3D打印：三維智能數(shù)字化創(chuàng)造（全彩）

第1章 3D打印與“全球第三次工業(yè)革命”
1.1 3D打?。后w驗造物奇跡
1.2 全球第三次工業(yè)革命的導(dǎo)火索
1.2.1 從“第一次工業(yè)革命”到“第三次工業(yè)革命”
1.2.2 3D打印的顯著優(yōu)勢
1.2.3 3D打印的應(yīng)用現(xiàn)狀
1.3 對3D打印的質(zhì)疑
1.3.1 來自傳統(tǒng)制造業(yè)大佬的質(zhì)疑：不看好3D打印
1.3.2 關(guān)于“3D打印技術(shù)的可實現(xiàn)性”釋疑
1.3.3 關(guān)于“3D打印技術(shù)的經(jīng)濟性”釋疑
1.3.4 關(guān)于“3D打印產(chǎn)業(yè)的成長性”釋疑
1.4 3D智能數(shù)字化與3D打?。河谩疤摂M”再造“現(xiàn)實”
1.4.1 3D智能數(shù)字化設(shè)計技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀
1.4.2 智能數(shù)字化掃描技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀
1.4.3 智能云網(wǎng)：云端智能服務(wù)和云制造
1.4.4 3D打印技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀
1.5 創(chuàng)客DIY：新工業(yè)革命的啟蒙運動
1.5.1 以小博大：創(chuàng)客挑戰(zhàn)巨頭公司
1.5.2 聚沙成塔：改變工業(yè)社會的組成結(jié)構(gòu)
1.6 “中國制造”向“中國智造”轉(zhuǎn)變的機遇
1.6.1 “中國制造”需轉(zhuǎn)型升級
1.6.2 來自“德國制造”的啟示
1.6.3 “中國智造”的發(fā)展機遇
第2章 3D打印機的原理與種類
2.1 3D打印時間簡史──源自
2.2 3D打印機的工作原理和家族
2.2.1 3D打印機的工作原理與流程
2.2.2 FDM：熔融沉積成型（FFF：熔絲制造）
2.2.3 3DP：三維打印黏結(jié)成型（噴墨沉積）
2.2.4 SLS：選擇性激光燒結(jié)
2.2.5 SLA：光固化立體成型（立體光刻）
2.2.6 PolyJet：多頭噴射技術(shù)
2.2.7 DLP：數(shù)字光處理
2.2.8 LOM：分層實體制造
2.3 塑料還是石膏？3D打印機的各種耗材
2.4 金屬3D打印技術(shù)大盤點
2.4.1 SLS、SLM和DMLS技術(shù)
2.4.2 LCF：激光熔覆成型
2.4.3 LENS/LNSF：激光近凈成型
2.4.4 EBM：電子束熔煉
2.4.5 EBDM：電子束直接制造
2.4.6 金屬3D打印技術(shù)小結(jié)
2.5 兩大陣營：工業(yè)級打印機與桌面級打印機
2.5.1 工業(yè)級打印機：兩個巨頭的主戰(zhàn)場
2.5.2 桌面級打印機：創(chuàng)客們的多樣世界
2.6 3D打印與傳統(tǒng)手辦模型制作
2.7 3D打印機購買指南
第3章 剖析3D打印機：輪子是怎樣發(fā)明的
3.1 RepRap：開源3D打印機的鼻祖和奠基石
3.2 MakerBot與Ultimaker：桌面雙雄
3.3 Ultimaker組裝實戰(zhàn)
3.3.1 Ultimaker新到貨開箱照
3.3.2 搭建框架
3.3.3 X/Y/Z軸電機
3.3.4 X/Y軸承
3.3.5 擠出頭
3.3.6 Z軸載物平臺
3.3.7 送料機
3.3.8 Ultimaker的大腦：電路板
3.3.9 大功告成：一臺完整的打印機
3.3.10 Gcode與前臺軟件Cura使用指南
3.3.11 Ultimaker打印成果實例
3.4 MakerBot Replicator 2與MakerWare打印實戰(zhàn)
3.4.1 MakerWare進行切片和打印
3.4.2 ReplicatorG控制前臺的設(shè)置：雙噴頭打印雙色模型
3.4.3 MakerBot Replicator 2打印成果實例
3.5 用輔助盤（Helper Disks）解決翹邊問題
3.6 3D打印疑問與故障排解小貼士
3.6.1 模型的水密性（Watertight）
3.6.2 模型必須為流形（Manifold）
3.6.3 切片（Slice）與橫切面
3.6.4 層厚度（Layer Thickness）
3.6.5 支撐材料（Support Material）
3.6.6 如何開始打印
3.6.7 如何調(diào)平打印平臺（粗調(diào)和精調(diào)）
3.6.8 如何更換耗材（上料、退料）
3.6.9 我裝不了塑料絲
3.6.10 我取不出塑料絲導(dǎo)管
3.6.11 為什么我的送料機挖坑，但就是不吐絲
3.6.12 噴頭堵塞，如何處理
3.6.13 擠出的料無法粘牢打印平臺
3.6.14 打印出的東西粘不牢平臺
3.6.15 噴頭位置偏移，擠出頭坐標(biāo)異常
3.6.16 為什么打印的圓是橢圓
3.6.17 電機不轉(zhuǎn)，像得了帕金森癥抖個不停
3.6.18 如何讓模型表面更光滑
3.6.19 我的打印機需要日常維護嗎
3.6.20 異常情況如何中斷打印
3.6.21 如何將金屬零件放入我的3D塑料模型中
3.6.22 用CNCSimulator進行打印模擬和打印預(yù)覽
3.6.23 打印失敗后是什么樣子
第4章 3D智能數(shù)字化：3D打印的孿生兄弟
4.1 不以規(guī)矩，不成方圓——STL數(shù)字標(biāo)準(zhǔn)文件解析
4.2 3D智能數(shù)字化設(shè)計技術(shù)
4.2.1 “所想即所得”：3D設(shè)計的新境界
4.2.2 商業(yè)設(shè)計軟件：3D設(shè)計的重型武器（Maya、UG）
4.2.3 殺雞焉用牛刀：基于網(wǎng)頁的設(shè)計軟件（Tinkercad、3DTin）
4.3 3D智能數(shù)字化掃描技術(shù)
4.3.1 光學(xué)三維掃描儀的原理和實例（激光、結(jié)構(gòu)白光）
4.3.2 基于Kinect的3D掃描原理和設(shè)備（紅外光斑、ToF）
4.3.3 房地產(chǎn)行業(yè)的新應(yīng)用：室內(nèi)3D掃描建模
4.4 面向“批量定制”和“柔性制造”的智能數(shù)字化
4.5 智能云網(wǎng)：云端智能服務(wù)和云制造
4.6 大數(shù)據(jù)和深度學(xué)習(xí)：3D打印內(nèi)容的挖掘與推薦
4.6.1 什么是大數(shù)據(jù)
4.6.2 大數(shù)據(jù)背景下的個性化推薦系統(tǒng)
4.6.3 深度學(xué)習(xí)：像人腦一樣深層次地思考
第5章 3D智能數(shù)字化與3D照相館：科學(xué)與藝術(shù)的結(jié)合
5.1 那些年，我們一起追過的3D照相館
5.1.1 細數(shù)國內(nèi)外的3D照相館
5.1.2 3D照相館的設(shè)備及成本
5.1.3 3D照相館贏利模式的探討
5.2 3D照相館的核心技術(shù)：3D智能數(shù)字化
5.3 基于圖像的3D人臉重建技術(shù)
5.3.1 基于單張照片的3D人臉重建及立體浮雕
5.3.2 基于多視角照片的3D人臉重建
5.3.3 人是種視覺動物：如何美化你的照片
5.4 Skanect：使用Kinect實現(xiàn)3D掃描
5.5 頭發(fā)修補：3D照相館的頭痛問題
5.5.1 使用3D-Coat/ ZBrush軟件手工修補發(fā)型
5.5.2 基于視覺計算自動修補發(fā)型
5.5.3 Geomagic Studio：更通用的任意形狀修補
5.6 3D人臉表情形變與編輯
5.7 直接全彩打印，還是單色打印再上色
5.8 3D打印數(shù)字化設(shè)計技巧
5.8.1 3DS Max建模用于3D打印
5.8.2 Netfabb/Magics：修正你的STL打印文件
5.8.3 使用AccuTrans 3D轉(zhuǎn)換3D文件格式
第6章 視覺計算：構(gòu)建3D打印的殺手級應(yīng)用
6.1 視覺計算：計算機視覺與計算機圖形學(xué)的融合
6.2 3D打印“批量定制”的智能實現(xiàn)
6.2.1 個性特征的描述與檢測
6.2.2 個性特征的定位與匹配
6.2.3 個性化形狀的編輯與合成
6.3 立體視覺重建：將照片轉(zhuǎn)成3D數(shù)字模型
6.3.1 攝像機定標(biāo)
6.3.2 基于立體視覺、SFM和Visual Hull的三維重建
6.4 眾里尋她千百度──海量3D模型的檢索
6.4.1 線性分類與感知機模型
6.4.2 支持向量機SVM
6.4.3 基于內(nèi)容的3D模型檢索
6.5 形狀拆解：大尺寸物件的自動分塊打印
6.6 形狀分析：優(yōu)化桌面3D打印機打印精度的表現(xiàn)力
6.7 形狀平衡：如何確保3D物件站立穩(wěn)當(dāng)
6.8 形狀優(yōu)化：生成堅固的內(nèi)部輕質(zhì)結(jié)構(gòu)使得耗材最省
6.9 基于筆畫的3D建模：讓新手和孩子輕松設(shè)計形狀
6.9.1 Doodle3D：3D設(shè)計就像涂鴉一樣簡單
6.9.2 Teddy/FiberMesh：更精準(zhǔn)的3D筆畫建模
6.9.3 3-Sweep技術(shù)：輕松讓照片中的2D物體變3D模型
6.9.4 “神筆馬良”3Doodler：用筆直接畫出3D線框?qū)嵨?br />6.10 增強現(xiàn)實：在打印之前看到融入環(huán)境的真實效果
6.11 OpenCV與OpenGL：視覺計算入門的兩大利器
6.11.1 OpenCV與AdaBoost人臉檢測
6.11.2 OpenGL與3D圖形繪制
第7章 創(chuàng)客：個人3D打印機的創(chuàng)造者
7.1 創(chuàng)客文化與開源DIY
7.2 五花八門的創(chuàng)客杰作：從玩具到高速跑車
7.3 寓教于樂：3D打印出你的個人數(shù)學(xué)博物館
7.4 創(chuàng)客之開源硬件Arduino（阿德偉諾）
7.4.1 Arduino簡介
7.4.2 初窺Arduino
7.4.3 牛刀小試：叩開Arduino之門
7.5 創(chuàng)客之開源軟件Android（安卓）
7.5.1 Android概述
7.5.2 開發(fā)平臺搭建
7.5.3 Android之旅起航：Hello， Android！
7.6 靠創(chuàng)意去賺錢：漫談Kickstarter、Quirky與Shapeways
7.6.1 Kickstarter眾籌：靠創(chuàng)意去籌資
7.6.2 Quirky創(chuàng)意加工廠：把創(chuàng)意變成產(chǎn)品
7.6.3 Shapeways在線打?。喊褌€性化產(chǎn)品定制出來
7.7 創(chuàng)客中國：中國版喬布斯和比爾?蓋茨的誕生地
7.7.1 國外創(chuàng)客為什么紛紛青睞中國
7.7.2 創(chuàng)客中國的背景優(yōu)勢
7.7.3 創(chuàng)客中國的市場細分定位
第8章 創(chuàng)客實戰(zhàn)：四軸飛行器
8.1 你準(zhǔn)備好了嗎：自己制作四軸飛行器
8.2 器件與3D打印
8.2.1 四軸飛行器DIY所需的器件匯總
8.2.2 四軸飛行器的遙控器和接收機
8.2.3 四軸飛行器的飛行控制板
8.2.4 四軸飛行器電調(diào)的選用
8.2.5 四軸飛行器的無刷電機和螺旋槳
8.2.6 四軸飛行器的電池和充電器
8.2.7 四軸飛行器的連接線選用
8.2.8 四軸飛行器機架的3D打印
8.3 三軸陀螺儀和加速度計的入門與調(diào)試
8.4 自制基于Arduino的飛控板
8.4.1 四軸飛行器的基本電控結(jié)構(gòu)
8.4.2 飛行控制板的制作
8.5 遙控開始：Android手機的Wi-Fi通信
8.6 四軸飛行器的智能視覺跟蹤
8.6.1 基于粒子濾波的目標(biāo)跟蹤算法
8.6.2 基于Mean Shift（均值漂移）的目標(biāo)跟蹤算法
第9章 3D打印之不遠的將來
9.1 3D打印的未來：由創(chuàng)客們決定
9.1.1 幾乎為零的設(shè)計和制造門檻
9.1.2 創(chuàng)客成就3D打印
9.2 手機應(yīng)用FabApp、App Store與智能云網(wǎng)
9.3 不再僅僅是看著粗糙的FDM
9.4 生物醫(yī)療打?。涸絹碓浇目苹?br />9.5 美食打印機：“吃貨”的錢最好賺
9.6 綠色經(jīng)濟：變沙漠為光影城市
9.7 打印房屋：安得廣廈千萬間
9.8 混合材料制造：3D打印電路
9.9 槍支打印“讓子彈飛”、版權(quán)與社會倫理
9.9.1 3D打印引發(fā)社會公共安全的憂慮
9.9.2 版權(quán)保護的難題
9.9.3 社會倫理的思考及技術(shù)層面解決
9.10 3D打印3D打印機自己：遺傳與升級
9.11 3D打印的經(jīng)濟模式：利基與長尾效應(yīng)
9.12 “中國智造”推動“全球第三次工業(yè)革命”
9.12.1 新工業(yè)革命之“永不枯竭的綠色能源”
9.12.2 新工業(yè)革命之“3D打印新材料”
9.12.3 新工業(yè)革命之“先進制造及3D打印”
9.12.4 新工業(yè)革命之“3D智能數(shù)字化創(chuàng)造”
第10章 道：數(shù)字智能的最優(yōu)化及相關(guān)數(shù)學(xué)方法
10.1 最優(yōu)化理論的基本常識
10.1.1 從凸集和凸函數(shù)開始說起
10.1.2 無約束優(yōu)化與約束優(yōu)化
10.1.3 線性規(guī)劃與非線性規(guī)劃及其對偶（Dual）形式
10.1.4 澄清混淆：二次規(guī)劃、二次收斂、二階收斂
10.2 最優(yōu)化根基之單變量“一維搜索”
10.2.1 初始搜索區(qū)域的加步探索法（進退法）
10.2.2 黃金分割搜索法（Golden Section Search）
10.2.3 斐波那契（Fibonacci）搜索法
10.2.4 牛頓法、拋物線法
10.2.5 不精確線搜索的Armijo-Goldstein準(zhǔn)則及Wolfe-Powell準(zhǔn)則
10.3 多變量的無約束優(yōu)化
10.3.1 最速下降法（Steepest Descent，梯度下降法Gradient Descent）
10.3.2 牛頓法（Newton）
10.3.3 擬牛頓法（Quasi-Newton）：DFP和BFGS方法
10.3.4 共軛方向法（Conjugate Direction）
10.3.5 共軛梯度法（Conjugate Gradient）
10.3.6 Powell直接法
10.4 最優(yōu)化根基之“信賴域”
10.4.1 Levenberg-Marquardt（L-M）方法
10.4.2 詳解L-M方法的求解過程與步驟
10.5 最小二乘問題的求解
10.5.1 線性最小二乘問題的求解（正規(guī)化方法、QR分解、SVD分解）
10.5.2 非線性最小二乘問題（Gauss-Newton方法）
10.6 約束優(yōu)化問題的求解
10.6.1 等式約束的拉格朗日乘子法（Lagrange Multiplier）
10.6.2 不等式約束的KKT（KT）條件
10.6.3 懲罰函數(shù)法（外點法、內(nèi)點法）
10.7 最短路徑與動態(tài)規(guī)劃（Dynamic Programming）
10.8 “偶然中的必然”──概率與貝葉斯（Bayes）
10.8.1 先驗概率、似然函數(shù)、后驗概率、貝葉斯公式
10.8.2 樸素（Na?ve）貝葉斯分類
10.8.3 最大似然估計、最大后驗概率估計、貝葉斯估計
10.8.4 貝葉斯學(xué)派與頻率學(xué)派之爭論
參考文獻
后記
作者簡介