自動車産業の重要な部分となりつつあります。多くの人々は、完全自動運転車が間もなく人間と並んで走るようになると信じており、技術企業は完全自動運転車を展開するための競争に参加しています。2018年12月、Googleの自動運転車プロジェクトから生まれた会社である Waymoは、フェニックス郊外で商用自動運転車サービスを正式に開始しました。May Mobility、Drive.ai、Uberなどの企業も同じ道を歩んでいます。 自動運転車は壮大なビジョンのように思えるかもしれませんが、半自動運転車はすでに私たちの間にあります。新しいTeslaの車には、Tesla Autopilot機能が搭載されており、車線認識と追跡、アダプティブクルーズコントロール、自動駐車が可能です。道路上の車線を識別し追跡する能力は、無人運転車にとって多くの前提条件の一つです。車線認識は難しい問題のように思えるかもしれませんが、NVIDIA Jetson Nanoハードウェアプラットフォームを使って、車線認識と追跡のアルゴリズムの開発を始めることができます。 Jetson Nano入門 Jetson Nano COMは、 Raspberry Pi 3よりもわずかに大きいですが、472 Gflopsのパワーで並列にニューラルネットワークを実行できます。これはRaspberry Pi 3よりも約22倍強力であり、わずか5Wという非常に低い電力で動作します。このボードは、トリムダウンされたLinuxカーネル上で動作する組み込みAIアプリケーションに最適です。高品質な画像およびビデオ処理アプリケーションに必要な処理能力とオンボードメモリを備えています。Jetson Nanoの主な特徴には次のようなものがあります： GPU 記事を読む
アプリケーションのためのAIのカスタマイズ アプリケーションに合わせたAIのカスタマイズ 1 min Blog AI技術は、デバイスが世界とどのように相互作用するかを急速に変えています。従来、プログラマーはシステムが現実世界のさまざまな予測不可能な状況にどのように反応するかを事前に決定する必要がありました。AIを使用すると、そのモデルは望ましい反応を捉えるように訓練され、予期しなかった状況に対しても信頼性の高い望ましい反応を提供できるようになります。 AIに新しい開発者が直面する課題の一つは、アプリケーションに合わせたAI実装をカスタマイズすることです。特定のアプリケーションが自身のボード実装を正当化するのに十分なボリュームを持っていない限り、市販のAIボードは一般的な効果に焦点を当てがちです。それらはすべてのアプリケーションに必要ではないリソースやインターフェースを持っているため、不必要にコストを増加させます。 例えば、 Jetson Nano Developer Kit のような開発者キットは、基本的なAI実装を作成する方法に慣れるのに最適な方法です。Jetson Nanoにはさまざまなインターフェースが付属しており、非常に短時間でテストシステムを立ち上げて動かすことが簡単です。このキットは、センサー処理からビデオ分析、音声処理に至るまで、幅広い多様なアプリケーションの優れた出発点として機能します。 しかし、一般的なAIシステムの構築方法を理解すると、最終的な製造ハードウェアに可能な限り近いプロトタイプを使用してアプリケーションの開発を開始したくなるでしょう。これは、AIをエッジに移行する際に特に重要です。 クラウド内のGPUのコスト、可用性、およびスケーラビリティは非常に柔軟です。必要な応答性を得られない場合や、モデルが当初考えていたよりも多くのデータを効果的に処理する必要があることがわかった場合、簡単にクラウドリソースを追加できます。 しかし、エッジではそうはいきません。エッジでは、コスト、パフォーマンス、および精度のバランスを取りたい場合に最適なリソースの組み合わせを決定する必要があります。理想的には、大幅なハードウェア変更を強いることなく簡単にダウンスケールできるシステムが必要です。 また、センサー、カメラ、インターフェース、メモリ、MCUなど、アプリケーションの残りの部分を構成するコンポーネントも設計の容易さに影響します。これは、ある時点でAIシステムをアプリケーションの残りの部分と統合する必要があるためです。 ビデオイメージのサイズを増やす必要があることがわかった場合に必要となるカスケード変更を考えてみてください。AIモデルは異なるサイズのイメージを扱う必要があり、システム全体のパフォーマンスとメモリ要件が完全に変わります。さらに、新しいカメラを既存のファームウェアとシームレスに統合する必要があり、できればファームウェアの書き換えを避けたいところです。この新しいリソースの組み合わせをバランス良く最適化するには時間もかかります。さらに、2台目のカメラを追加し、実効フレームレートを上げる必要があると想像してみてください。 この統合段階は、手動で行う必要がある場合、非常に時間がかかり、イライラすることがあります。たとえば、同じベンダーのカメラドライバーであっても互換性がないことがよくあります。新しいドライバーが前のものと全く同じように動作することを確認するために、広範なテストを行う必要があります。 Geppetto のようなカスタムプラットフォームアプローチをデザインに採用することで、開発時間を大幅に短縮できます。Geppettoを使用すると、実証済みの機能ブロックをドラッグアンドドロップでカスタムボードに追加できます。AIアプリケーションの場合、Jetson Nanoから始めて、必要ない機能を削除できます。その後、センサー、インターフェース、プロセッサー、その他の回路を広範なモジュールライブラリから追加し、アプリケーションに最適化されたカスタムモジュールを構築できます。 このアプローチの主な利点は、初期の開発とテストのために少数のボードをコスト効率よく製造できることです。もし、より多くの処理能力が必要になった場合、またはそれ以下である場合でも、完全に新しいシステムを設計することなく、簡単にデザインを調整できます。 さらに、カスタムボードはOSとドライバーが事前に統合されています。すべてのコンポーネントを連携させる必要はありません。なぜなら、私たちがすでにそれを行っているからです。 記事を読む
PCB設計のレビューとコラボレーション Altium 365におけるPCB設計のレビューとコラボレーション 1 min Blog 最近ではリモート協力ツールが至る所にあり、設計者は電子設計のための便利な協力システムにアクセスできるようになりました。設計チームの一員であるか、製造業者から推奨された設計変更を迅速に実行する必要があるかどうかにかかわらず、PCB設計アプリケーション内ですぐにアクセスできるクラウド協力ツールが必要です。 今ではAltium 365を使用することで、Altium Designer内でアクセス可能なクラウド駆動の設計インターフェースを利用できます。このプロセスは難しそうに聞こえるかもしれませんが、Altium 365のワークスペースにアクセスするだけで全てが可能になります。新しいPCB設計プロジェクトにおいて、どのように迅速に協力を開始できるか、そしてチームが手動でファイルを各チームメンバーに送信することなく設計に変更を容易に加えることができる方法についてここで説明します。 PCB設計協力プロセスの開始 このチュートリアルでは、Altium 365のウェブインターフェースを通じて設計を見ているデザイナーと、Altium Designerで設計に取り組んでいる別のデザイナーの2つの役割を想定します。Altium 365のワークスペース内から、私の設計のための新しいプロジェクトを作成し、共同作業者にアクセス可能にすることができます。また、Altium Designer内で新しいプロジェクトを作成し、すぐにワークスペースに保存して、共同作業者がアクセスできるようにすることもできます。 Altium 365のウェブインスタンスにログインしていることを確認してください。その際、Altium Designerのユーザー認証情報を使用します。 クラウドを通じてこれを行う利点は、共同作業者がプロジェクトファイルを送り合うことなく、Altium Designer内でプロジェクトに即座にアクセスできることです。彼らはAltium Designer内のOpen Project機能を使用するだけで、あなたのワークスペース内のプロジェクトにアクセスできます。 共同作業者が見ることができるプロジェクトとファイルを制御できます、そして手動で変更を追跡することについて心配する必要はありません。もしプロジェクトの以前のバージョンに戻す必要がある場合や、現在の状態でプロジェクトのクローンをすぐに作成する必要がある場合でも、すべてのプロジェクトデータはAltium 365に組み込まれた安全なバージョン管理システムにあります。 記事を読む
部品配置を能率よく行う為のヒント 部品配置を能率よく行う為のヒント 1 min Blog プリント基板設計では基板外形を設定した後、ワークスペースに部品（フットプリント）を呼び出します。そして、その部品を適正な位置に再配置し、それが終われば配線を行います。 この作業の最初の工程である部品配置は、その後の配線作業を円滑に行う為に大変重要な作業です。もし、配線作業中にスペースが足りなくなった場合には、部品を動かさなくてはならず、出来上がっている配線パターンを剥がしてやり直さなくてはならなくなってしまいます。 部品配置では多くの部品の位置決めをしなくてはならない事に加え、高い完成度が求められます。そこで今回は、この手間のかかる部品配置を能率よく行う為の方法や役立つ機能を紹介します。 回路図のレイアウトを最適化 - 基板の部品配置を回路図に反映させる 基板上に部品を配置する際には、ラッツネストを頼りに配線が最短になる位置を探しますが、電源やBUSなどの長いネットを持つ部品はラッツネストだけでは判断できず、回路図を参照しなくてはなりません。このため、回路図を描く際に、基板上で互いに近付けたい部品は回路図上でも近くに置いておくと良いでしょう。バイパスコンデンサは、まとめて一か所に描くと回路図はスッキリしますが、クリチカルな箇所については対象となる電源ピンの近くに描いておきましょう。 また、信号の劣化やノイズに注意しなくてはならないRF等のアナログ回路の場合には、回路図からレイアウト上の要件を読み取ります。このような場合、回路図シンボルをフットプリントと同じピン配列で作成しておくと、基板レイアウトとの相関性が高まりより分かりやすくなります。これはアナログ最盛期によく使われた、実体配線図の考え方に似ています。 また、回路図は、1枚のシートに異なった機能ブロックを混在させず、機能ブロックごとにシートを分割すべきです。同じ回路を繰り返し使用する場合にも、単純な Copy and Paste ではなく、シートシンボルやデバイスシート、マルチチャンネルデザインを使って回路を複数化します。これにより、ルーム機能を有効に活用できるようになります。 ルームを活用する Update PCB Document...でPCBにデータを転送すると、フットプリントが呼び出され端子間の接続を示すラッツネストが表示されます。そして、そのバックには四角い箱が表示されます。この四角い箱がルームであり、回路図シートごとに部品がクループ化されています。このルームを使ってグループ移動ができますので、まず、このルームを使って大まかに配置を決めると良いでしょう。 さらに、このルーム機能は、オーディオミキサーのように回路の繰り返しが多く、基本的な配置が決められている場合には特に有用です 以下は、マルチチャンネルデザインが用いられたオーディオミキサーの例です。オーディオミキサーは、基板上に配置する部品の位置が、製品の仕様によってほぼ決まってしまいます。このため、ルームを使って規定されたエリアに部品を振り分ける事により、作業能率を飛躍的に向上させる事ができます。 ルームを利用するためのコマンド 記事を読む
PCB基板材料の熱特性 PCB基板材料の重要な熱特性 1 min Thought Leadership 信号の整合性だけが全てではありません。PCB基板材料の熱特性も信頼性にとって重要です。 記事を読む
PCB設計レビュー Altium 365によるオンラインPCB設計レビュー 1 min Blog 電気技術者 PCB設計者 電気技術者 電気技術者 PCB設計者 PCB設計者 PCBを好きなように設計することはできますが、PCB設計レビューと製造性チェックに合格しなければ、実際のボードにはなり得ません。PCB設計レビューは、DRCのチェックだけではなく、製造業者の能力とプロセスを満たす設計を行うことについてです。PCB設計レビューはまた、設計チームが製造ファイルと納品物を検査し、製造と組み立てのためにデータを送信する前にエラーがないか確認する機会を提供します。通常、製造業者は基本的なPCB設計レビューを行い、ボードが自社の能力に適合するかを確認しますが、設計チームは設計を生産に移す前にファイルを徹底的にレビューする時間を取るべきです。チームが生産前にエラーを特定して修正できれば、市場投入までの時間を短縮し、設計が大量生産に移る際の品質と収率を確保するのに役立ちます。 多くの設計がより高度になっているにもかかわらず、設計レビューに利用できるツールはデスクトップ設計ソフトウェアに後れを取っています。Altium 365のようなクラウドコラボレーションプラットフォームを使用すると、製造業者、他の設計者、または顧客と設計データを安全なオンラインインターフェースで即座に共有できます。チームの任意のメンバーが製造リリース前に設計を閲覧でき、製造業者はPCBレイアウト内の特定の点を迅速に特定し、収率と品質を確保するために変更が必要かどうかを判断できます。PCB設計レビュープロセスをサポートするためにサードパーティのソフトウェアに投資する前に、Altium 365での効果的なコラボレーションがPCB設計レビューを迅速に進めるのにどのように役立つかを確認してください。 PCB設計レビュープロセスを迅速に、そしてPCB設計アプリケーション内ですべて完了できたらどうでしょうか？Altium 365のクラウドコラボレーションツールを使用すると、データをクラウドリポジトリに迅速に配置し、他の設計者や製造業者と共有できます。このプラットフォームはAltium Designer内で即座にアクセス可能であり、チームの誰もがクラウドからローカルマシンにデータを引き出して編集できるようになります。これにより、製造に向けてPCB設計レビューおよび適格性フェーズを迅速に進めることができます。 PCB設計レビューには何が含まれますか？ デザインデータを製造業者に送信したら、彼らはあなたのレイアウト、組み立て、Gerberファイル、そしてBOMを確認して、ボードが大量生産できるかどうかを確認します。製造業者は、デザインにいくつかの変更が必要であることを指摘する必要があるかもしれませんし、自分たちで変更を行う必要があるかもしれません。これらの作業は、デザインデータがAltium Designer内で設計者と製造業者によって直接アクセス可能な場合、迅速に完了することができます。 これらのタスクはAltium 365で可能になり、製造業者のバージョンのAltium Designerへの直接のパイプラインも提供します。PCBデザインレビュー中に確認すべきいくつかの重要なポイントがあります： キープイン/キープアウト領域 パッドからトレース、パッドからパッド、そしてパッドからビアまでのクリアランス ドリルビット/ビアのサイズと最小トレース幅 シルクスクリーンのクリアランス 接続されていないプレーン、パッド、ビア ガーバーデータとレイアウトの不一致 製造業者が設計データ内でこれらのいずれかを発見した場合、Altium 記事を読む
PCBコアとプリプレグ材料：設計者が知っておくべきこと プリプレグ材料とPCBコアの違い：設計者が知っておくべきこと 1 min Thought Leadership PCBの材料選択や製造プロセスについてもっと知りたいというデザイナーからの質問を時々受けます。私は製造業者ではありませんが、新しいプロジェクトに取り組む際に利用可能な材料について何かを理解することは、デザイナーにとって有益です。PCBのコアとプリプレグ材料の正確な違いについて質問を受けることがあります。これらの用語は、時には初心者のデザイナーを含めて、交換可能に使用されることがあります。私もこれに該当することを認めます。 プリプレグとコアの違いが明確になったら、どのような材料を使用すべきか、重要な電気パラメータはメッキ、エッチング、硬化中にどのように変化するのか？GHz周波数で作業する必要があるデザイナーが増えるにつれて、これらの材料上でトレースを適切にサイジングし、複雑な信号整合性の問題を避けるために、これらの点は非常に重要になります。 PCBデザインにおけるコアとプリプレグの違いは何ですか？ PCBのコアと積層材は似ているようで、いくつかの点で大きく異なります。コアは実質的に1枚以上のプリプレグ積層材であり、これらは圧縮され、硬化され、熱で硬化された後、両面に銅箔でメッキされます。プリプレグ材料は樹脂で含浸されており、この樹脂は硬化されますが、未硬化の状態で残されます。ほとんどのメーカーは、プリプレグをコア材料を一緒に保持する接着剤として説明しています。プリプレグ積層材の各側に2つのコアが積み重ねられ、その積層体を熱にさらすと、樹脂が隣接する層に結合し始めます。硬化した樹脂は徐々にクロスリンキングを通じて硬化し、その結果としての材料特性はコア層のそれに近づき始めます。 樹脂材料はガラス繊維を包み込み、このガラス繊維の製造プロセスは糸を製造するのに使用されるプロセスと非常に似ています。ガラス繊維は非常に密集している場合（例：7628プリプレグ）もあれば、緩い場合（例：1080プリプレグ）もあり、これは製造中に織機で制御されます。糸の隙間と全体的な均一性は電磁特性を決定し、これが信号がボード内で見る分散、損失、および任意のファイバーウィーブ効果の原因となります。 FR4 PCBコア/プリプレグ織物とその重要な材料特性。出典：Isola Group。 PCBコアとプリプレグ材料は、レジンの含有量、レジンの種類、ガラス織物によって、異なる誘電率を持つことがあります。これは、トラック上の信号によって見られる実効誘電率が周囲の材料の誘電率に依存するため、非常に正確なインピーダンスマッチングが必要なボードを設計する際に問題となることがあります。すべてのプリプレグとコア材料が互換性があるわけではなく、誘電率が大きく異なるコア/プリプレグのスタックは、相互接続における正確な誘電率と損失を予測することを難しくします（下記参照）。 任意のPCBコアまたはプリプレグ材料において、高電圧での 漏れ電流とクリープ電流は懸念されます。銅の電気移動とその後の導電性フィラメントの成長は、FR4材料のクリープ仕様の一因です。この問題、およびガラス転移温度と分解温度を上げる願望は、FR4コアとラミネートで非ジシアンジアミド（非DICY）レジンへの切り替えを促しました。フェノール樹脂は、DICYレジンと比較して、完全硬化後の高い分解温度とガラス転移温度を提供すると同時に、より高い絶縁抵抗を提供します。 異なるコアとプリプレグ材料の実効誘電率 コアとプリプレグ材料の明らかな構造的変化により、信号整合性の観点から誘電率と損失角の正確な値を得ることが重要です。信号の立ち上がり時間が短い場合、マーケティングデータシートから値を取ることができるかもしれません。しかし、膝周波数やアナログ信号がGHz範囲に達すると、データシートから引用された値に注意が必要になります。特に、 インピーダンス制御ルーティングを使用して相互接続の挙動をモデリングする場合はそうです。 データシートの値の問題は、実際に測定される誘電率はテスト方法、ルーティングの形状、特定の周波数（特にGHz範囲）、樹脂含有量、さらには材料の厚さに依存するためです。ジョン・クーンロッドは、 最近のポッドキャストでこの問題について広範囲にわたって議論しています。異なるPCBコア/プリプレグ材料の織りパターンは、それらを非常に不均一で異方性のあるものにしており、重要な材料特性が空間内および異なる方向に沿って変化することを意味します。これが、スキューやファイバー空洞共振などの ファイバーウィーブ効果が存在する理由です。 あなたは思うかもしれませんが、なぜラミネートの厚さが材料特性を特徴づける際に重要なのでしょうか？その理由は、信号の挙動を特徴づける重要なパラメーターが有効誘電率（これは複素数の量です！）であり、これは使用するトレースの寸法と層の厚さに依存するからです。 マイクロストリップおよび 対称ストリップライン伝送線に関するこれらの記事をご覧ください。 記事を読む