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從產業經濟的宏觀視角對3D列印、3D智慧數位化、創客、中國智造、全球第三次工業革命這五者的關係進行了詳盡討論。
《3D列印：三維智慧數位化創造（全彩）》從專業技術的角度對3D列印的原理、結構和工藝方法做了詳細介紹，包括10多種典型成型工藝的優劣分析和比較，手把手、從無到有地組裝一台3D印表機等。3D智慧數位化是3D列印的基礎和關鍵，涉及3D電腦圖形學、電腦視覺、模式識別、機器學習等領域。本書以通俗易懂、娓娓道來的方式對它們進行了詳細講解。
《3D列印：三維智慧數位化創造（全彩）》是一本以作者原創觀點為指導，融匯眾多新思想，詳細講解3D列印和3D智慧數位化技術原理方法，手把手實戰型教學的綜合類技術書籍，對每一個操作步驟都進行了圖文並茂的詳細描述，包括實際運作一家3D照相館的所有技術細節。
《3D列印：三維智慧數位化創造（全彩）》無論對於國內、國外的廣大普通用戶及技術愛好者，還是高等院校大學生及研究生、學術界、工業界、政府產業經濟決策層，都具有重要的參考價值。
吳懷宇，博士，中國科學院副研究員，任職于中國科學院自動化研究所，模式識別國家重點實驗室（NLPR），中國-歐洲資訊、自動化與應用數學聯合實驗室（LIAMA）。主要研究領域包括3D智慧數位化列印、電腦三維視覺、視覺形狀感知分析與處理、電腦互動式圖形學等。目前擔任多個國際刊物的評審專家和國際程式委員會成員等學術任職，美國電氣與電子工程師學會（IEEE）、美國電腦協會（ACM）會員，ICCV/CVPR/ACCV國際程式委員會委員、程式主席秘書，以及北京市科學技術委員會專案評審專家、國家自然科學基金評審專家。
第1章 3D列印與“全球第三次工業革命”
1.1 3D列印：體驗造物奇跡
1.2 全球第三次工業革命的導火索
1.2.1 從“第一次工業革命”到“第三次工業革命”
1.2.2 3D列印的顯著優勢
1.2.3 3D列印的應用現狀
1.3 對3D列印的質疑
1.3.1 來自傳統製造業大佬的質疑：不看好3D列印
1.3.2 關於“3D列印技術的可實現性”釋疑
1.3.3 關於“3D列印技術的經濟性”釋疑
1.3.4 關於“3D列印產業的成長性”釋疑
1.4 3D智能數位化與3D列印：用“虛擬”再造“現實”
1.4.1 3D智慧數位化設計技術的發展現狀
1.4.2 智慧數位化掃描技術的發展現狀
1.4.3 智能雲網：雲端智慧服務和雲製造
1.4.4 3D列印技術的發展現狀
1.5 創客DIY：新工業革命的啟蒙運動
1.5.1 以小博大：創客挑戰巨頭公司
1.5.2 聚沙成塔：改變工業社會的組成結構
1.6 “中國製造”向“中國智造”轉變的機遇
1.6.1 “中國製造”需轉型升級
1.6.2 來自“德國製造”的啟示
1.6.3 “中國智造”的發展機遇
第2章 3D印表機的原理與種類
2.1 3D列印時間簡史──源自1860
2.2 3D印表機的工作原理和家族
2.2.1 3D印表機的工作原理與流程
2.2.2 FDM：熔融沉積成型（FFF：熔絲製造）
2.2.3 3DP：三維列印黏結成型（噴墨沉積）
2.2.4 SLS：選擇性鐳射燒結
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
2.2.7 DLP：數位光處理
2.2.8 LOM：分層實體製造
2.3 塑膠還是石膏？3D印表機的各種耗材
2.4 金屬3D列印技術大盤點
2.4.1 SLS、SLM和DMLS技術
2.4.2 LCF：鐳射熔覆成型
2.4.3 LENS/LNSF：鐳射近淨成型
2.4.4 EBM：電子束熔煉
2.4.5 EBDM：電子束直接製造
2.4.6 金屬3D列印技術小結
2.5 兩大陣營：工業級印表機與桌面級印表機
2.5.1 工業級印表機：兩個巨頭的主戰場
2.5.2 桌面級印表機：創客們的多樣世界
2.6 3D列印與傳統手辦模型製作
2.7 3D印表機購買指南
第3章 剖析3D印表機：輪子是怎樣發明的
3.1 RepRap：開源3D印表機的鼻祖和奠基石
3.2 MakerBot與Ultimaker：桌面雙雄
3.3 Ultimaker組裝實戰
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：一台完整的印表機
3.3.10 Gcode與前臺軟體Cura使用指南
3.3.11 Ultimaker列印成果實例
3.4 MakerBot Replicator 2與MakerWare列印實戰
3.4.1 MakerWare進行切片和列印
3.4.2 ReplicatorG控制前臺的設置：雙噴頭列印雙色模型
3.4.3 MakerBot Replicator 2列印成果實例
3.5 3D列印疑問與故障排解小貼士
3.5.1 模型的水密性（Watertight）
3.5.2 模型必須為流形（Manifold）
3.5.3 切片（Slice）與橫切面
3.5.4 層厚度（Layer Thickness）
3.5.5 支撐材料（Support Material）
3.5.6 如何開始列印
3.5.7 如何調平列印平臺（粗調和精調）
3.5.8 如何更換耗材（上料、退料）
3.5.9 我裝不了塑膠絲
3.5.10 我取不出塑膠絲導管
3.5.11 為什麼我的送料機挖坑，但就是不吐絲
3.5.12 噴頭堵塞，如何處理
3.5.13 擠出的料無法粘牢列印平臺
3.5.14 列印出的東西粘不牢平臺
3.5.15 噴頭位置偏移，擠出頭座標異常
3.5.16 為什麼列印的圓是橢圓
3.5.17 電機不轉，像得了帕金森症抖個不停
3.5.18 如何讓模型表面更光滑
3.5.19 我的印表機需要日常維護嗎
3.5.20 異常情況如何中斷列印
3.5.21 如何將金屬零件放入我的3D塑膠模型中
3.5.22 用CNCSimulator進行列印模擬和預覽列印
3.5.23 列印失敗後是什麼樣子
第4章 3D智能數位化：3D列印的孿生兄弟
4.1 不以規矩，不成方圓——STL數位標準檔解析
4.2 3D智慧數位化設計技術
4.2.1 “所想即所得”：3D設計的新境界
4.2.2 商業設計軟體：3D設計的重型武器（Maya、UG）
4.2.3 殺雞焉用牛刀：基於網頁的設計軟體（Tinkercad、3DTin）
4.3 3D智慧數位化掃描技術
4.3.1 光學三維掃描器的原理和實例（鐳射、結構白光）
4.3.2 基於Kinect的3D掃描原理和設備（紅外光斑、ToF）
4.3.3 房地產行業的新應用：室內3D掃描建模
4.4 面向“批量定制”和“柔性製造”的智慧數位化
4.5 智能雲網：雲端智慧服務和雲製造
4.6 大數據和深度學習：3D列印內容的挖掘與推薦
4.6.1 什麼是大數據
4.6.2 大資料背景下的個性化推薦系統
4.6.3 深度學習：像人腦一樣深層次地思考
第5章 3D智能數位化與3D照相館：科學與藝術的結合
5.1 那些年，我們一起追過的3D照相館
5.1.1 細數國內外的3D照相館
5.1.2 3D照相館的設備及成本
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：3D智能數位化
5.3 基於圖像的3D人臉重建技術
5.3.1 基於單張照片的3D人臉重建及立體浮雕
5.3.2 基於多視角照片的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3D掃描
5.5 頭髮修補：3D照相館的頭痛問題
5.5.1 使用3D-Coat/ ZBrush軟體手工修補髮型
5.5.2 基於視覺計算自動修補髮型
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 直接全彩列印，還是單色列印再上色
5.8 3D列印數位化設計技巧
5.8.1 3DS Max建模用於3D列印
5.8.2 Netfabb/Magics：修正你的STL列印檔案
5.8.3 使用AccuTrans 3D轉換3D檔案格式
第6章 視覺計算：構建3D列印的殺手級應用
6.1 視覺計算：電腦視覺與電腦圖形學的融合
6.2 3D列印“批量定制”的智慧實現
6.2.1 個性特徵的描述與檢測
6.2.2 個性特徵的定位與匹配
6.2.3 個性化形狀的編輯與合成
6.3 立體視覺重建：將照片轉成3D數位元模型
6.3.1 攝像機定標
6.3.2 基於立體視覺、SFM和Visual Hull的三維重建
6.4 眾裡尋她千百度──海量3D模型的檢索
6.4.1 線性分類與感知機模型
6.4.2 支援向量機SVM與邏輯回歸LR
6.4.3 基於內容的3D模型檢索
6.5 形狀拆解：大尺寸物件的自動分塊列印
6.6 形狀分析：優化桌面3D印表機列印精度的表現力
6.7 形狀平衡：如何確保3D物件站立穩當
6.8 形狀優化：生成堅固的內部輕質結構使得耗材最省
6.9 基於筆劃的3D建模：讓新手和孩子輕鬆設計形狀
6.9.1 Doodle3D：3D設計就像塗鴉一樣簡單
6.9.2 Teddy/FiberMesh：更精准的3D筆劃建模
6.9.3 3-Sweep技術：輕鬆讓照片中的2D物體變3D模型
6.9.4 “神筆馬良”3Doodler：用筆直接畫出3D線框實物
6.10 增強現實：在列印之前看到融入環境的真實效果
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圖形繪製
第7章 創客：個人3D印表機的創造者
7.1 創客文化與開源DIY
7.2 五花八門的創客傑作：從玩具到高速跑車
7.3 寓教於樂：3D列印出你的個人數學博物館
7.4 創客之開源硬體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 創客之開源軟體Android（安卓）
7.5.1 Android概述
7.5.2 開發平臺搭建
7.5.3 Android之旅起航：Hello, Android!
7.6 靠創意去賺錢：漫談Kickstarter、Quirky與Shapeways
7.6.1 Kickstarter眾籌：靠創意去籌資
7.6.2 Quirky創意加工廠：把創意變成產品
7.6.3 Shapeways線上列印：把個性化產品定制出來
7.7 創客中國：中國版約伯斯和比爾•蓋茨的誕生地
7.7.1 國外創客為什麼紛紛青睞中國
7.7.2 創客中國的背景優勢
7.7.3 創客中國的市場細分定位
第8章 創客實戰：四軸飛行器
8.1 你準備好了嗎：自己製作四軸飛行器
8.2 器件與3D列印
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列印
8.3 三軸陀螺儀和加速度計的入門與調試
8.4 自製基於Arduino的飛控板
8.4.1 四軸飛行器的基本電控結構
8.4.2 飛行控制板的製作
8.5 遙控開始：Android手機的Wi-Fi通信
8.6 四軸飛行器的智慧視覺跟蹤
8.6.1 基於粒子濾波的目標跟蹤演算法
8.6.2 基於Mean Shift（均值漂移）的目標跟蹤演算法
第9章 3D列印之不遠的將來
9.1 3D列印的未來：由創客們決定
9.1.1 幾乎為零的設計和製造門檻
9.1.2 創客成就3D列印
9.2 手機應用FabApp、App Store與智慧雲網
9.3 不再僅僅是看著粗糙的FDM
9.4 生物醫療列印：越來越近的科幻
9.5 美食印表機：“吃貨”的錢最好賺
9.6 綠色經濟：變沙漠為光影城市
9.7 列印房屋：安得廣廈千萬間
9.8 混合材料製造：3D列印電路
9.9 槍支列印“讓子彈飛”、版權與社會倫理
9.9.1 3D列印引發社會公共安全的憂慮
9.9.2 版權保護的難題
9.9.3 社會倫理的思考及技術層面解決
9.10 3D列印3D印表機自己：遺傳與升級
9.11 3D列印的經濟模式：利基與長尾效應
9.12 “中國智造”推動“全球第三次工業革命”
9.12.1 新工業革命之“永不枯竭的綠色能源”
9.12.2 新工業革命之“3D列印新材料”
9.12.3 新工業革命之“先進製造及3D列印”
9.12.4 新工業革命之“3D智慧數位化創造”
第10章 道：數字智慧的最優化及相關數學方法
10.1 最優化理論的基本常識
10.1.1 從凸集和凸函數開始說起
10.1.2 無約束優化與約束優化
10.1.3 線性規劃與非線性規劃及其對偶（Dual）形式
10.1.4 澄清混淆：二次規劃、二次收斂、二階收斂
10.2 最優化根基之單變數“一維搜索”
10.2.1 初始搜索區域的加步探索法（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準則及Wolfe-Powell準則
10.3 多變數的無約束優化
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 懲罰函數法（外點法、內點法）
10.7 最短路徑與動態規劃（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、後驗概率、貝葉斯公式
10.8.2 樸素（Naïve）貝葉斯分類
10.8.3 最大似然估計、最大後驗概率估計、貝葉斯估計
10.8.4 貝葉斯學派與頻率學派之爭論
參考文獻
後記
作者簡介
