22、印刷电路板图形生成技术全解析

印刷电路板图形生成技术全解析

在印刷电路板(PCB)的制作过程中,图形生成是至关重要的环节,它涵盖了从胶片处理到自动化设计等多个步骤。下面将详细介绍相关的技术和流程。

1. 胶片处理

胶片处理对于确保胶片乳剂不受损坏至关重要。在操作胶片时,需要注意以下几点:
- 保持良好的清洁习惯,确保工作环境干净整洁。
- 仅握住胶片的边缘,避免触碰乳剂层。
- 建议佩戴薄棉手套进行操作。

2. 相机曝光

相机用于对摄影胶片进行曝光,以实现色彩分离和照片缩小。相机应具备以下组件:
- 闪光灯单元
- 缩小镜头系统
- 真空系统
- 彩色滤光片

相机应安装在处理室或暗室的无振动支架上。胶片上形成的图像取决于相机镜头的分辨率和光线强度,曝光时间则取决于光源。以下是不同光源下相机和接触曝光的示例:
| 光源 | 照明情况 | 1:1 线条作品复制时间 |
| — | — | — |
| 脉冲氙灯 | 两个 1500 瓦灯,距离 3 英尺 | 10 秒或更长 |
| 白焰碳弧灯 | 四个 30 安培电弧,距离 4 英尺 | 20 秒或更长 |
| 钨/卤钨灯 | 四个 750 瓦灯,距离 4 英尺 | 28 秒或更长 |
| 接触曝光 - 钨灯 | 6 伏、30 瓦点光源,距离 6 英尺 | 12 秒或更长 |

相机主要有两种类型:
- 垂直缩小相机
- 水平缩小相机

水平相机通常允许更大的图形和胶片尺寸,而垂直相机所需的占地面积相对较小,但复制板尺寸有限,以方便正常站立的人操作相机

【故障诊断】【pytorch】基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据](Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-LSTM神经网络模型的轴承故障分类方法,利用PyTorch框架实现,采用西储大学(Case Western Reserve University)公开的轴承故障数据集进行实验验证。该方法结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力和长短期记忆网络(LSTM)对时序数据的建模优势,实现对轴承不同故障类型和严重程度的高精度分类。文中详细阐述了数据预处理、模型构建、训练流程及结果分析过程,并提供了完整的Python代码实现,属于典型的工业设备故障诊断领域深度学习应用研究。; 适合人群:具备Python编程基础和深度学习基础知识的高校学生、科研人员及工业界从事设备状态监测与故障诊断的工程师,尤其适合正在开展相关课题研究或希望复现EI级别论文成果的研究者。; 使用场景及目标:① 学习如何使用PyTorch搭建CNN-LSTM混合模型进行时间序列分类;② 掌握轴承振动信号的预处理与特征学习方法;③ 复现并改进基于公开数据集的故障诊断模型,用于学术论文撰写或实际工业场景验证; 阅读建议:建议读者结合提供的代码逐行理解模型实现细节,重点关注数据加载、滑动窗口处理、网络结构设计及训练策略部分,鼓励在原有基础上尝试不同的网络结构或优化算法以提升分类性能。
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