屹迪微（上海）科技有限公司

本发明涉及电气规则处理技术领域，具体地说，涉及基于自然语言处理的原理图符号生成及电气规则校验方法。本发明通过引入经电气领域微调的大语言模型，对数据手册中引脚名称及上下文描述进行深度语义理解，自动推断引脚的电气类型与信号流向，实现了从“图形生成”到“语义配置”的跨越，消除了人工逐一手动配置电气属性的烦琐步骤。基于自动绑定的准确电气属性，电气规则检查引擎能够在设计早期精准检测出输出短路、电源悬空、输入无驱动等隐患，从源头杜绝因人工属性配置错误导致的板级风险，保障电路设计可靠性。同时利用同一大语言模型结合电气规则与网络拓扑进行反向推理，自动生成冲突原因解释和具体可操作的修正建议。

本发明具体为基于视觉大模型与混合算法校验的元器件库自动化生成方法，涉及电子设计自动化中的数据处理技术领域，包括：对图纸进行像素级几何解析，以尺寸标注为基准建立换算关系并提取标准几何尺寸，构建多层级一致性校验体系，将标准几何尺寸与初步参数逐项比对，对满足修正条件的参数自动替换，对异常参数标记复核，生成校验修正后的高精度参数集。本发明中，在视觉大模型初步提取的基础上，引入传统计算机视觉算法对工程图纸进行像素级几何解析，构建了视觉语义初判与几何精算相结合的双轨校验机制；将两者的输出进行多层级一致性比对，既可以利用大模型的泛化能力覆盖多样化的图纸表达方式，又可以借助确定性算法的精确性对关键几何参数进行交叉验证。