Gerbv 与 Python 协同：实现 Gerber 文件智能分析与制造数据自动化
基于Gerbv的Gerber文件定位孔与文字信息识别技术解析在PCB设计与制造流程中，Gerber文件作为焦点数据载体，承载着制造设备所需的正确多少信息。本文将介绍如何使用开源工具Gerbv联合Python脚本，实现对Gerber文件中定位孔和文字信息的智能识别，并展示如何使用这些识别效果优化制造流程。
一、Gerber文件解析技术背景
1. Gerber文件布局解析
2. Gerbv工具简介
Gerbv是一款跨平台的开源Gerber文件查看工具，支持Windows、BSD和Linux系统。其焦点功能包罗：
[*]多图层同时查看与管理
[*]图层颜色/透明度自定义
[*]正确丈量工具
[*]支持RS-274X尺度的完整解析
[*]提供C语言API接口用于二次开发
Gerbv工具架构
二、Gerbv API的详细使用方法
1. 安装Gerbv
首先，确保你的系统已经安装了必要的依赖项。然后，你可以通过以下步骤安装Gerbv：
git clone https://github.com/gerbv/gerbv.git
cd gerbv
./autogen.sh
./configure
make
sudo make install
2. 使用Gerbv API
Gerbv的焦点功能位于一个独立的库（libgerbv）中，允许开发者将Gerber解析、编辑、导出和渲染功能集成到其他程序中。以下是一个简单的示例，展示如何在Python中使用Gerbv API：
import ctypes
from ctypes import c_char_p, c_int, POINTER
# 加载libgerbv库
libgerbv = ctypes.CDLL('libgerbv.so')
# 定义函数原型
libgerbv.gerbv_parse_file.argtypes =
libgerbv.gerbv_parse_file.restype = POINTER(ctypes.c_void_p)
libgerbv.gerbv_get_aperture_list.argtypes =
libgerbv.gerbv_get_aperture_list.restype = POINTER(ctypes.c_void_p)
libgerbv.gerbv_get_coordinates_by_aperture.argtypes =
libgerbv.gerbv_get_coordinates_by_aperture.restype = POINTER(ctypes.c_void_p)
# 解析Gerber文件
gerber_file = libgerbv.gerbv_parse_file(b'pcb_front.gbr')
# 获取aperture列表
apertures = libgerbv.gerbv_get_aperture_list(gerber_file)
# 获取特定aperture的坐标点
coordinates = libgerbv.gerbv_get_coordinates_by_aperture(gerber_file, 10)
# 释放资源
libgerbv.gerbv_free(gerber_file)
三、定位孔识别技术实现
定位孔（Fiducial Mark）是PCB制造中用于对齐的关键特征点。Gerber文件中通常使用特定的 aperture 定义来表示定位孔。
1. 定位孔特征分析
[*]通常使用圆形 aperture (如C,0.5*)
[*]具有固定的直径规格（常见0.3-0.5mm）
[*]位置信息正确到微米级别
2. Python识别实现
通过解析Gerbv的API输出，可以实现定位孔的自动识别：
import re
from gerbv_api import GerbvParser# 假设已封装Gerbv API
def extract_fiducials(gerber_path):
parser = GerbvParser(gerber_path)
apertures = parser.get_aperture_list()
# 筛选可能的定位孔aperture
fiducial_aps = [ap for ap in apertures
if ap['shape'] == 'C' and# 圆形
0.3 <= ap['diameter'] <= 0.5]# 直径范围
# 提取所有使用这些aperture的坐标点
fiducials = []
for ap in fiducial_aps:
points = parser.get_coordinates_by_aperture(ap['code'])
for point in points:
fiducials.append({
'x': point['x'],
'y': point['y'],
'diameter': ap['diameter']
})
return fiducials
# 使用示例
fiducials = extract_fiducials('pcb_front.gbr')
print(f"检测到{len(fiducials)}个定位孔")
for hole in fiducials:
print(f"位置: ({hole['x']},{hole['y']}), 直径: {hole['diameter']}mm")
import re
import ctypes
def extract_fiducials(gerber_path):
# 加载libgerbv库
libgerbv = ctypes.CDLL('libgerbv.so')
# 定义函数原型
libgerbv.gerbv_parse_file.argtypes =
libgerbv.gerbv_parse_file.restype = ctypes.POINTER(ctypes.c_void_p)
libgerbv.gerbv_get_aperture_list.argtypes =
libgerbv.gerbv_get_aperture_list.restype = ctypes.POINTER(ctypes.c_void_p)
libgerbv.gerbv_get_aperture_info.argtypes =
libgerbv.gerbv_get_aperture_info.restype = ctypes.c_char_p
libgerbv.gerbv_get_coordinates_by_aperture.argtypes =
libgerbv.gerbv_get_coordinates_by_aperture.restype = ctypes.POINTER(ctypes.c_void_p)
libgerbv.gerbv_free.argtypes =
# 解析Gerber文件
gerber_file = libgerbv.gerbv_parse_file(gerber_path.encode())
# 获取aperture列表
apertures = libgerbv.gerbv_get_aperture_list(gerber_file)
# 筛选可能的定位孔aperture
fiducial_aps = []
for i in range(100):# 假设最多有100个aperture
aperture_info = libgerbv.gerbv_get_aperture_info(apertures, i)
if not aperture_info:
break
info = aperture_info.decode()
if 'C,' in info:# 圆形aperture
diameter = float(info.split(','))
if 0.3 <= diameter <= 0.5:
fiducial_aps.append(i)
# 提取所有使用这些aperture的坐标点
fiducials = []
for ap in fiducial_aps:
points = libgerbv.gerbv_get_coordinates_by_aperture(gerber_file, ap)
# 假设points是一个包含坐标信息的结构体，需要进一步解析
# 这里简化处理，实际应用中需要根据具体API文档解析points
fiducials.append({
'x': 1.0,# 示例值
'y': 2.0,# 示例值
'diameter': diameter
})
# 释放资源
libgerbv.gerbv_free(gerber_file)
return fiducials
# 使用示例
fiducials = extract_fiducials('pcb_front.gbr')
print(f"检测到{len(fiducials)}个定位孔")
for hole in fiducials:
print(f"位置: ({hole['x']},{hole['y']}), 直径: {hole['diameter']}mm")
四、文字信息识别方法
Gerber文件中的文字信息通常用于标识制造商、生产日期、版本号等重要信息。
1. 文字特征分析
[*]使用D-code定义的文字aperture
[*]文字内容由多个连续的flash操纵构成
[*]字符间距和行间距具有规律性
2. Python识别实现
通过模式匹配识别文字内容：
def extract_text_info(gerber_path):
with open(gerber_path, 'r') as f:
content = f.read()
# 查找文字定义区域
text_blocks = re.findall(r'G54.*?G75\*$', content, re.DOTALL)
text_info = []
for block in text_blocks:
# 提取文字内容
chars = re.findall(r'D\d+\*X\d+Y\d+D03\*', block)
decoded_text = ''.join([
chr(int(re.search(r'D(\d+)', c).group(1)))
for c in chars if re.search(r'D\d+', c)
])
text_info.append(decoded_text.strip())
return text_info
# 使用示例
text_data = extract_text_info('pcb_front.gbr')
print("识别到的文字信息:")
for text in text_data:
print(f"- {text}")
五、识别效果的应用实例
1. 自动化生产流程校准
使用识别到的定位孔信息，可以实现生产设备的自动校准：
def calibrate_machine(fiducials, machine_params):
# 计算实际位置与设计位置的偏差
measured_positions = get_machine_measurements()# 从设备获取实际测量值
# 计算校准矩阵
calibration_matrix = calculate_transformation(
[(f['x'], f['y']) for f in fiducials],
measured_positions
)
# 应用校准
apply_calibration(machine_params, calibration_matrix)
return calibration_matrix
# 执行校准
calib_matrix = calibrate_machine(fiducials, machine_config)
print(f"校准矩阵: {calib_matrix}")
2. 制造信息自动化
使用识别到的文字信息，自动天生生产报告：
import json
def generate_production_report(text_info, output_path):
report = {
'manufacturer': text_info,
'production_date': text_info,
'pcb_version': text_info,
'calibration_data': calib_matrix,
'fiducial_count': len(fiducials)
}
with open(output_path, 'w') as f:
json.dump(report, f, indent=2)
return report
# 生成报告
report = generate_production_report(text_data, 'production_report.json')
print("生产报告已生成")
六、总结与展望
通过联合Gerbv的底层解析能力和Python的高级数据处理，我们实现了对Gerber文件关键信息的自动化识别。这种技术可以：
[*]减少人工查抄的错误率
[*]提高生产流程的自动化程度
[*]实现制造数据的可追溯性
未来工作方向包罗：
[*]集成机器学习算法提高识别精度
[*]开发完整的PCB数据验证系统
[*]支持更多Gerber扩展格式的解析
希望本文提供的方法能为您的PCB制造流程优化提供新的思绪！
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