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面向增材制造的逆向工程技术
- 获取三维数据：介绍多种数据获取方法，为增材制造提供精确的数据来源。
- 优化数据处理：掌握数据预处理和三角化技术，提高模型重建质量。
- 实现模型分割：通过数据细分和分层切片，生成增材制造所需的数控指令。
- 控制加工质量：利用视觉检测技术，实现制造过程的实时监测和质量评价。
★★★
中级
入门初级中级进阶高级
- 增材制造工程师：学习逆向工程全流程，解决数据获取和处理难题。
- 3D打印从业者：掌握模型分割和路径规划，提升打印质量和效率。
- 机械制造研究者：了解视觉检测技术，实现智能化的质量控制。
- 高校相关专业学生：系统学习增材制造逆向工程技术，为科研或就业打基础。
- 先读绪论：了解增材制造与逆向工程的关系，建立整体认识。
- 重点学习第一部分：掌握数据采集和预处理，这是后续操作的基础。
- 结合实践学习：第三部分的视觉检测技术，建议结合实验设备操作。
- 关注前沿应用：阅读最新研究案例，了解技术发展趋势。
- 掌握数据采集方法：熟练使用多种设备获取三维数据，确保数据质量。
- 精通模型重建：能够从点云数据构建高质量的三维模型。
- 学会路径规划：掌握分层切片和曲面重构，生成有效的数控指令。
- 实现质量控制：利用视觉监测技术，实时评估加工质量并优化工艺。
📖 书籍简介
产品特色
内容简介
除第一章绪论外，全书共分三个部分。第一部分三维数据采集与处理技术：介绍如何为增材制造提供数据来源，包括第二章数据获取方法、第三章数据预处理技术、第四章数据三角化与模型重建。第二部分模型分割和曲面重构技术：介绍如何为增材制造过程提供数控指令，包括第五章数据细分和分层切片、第六章模型分割与拼接技术、第七章曲面重构和数控路径规划。第三部分视觉检测与控制技术：介绍如何保证增材制造的加工质量，包括第八章制造过程视觉监测，第九章加工质量评价及控制，第十章零件后处理工艺规划。
作者简介
郝敬宾，1982年05月生，中国矿业大学机电工程学院机械制造系，副教授，2011年06月毕业于中国矿业大学机械制造及其自动化专业，获工学博士学位。公派赴加拿大University of British Columbia，美国University of Nebraska-Lincoln进行访问学者工作。主要研究方向：激光增材制造技术、数字化设计与制造、机器视觉与在线监测。
📑 章节目录
- 第一章 绪论
- 第一部分 三维数据采集与处理技术
- 第二章 数据获取方法
- 第三章 数据预处理技术
- 第四章 数据三角化与模型重建
- 第二部分 模型分割和曲面重构技术
- 第五章 数据细分和分层切片
- 第六章 模型分割与拼接技术
- 第七章 曲面重构和数控路径规划
- 第三部分 视觉检测与控制技术
- 第八章 制造过程视觉监测
- 第九章 加工质量评价及控制
- 第十章 零件后处理工艺规划
