PCB走线宽度是电路板设计中的重要参数，它直接关系到电路的性能和安全性。走线宽度的确定需要考虑多个因素，其中电流承载能力是最为关键的。不同的走线宽度对应不同的电流承载值，设计师需要根据实际电路的需求来选择合适的走线宽度，以确保电路板在安全电流以上运行时不会过热，也不会因为电流过大而造成短路或者损坏。 PCB走线的电流承载能力与走线的厚度有关。走线的厚度通常用盎司（OZ）来表示，每盎司（OZ）大约等于35微米（0.035mm）。例如，1OZ表示走线的厚度是0.035mm。随着走线厚度的增加，其可以承载的电流也相应增加。但是，厚板并不意味着可以无限制地增加电流，因为走线的宽度也起到了至关重要的作用。 PCB走线宽度和厚度的配合，可以参考一些行业标准或者制造厂商提供的规格表。这些表格通常会给出不同厚度的走线在不同宽度下可以承载的最大电流值。例如，某些表格可能会说明，在特定的厚度下，宽度为0.15mm的走线能够承载0.2A的电流，宽度为0.5mm的走线能承载0.5A的电流，以此类推。设计师应当根据实际电路的电流大小来选择适当的走线尺寸。 除了电流承载能力之外，走线宽度还影响着PCB的阻抗匹配、信号传输质量、热管理等多个方面。宽走线可以降低阻抗，减少信号衰减，但过宽的走线会占用更多的板上空间，增加成本。因此，在设计PCB走线时，需要权衡各种因素，做出合理的设计选择。 在PCB设计中，铜箔厚度和走线宽度的匹配也很关键。例如，如果铜箔较薄（1OZ），那么为了承载较大的电流，就需要相应增加走线的宽度。这不仅可以避免过热问题，还能保证在电流超过设计值时，电路板能够安全地工作。 设计时还需要注意PCB材料的热传导性能。有些PCB材料具有更好的热传导性能，可以更快地将热量传递到散热器或者周围环境中，这使得即使是较窄的走线也可以承载较高的电流，因为热量可以更迅速地散发出去，避免了局部过热的问题。 在设计过程中，除了理论计算，还需要考虑PCB实际使用环境。例如，在环境温度较高的情况下，走线温度会升高，电流承载能力会下降。因此，在高温环境下使用的PCB，需要适当增加走线的尺寸以保证安全运行。 PCB走线宽度与电流值的关系是一个综合性的工程问题，需要在满足电气性能要求的同时，考虑成本、尺寸和可靠性等多方面的因素。设计者必须对电路板的每个细节都有充分的了解，这样才能做出既安全又经济的设计。

主要应用于电路设计中的线宽安全计算，根据走线的电流大小和走线的线厚等条件，计算所需的走线宽度，很实用！

表格展现了线宽、线厚、温升等参数，可以通过改变这些参数，计算出铜线的过流能力。

PCB线宽阻抗计算器，表格

自己制做的走线电感，电阻估算的计算表，里面有可以看到计算公式。

这个实现方式跟插件[Wireframe Shader Effect](https://assetstore.unity.com/packages/vfx/shaders/wireframe-shader-effect-199700#content)差不多 我又优化一下主要脚本，优化后的这个脚本与[Wireframe Shader Effect](https://assetstore.unity.com/packages/vfx/shaders/wireframe-shader-effect-199700#content)插件的**WireframeShader**对比 WireframeRenderer 优化后的脚本在性能方面明显优于 WireframeShader： - 网格和内存优化：WireframeRenderer 在网格处理和内存管理上做了更多优化，避免了每帧都重新生成网格和材质。 - 材质更新与渲染开销：WireframeRenderer 只在需要时更新材质，避免了无谓的材质创建和更新。 - 组件创建与销毁：WireframeRenderer 通过智能管理组件的创

本人初学单片机。苦于手中没有编程器，于是近几天自己用分立元件、洞洞板，自制了一个串口ISP编程器。电路原理如上传图纸，使用的编程软件是：电子在线89S系列ISP编程V2.0。该编程器在使用过程中虽然自动编程很少能成功，但手动基本上都能成功。比较适合初学者练手。希望对初学者有所帮助。

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标题中的"C# Onnx HAWP 线框检测 源码"指的是一个使用C#编程语言，基于ONNX（Open Neural Network Exchange）框架实现的HAWP（Hierarchical Attention with Weak Projections）线框检测项目。这个项目提供了一种在C#环境中对图像进行目标检测的方法，特别是用于提取物体的轮廓线框。 ONNX是一种开放标准的深度学习模型交换格式，它允许开发者在不同的框架之间（如TensorFlow、PyTorch、Caffe2等）共享和部署模型。在这个项目中，ONNX被用来加载和运行预先训练好的HAWP模型，该模型是在弱投影监督下训练的，能够高效地检测图像中的线框。 HAWP（Hierarchical Attention with Weak Projections）是一种目标检测技术，它利用层次化的注意力机制来处理图像中的目标。相比传统的检测方法，HAWP可能更擅长处理复杂场景下的多尺度目标，同时对标注数据的要求相对较低，因此适合弱监督或半监督学习的环境。 描述中的"博客地址：https://blog.csdn.net/weixin_46771779/article/details/134135620"提供了项目的详细实现步骤和背景介绍。在这个博客文章中，作者很可能详细讲解了如何将ONNX模型集成到C#代码中，如何处理输入数据，以及如何解析模型的输出结果来提取线框。 从标签"**c# C#HAWP线框检测**"可以看出，这个项目主要关注的是C#编程语言在深度学习领域的应用，特别是针对线框检测任务。这表明项目不仅涉及深度学习模型的使用，还可能涵盖了C#中与图像处理和计算机视觉相关的库和API的使用，如OpenCV for .NET或者AForge.NET。 压缩包中的文件名： 1. "Onnx_Demo.sln" 是Visual Studio的解决方案文件，包含了项目的所有配置和依赖信息，可以用来在VS环境中打开并编译项目。 2. "Onnx Yolov8 Detect.suo" 是Visual Studio的用户选项文件，存储了用户的个人设置，如窗口布局、调试配置等，但不直接影响编译过程。 3. ".vs" 文件夹是Visual Studio的工作区文件，包含了项目的一些元数据和配置信息。 4. "Onnx_Demo" 可能是项目的主程序或库的源代码文件夹，包含了实现HAWP线框检测功能的具体代码。 这个项目旨在演示如何在C#中利用ONNX运行HAWP模型进行线框检测，涉及的知识点包括ONNX模型的导入与执行、C#编程、图像处理、目标检测算法以及可能的计算机视觉库的使用。通过研究该项目的源码和博客文章，开发者可以学习到如何在C#环境下集成和运用深度学习模型进行实际的计算机视觉任务。