| ตัวอักษร | ชนิด | ตัวอักษร | ชนิด |
|---|---|---|---|
| R | ตัวต้านทาน | U | ชิป (IC) |
| C | ตัวเก็บประจุ | J, P, CN | ขั้วต่อ |
| D | ไดโอด/LED | Q | ทรานซิสเตอร์/MOSFET |
| TP | จุดทดสอบ | Y, X | คริสตัล |
4k7 = 4.7 kΩ 2R2 = 2.2 Ω 1M0 = 1.0 MΩ 100n = 100 nF
รหัสตัวต้านทานชิป: "103" = 10×10³ = 10 kΩ "472" = 4.7 kΩ
net คือกลุ่มของจุดที่ต่อถึงกันทางไฟฟ้า
ชื่อสัญญาณที่บอกความหมาย เช่น P13.3_GPIO_PWM5+_3V3 = ขา | หน้าที่ | โดเมนแรงดัน
สัญญาณ active-low มีเครื่องหมายกำกับ เช่น _N, /, ขึ้นต้นด้วย n, # → RESET_N, /CS, nWP
ขั้นตอนตามสัญญาณ
1. หาสัญลักษณ์ MCU แล้วหาขาที่สนใจ
2. ตามเส้นจนเจอชิ้นส่วนหรือป้ายชื่อ ถ้าเจอป้ายชื่อ ค้นหาชื่อเดียวกันในทุกหน้า
3. จดรหัสอ้างอิง ค่า และทิศทางของทุกชิ้นส่วนที่ผ่าน
4. ตามจนถึงปลายทาง (มักเป็นไฟเลี้ยงหรือกราวด์) แล้วสรุปเป็นประโยค
เมื่อป้ายบนแผ่นวงจร (silkscreen) ไม่ตรงกับแผนผัง แผนผังคือเอกสารที่ใช้สร้างแผ่นวงจร จึงมักเชื่อถือได้มากกว่า แต่ก็เป็นเอกสารที่คนเขียนและอาจผิดได้ — ข้อสรุปสุดท้ายต้องมาจากการวัด
LED1
หน้า 1: IO1 → R12 (1kΩ) → ป้าย LED1
หน้า 2: ป้าย LED1 → D5 (แอโนดทางป้าย แคโทดทางกราวด์) → GND
สรุป: IO1=1 → กระแสไหล → LED ติด = active-high
กระแส: (3.3−2.0)/1kΩ = 1.3 mA
SW3
หน้า 1: IO2 → ป้าย BTN_N ตรง ๆ ไม่มีตัวต้านทานคั่น
หน้า 2: ป้าย BTN_N → R40 (10kΩ) ขึ้น 3V3 และ SW3 ลงกราวด์
สรุป: ปล่อย=1(R40 ดึงขึ้น) กด=0(ลงกราวด์) = active-low ตรงกับ _N
กระแสตอนกด: 3.3/10kΩ = 0.33 mA
ฝึกเติม
แล็บ ส่วน A (ถ้ามีแผนผังจริง) ตามสัญญาณของ LED และปุ่มผู้ใช้หนึ่งดวง/ปุ่ม จดรหัสอ้างอิงและค่าทุกชิ้นที่ผ่าน สรุป active-high/low แล้วเทียบกับ SDK
แล็บ ส่วน B (TESAIoT Dev Kit) หมุนลูกบิดที่ป้าย VR1 บนแผ่นวงจร ดูว่าการ์ดที่ขยับแสดงขาอะไร เทียบป้ายบนแผ่นวงจร โค้ดตัวอย่าง และคำอธิบายใน SDK
ค่าตัวต้านทานบนแผนผังเขียนว่า 4k7 หมายถึงเท่าไร
บนแผนผัง เส้นสองเส้นตัดกันเป็นรูปกากบาทโดยไม่มีจุดดำ หมายความว่าอะไร
ป้ายบนแผ่นวงจรกับแผนผังบอกตำแหน่งขาไม่ตรงกัน ควรทำอย่างไร
บทเรียนสุดท้ายของหลักสูตร พื้นฐาน PCB และ EMC จะพาจากแผนผังไปสู่แผ่นวงจรจริง ว่าตำแหน่งของตัวเก็บประจุและรูปร่างของลายวงจรมีผลกับสัญญาณรบกวนอย่างไร
"อิเล็กทรอนิกส์และเครื่องมือวัดสำหรับนักพัฒนาระบบฝังตัว" จาก TESA Open Knowledge โดยสมาคมสมองกลฝังตัวไทย
(Thai Embedded Systems Association: TESA) https://github.com/tesaiot/tesa-qualification-program
สัญญาอนุญาต CC BY-NC 4.0
แผนภาพในบทเรียนนี้เป็นงานวาดของหลักสูตรนี้เอง (CC BY-NC 4.0)
TESA Open Knowledge · © 2026 สมาคมสมองกลฝังตัวไทย (TESA) · CC BY-NC 4.0