裸眼3D技术具有数据量小、传输效率高、显示内容可自适应调节，用户交互性好等优点。 下面是我整理了裸眼3d技术论文，有兴趣的亲可以来阅读一下!
基于深度图的多视点裸眼3D立体视频技术研究
摘 要：3D立体视频技术正引起越来越多的关注，但是目前绝大多数3D视频系统需要佩戴特殊眼镜才能够观看立体效果，或者要求观看者必须从某个固定角度进行观看。而多视点裸眼3D立体视频系统则可以避免以上两点限制，得到最好的3D观看体验。目前国际上最前沿的3D立体视频研究集中在基于深度图的多视点3D立体视频技术上面，本文对基于深度图的多视点裸眼3D立体视频系统的几个关键技术环节，包括深度图提取、虚拟视点合成、多视点视频合成等进行了研究并进行了相应的仿真实验，从实验效果来看，基于深度图的多视点裸眼3D立体视频系统具有数据量小、传输效率高、显示内容可自适应调节，用户交互性好等优点。
关键词：裸眼3D立体视频;深度图;3DTV
目前3D立体视频技术正引起越来越多人的关注，其中主流的3D技术主要包括双目立体视频(包含2个视点的视频数据)和多视点立体视频(包含8个以上视点的视频数据)。双目立体视频又可分为配戴眼镜观看和双目裸眼立体显示两种，其中前者必须佩带偏振眼镜，为观看带来了不便，后者则要求观看者必须从固定的角度进行观看，当有多人同时观看同一块显示器时，因为多数观看者无法获得最佳观看位置从而大大影响观看体验。而对于多视点立体视频技术而言，由于同一块裸眼3D立体显示器上可同时提供多个视点的内容，所以观看者可以从任意自由的角度来观看，极大地提升了观看的便利性。所以多视点立体视频已经成为当前技术研究的主流。但是，多视点立体视频相对于双目立体视频而言数据量成倍增长，为存储和传输带来了不便，而基于深度图的多视点立体视频技术具有数据量小的优点，因而成为最有潜力的多视点立体视频方案。本文深入研究了基于深度图的多视点3D立体视频技术中的若干关键技术环节，并进行了相应的仿真实验。本文的章节内容安排如下：第2节介绍基于深度图的多视点3D立体系统整体架构，第3节介绍深度图提取，第4节介绍虚拟视点生成，第5节介绍多视点视频合成，第6节总结全文。
一、基于深度图的多视点3D立体视频系统框架
基于深度图的多视点3D立体视频系统的技术框架如图1所示。首先需要进行原始视频序列的拍摄，虽然最终多视点裸眼立体显示系统需要9个甚至更多的视点的视频内容，但是实际的原始视频序列拍摄阶段只需要拍摄2-3个视点的视频即可，这是因为基于深度图的虚拟视点生成技术可以在解码端通过2-3个视点的视频生成多个视点(在本文中为9个视点)的虚拟视点视频，所以基于深度图的多视点立体视频技术具有数据量小，易传输的优点，克服了多视点视频数据量大的缺陷。
在原始视频序列拍摄完成后需要进行深度图的提取和相机参数的计算，该步骤中提取的深度图的质量直接决定了后期生成虚拟视点视频的质量。完成以上步骤后则需进行压缩编码并通过网络传输到解码端，解码端对数据进行解码后会进行基于深度图的虚拟视点生成，将原始的2-3个视点的视频数据变成9个视点的视频数据，获得的9个视点的视频数据还不能直接在多视点裸眼3D立体显示器上面播放，必须针对该显示器所使用的3D光栅结构进行多视点视频合成。
本文的后续章节将会对深度图提取、虚拟视点生成、多视点视频合成三个环节进行详细介绍并进行相应的仿真实验。
二、深度图提取
2.1 深度图介绍
深度图是一副灰度图像(如图2-b)，灰度值的范围为0-255。灰度值可结合场景的景深信息进行换算得到深度值，立体视频系统的实际应用中使用的是深度值。
深度图上的像素是0-255的灰度值，前文提到过深度图主要用于虚拟视点生成，在该过程中，我们用到的是实际的深度值，所以需要建立一个转换关系，将深度图中的像素灰度值换算为实际的深度值：
公式(1)中z就是我们在虚拟视点生成过程所需要的深度值，v表示图2-b中的深度图像中像素的灰度值，Znear和Zfar分别表示该视频所拍摄的场景中的最近深度和最远深度，这两个值需要在原始视频序列的拍摄过程中进行测定。
2.2 基于块匹配的深度图提取
用并排平行排列的两台相机拍摄同一场景，获得两幅图像，要获得其中一幅图像的深度图，需要用另一幅图像来与之进行像素配对，经过像素点的配对匹配之后就会获得该幅图像每个像素点在两幅图像中间的视差，而深度值与视差值之间的关系如下：
其中z为我们要求的深度值，d为经过像素匹配后得到的视差值，f为相机的焦距，b为两台相机之间的基线距离。所以有了视差值d之后就可以很容易的获得深度值z。但是最关键的环节是获得准确的视差值，所以需要进行精确的像素点匹配，但是实际上由于不同相机之间曝光参数的差异，即使拍摄的是同一场景，像素点之间依然存在亮度差异，所以我们采用了图像块匹配的办法，在一定程度上提高了像素点匹配的鲁棒性，在本文的试验中所使用的是3×3大小的图像块，必须指出的是，本文默认拍摄原始视频序列的是严格水平平行的两台相机，所以在进行图像块的匹配时只进行水平搜索而不进行垂直搜索。整个深度图提取过程如图3所示。
对国际视频标准制定组织MPEG提供的多视点视频序列进行实验提取的深度图如图4所示。
三、虚拟视点生成
虚拟视点生成技术[2]可以将左右视点中的像素投影到两视点中间的任意位置，从而生成原本没有被相机拍摄到的虚拟视点的视频图像(如图5所示)，该生成过程需要用到左右两个视点的深度图以及相机参数。该技术主要用到了3D投影的算法，3D投影算法用于发现两个图像平面之间的对应点，具体过程为将一个图像平面上的点投影到3D世界坐标系，然后再将该点从3D世界坐标系投影到另一个图像坐标平面。
对于任一给定的点p0，坐标为(u0，v0)，位于图像平面V0。如果要找到改点在图像平面V1的对应点P1的坐标(u1，v1)，那么整个3D投影过程应按如下式所示进行计算：
在这里，z是3D世界坐标中的点沿着相机坐标系的到相机的Z轴到相机的距离，P是对应的投影矩阵。该投影矩阵P由相机的内部矩阵K，旋转矩阵R和平移矩阵T组成，具体P的描述如下所示： 其中，K是3×3的上三角矩阵，由焦距f，倾斜参数?酌和虚拟相机位置上的理论点(u'， v')组成。R和T描述了世界坐标空间下的相机位置。
经过以上步骤即可初步实现基于深度图的视点合成。
四、多视点视频合成
4.1 裸眼3D立体显示原理
要使观看者体验到3D立体效果，其核心的原理是使双眼分别同时看到不同的画面，从而获得立体感，最简单的方法就是目前最为常见的佩带特殊眼镜，这样可以强制控制两眼所看到的内容，但是该方案为观看者带来了极大的不便(特别是本身就戴眼镜的观众)。本文使用的方案为裸眼3D立体显示，主要实现途径为在显示器屏幕前增加视差栅栏，通过栅栏控制各像素光线的射出方向，使某些图像仅射入左眼，某些图像仅射入右眼，从而形成双目视差，产生立体视觉(如图6所示)。
4.2 多视点视频合成
本文中所使用的裸眼3D视差栅栏结构上更为复杂，可以通过其栅栏遮挡控制9个视点的图像内容，从而实现了在同一块显示器上同时显示9个视点的图像，虽然观看者在同一时刻双眼只能分别看到其中两个视点的图像从而获得立体感，但9个视点的图像使得显示器的可观看角度大大增加。为了配合9视点光栅栅栏的显示，我们需要对9个视点图像的RGB像素进行重排列，重排列的顺序如图7所示。图中的数字代表视点的编号，按图中的顺序将9个视点图像的RGB值重新组合排列，会得到一幅分辨率为原先每个视点图像9倍大小的立体图像，立体图像可用于在多视点裸眼3D显示器上播放。由9个视点图像合成的立体图像如图8所示(该图像只有在9视点裸眼栅栏式立体显示器上才可以看到立体效果)。
结论
基于深度图的多视点立体视频技术是当前3D立体视频的研究热点，该技术不需要佩带特殊的3D立体视频眼镜，并且具有总数据量小、观看可视角度大的优点。本文深入研究了基于深度图的多视点裸眼3D立体视频系统的几个关键技术环节，包括深度图提取、虚拟视点合成、多视点视频合成等进行了研究并进行了相应的仿真实验。
参考文献
[1] Müller， K.; Merkle， P.; Wiegand， T.; ， "3-D Video Representation Using Depth Maps，" Proceedings of the IEEE ， vol.99， no.4， pp.643-656， April 2011
[2] Ndjiki-Nya， P.; Koppel， M.; Doshkov， D.; Lakshman， H.; Merkle， P.; Muller， K.; Wiegand， T.; ， "Depth Image-Based Rendering With Advanced Texture Synthesis for 3-D Video，" Multimedia， IEEE Transactions on ， vol.13， no.3， pp.453-465， June 2011
[3] Muller， K.; Merkle， P.; ， "Challenges in 3D video standardization，" Visual Communications and Image Processing (VCIP)， 2011 IEEE ， vol.， no.， pp.1-4， 6-9 Nov. 2011
[4] Sourimant， G.; ， "A simple and efficient way to compute depth maps for multi-view videos，" 3DTV-Conference：The True Vision - Capture， Transmission and Display of 3D Video (3DTV-CON)， 2010 ， vol.， no.， pp.1-4， 7-9 June 2010
[5] Hopf， K.; ， "An autostereoscopic display providing comfortable viewing conditions and a high degree of telepresence，" Circuits and Systems for Video Technology， IEEE Transactions on ， vol.10， no.3， pp.359-365， Apr 2000
点击下页还有更多>>>裸眼3d技术论文
原文链接： Monocular 3D Lane Line Detection in Autonomous Driving — A Review
车道线检测是自动驾驶中最基本和关键的安全任务之一。这一重要感知任务的应用范围从 ADAS（高级驾驶员辅助系统）功能如车道保持到更高级别的自主任务，如与高清地图和轨迹规划的融合。给定在自动驾驶车辆上收集的输入 RGB 图像，车道线检测算法旨在在图像上提供结构化线的集合，每条线代表 3D 车道线的 2D 投影。这种算法本质上是二维的，因为输入和输出都驻留在同一个图像空间中。
另一方面， Monocular 3D Lane Line Detection 旨在从单个图像直接预测道路场景中车道的 3D 布局。具体来说，3D 车道线检测算法在相机坐标系的 3D 度量空间中输出一系列结构化的车道线。最近，学术界和工业界已经在探索这项任务的可行性和应用方面做出了一些努力。
一种简单的方法是使用逆透视映射 (IPM) 将 2D 车道检测结果重新投影回 3D 空间。IPM 是一种单应变换，可将透视图像变形为鸟瞰 (BEV) 图像。但是，IPM 假定地面平坦，并且是静态且经过良好校准的相机外在因素。在现实世界的驾驶环境中，道路很少是平坦的，并且由于速度变化或崎岖不平的道路，相机外在因素对车身运动很敏感。
因此，正确的方法是恢复检测到的 2D 车道线上每个点的深度。如果我们在推理时可以使用激光雷达等主动 3D 测量设备，则通过将 3D 测量分配给车道线点，2D 到 3D 的提升相对简单。如果我们在推理时只有相机图像，理论上，我们可以利用 单目深度估计 的最新进展来为车道线点分配深度值。虽然这种方法是通用的，但它的计算量很大。这篇博文回顾了更轻量级的方法来直接预测车道线点的 3D 位置。
单目 3D 车道线检测是对其他单目 3D 任务的补充，这些任务可以从单个 RGB 图像预测驾驶环境的 3D 信息，例如 单目 3D 对象检测 和 单目 BEV 分割 。也许并不奇怪，如何从单目图像中准确地恢复环境深度是这些领域的核心。
二维车道探测网络
在我们深入研究 3D 车道线检测算法之前，一个重要的 2D 车道线检测算法是重新审视 LaneNet （ Towards End-to-End Lane Detection: an Instance Segmentation Approach , IV 2018）。它的 2D 车道线检测性能已经被许多新算法超越，但在当时还是相当创新的，它的许多想法构成了 3D 车道线检测的基础。
它对 2D 车道线感知的贡献是提出了一种用于车道线语义分割的分段然后聚类方法——我们稍后将在 Semi-local 3D LaneNet 中再次讨论这个想法。更有趣的是，它还使用称为 H-Net 的轻量级网络直接从透视图像预测单应变换（以 3x3 矩阵 H 的形式）。单应变换矩阵 H 本质上是将采样的车道线点投影到 BEV 的 IPM，用于优化车道拟合后处理。这里的基本假设是车道应该由 BEV 空间中的三阶多项式完美描述。
LaneNet 采用的另一个隐含假设是车道线位于平坦的道路上。对于有坡度的非平坦道路，没有一个最好的 IPM 可以描述透视图像和 BEV 图像之间的转换，LaneNet 仍然使用单应变换逼近道路相机模型。
那么问题是——描述非平坦道路的最佳转换是什么？可能会争辩说，最好的转换应该准确地将地平线（相机图像中道路和天空之间的交汇点）映射到无限深度，或者您可能会争辩说最好的转换应该将最接近自我汽车的车道线投影到 3D 中的平行线空间。LaneNet 将最佳变换定义为一种映射，该映射使拟合曲线的重投影误差最小化。
3D 车道探测网络
普及单目 3D 车道线检测领域的开创性工作是来自通用汽车以色列研究中心的 3D-LaneNet (ICCV 2019)。 3D LaneNet 不需要诸如平坦地面假设之类的脆弱假设，它只假设对局部路面的摄像机滚动为零。与 2D LaneNet 一样，它也估计 2D 透视图像和 3D 局部道路平面之间的单应变换。与直接预测单应矩阵的 LaneNet 不同，3D LaneNet 预测唯一确定单应矩阵的 相机高度和间距。 这两个参数是以监督的方式学习的。
网络架构是从图像转换为 BEV 空间的双通路主干。这实际上让我想起了自监督深度学习 Sfm-learner (CVPR 2017) 中的 PoseNet 结构，它预测 6 DoF 自我运动，然后用它来扭曲相邻图像。
基于锚点的 3D 车道线表示
它不是直接预测车道线点的深度，而是首先预测相机的俯仰/高度，从而构建 道路投影平面 。道路投影平面根据摄像机安装俯仰角 ? _cam 和高度 h_cam 定义 。然后相对于该平面表示 3D 车道线。具体而言，车道线点由其在平面上的投影点（x，y）和高程 Δz 定义。
3D LaneNet 使用基于锚的车道预测头。与 groundtruth 车道关联的锚点是最接近车道 x 坐标 Y_ref=20 m 处的锚点。
每个车道线类型的预测总数为#anchor*(2*K+1)。K (K=6) 是每条车道线的预定义 y 位置的数量。K 个点中的每一个预测两个数字，与锚点 dx 的偏差和高度 z. 每个anchor也有一个conf分数来预测车道线的存在。
请注意，由于这种锚点设计，3D LaneNet 只能处理具有与自我汽车运动方向大致平行的车道线的正常拓扑。例如，它无法处理与自我汽车垂直的车道线。
半局部 3D LaneNet（ 3D LaneNet+）
半局部 3D LaneNet 建立在 3D-LaneNet 的基础上，并增加了两个贡献，即处理更复杂拓扑的能力和不确定性预测。不确定性估计是相当标准的 任意不确定性 估计，这里不再赘述。 该论文以3D-LaneNet+ 的形式 在 NeurIPS 2020 研讨会上重新发布 。
大部分工作基于 3D LaneNet。它还具有双路径主干、相机高度和滚动预测，并具有 BEV 空间中的最后一个特征图。主要区别在于更灵活的车道线表示，允许对更复杂的车道拓扑进行建模，包括拆分、合并和垂直于车辆行驶方向的车道。
半局部表示还利用 道路投影平面 作为参考，并将其 BEV 投影到道路投影平面上的 3D 车道线公式化。然而，半局部 3D LaneNet 并没有将每个车道与预定义的锚点相关联，而是提出了一种紧凑的半局部表示。本质上，它将 BEV 图像（将 3D 结构投影到道路投影平面）分解为称为图像块的非重叠网格。假设每个图像瓦片只能有一条车道线穿过它，并且每个瓦片中裁剪的车道线段足够简单，可以参数化为 2 DoF 线段（到瓦片中心的距离和方向）。然后下一步是为每个车道学习全局一致的嵌入，以将小车道段聚集成完整的曲线。
这种先检测后聚类方法的灵感来自 2D LaneNet 。半局部 3D LaneNet 使用推挽损失来训练图像块上的嵌入，并且比原始 2D LaneNet 的语义分割具有更少的计算负担。在推理过程中，通过模式搜索算法 mean-shift 完成聚类，找到每个聚类的中心，然后设置阈值来获取聚类成员。
Gen-LaneNet
Gen-LaneNet (ECCV 2020) 基于 3D LaneNet 的标准实践，提出了一种用于 3D 车道线检测的两阶段方法。它提出首先执行 2D 车道线检测，然后使用称为 3D-GeoNet 的单独网络将 2D 检测结果提升到 3D。
将 3D 结构预测与 2D 车道线检测分离的原因在于 3D 几何的编码与图像特征相当独立。这种解耦使模块更加灵活和可扩展。它可以立即受益于第一阶段不断发展的二维车道线检测算法。更重要的是，它允许仅使用合成数据集对第二阶段进行训练，即使是非真实感模拟也可以完成，因为对图像特征的依赖已被消除。
在 3D LaneNet 中，不能保证预测的投影与图像匹配，并且缺乏 2D-3D 一致性。在 Gen-LaneNet 中，3D 从 2D 提升，因此这种一致性是管道固有的。
在第二阶段故意去除图像特征类似于仅在 Deep Object Distance Estimator中使用 bbox info 预测距离，而在 MonoLoco 中仅使用骨架预测距离。 在单目 BEV 语义分割 的许多早期研究中也可以找到类似的缓解 sim2real 域差距的策略。
Gen-LaneNet 还指出了 3D-LaneNet 的一个主要缺点，即在存在非零斜率的情况下，顶视图投影与 IPM 转换的特征不对齐。换句话说，IPM 假设一个平坦的地面，并且当这个假设以非零斜率打破时，IPM 转换后的视图不是 真正的顶视图 (BEV)。相反，IPM 转换的特征是一个扭曲的 BEV 视图，在本文中称为 虚拟顶视图。 这个虚拟顶视图是通过光线追踪每个车道线点并投影到道路投影平面（下图中的橙色点）获得的。3D 车道线groundtruths 被预处理为虚拟顶视图，以与IPM 转换特征对齐。
真实顶视图和虚拟顶视图的概念不是很容易掌握。举一个更具体的例子，零偏航角的上坡 3D 车道将其两条平行车道线投射到 真实俯视图中完全平行的目标，但在 虚拟俯视图 中，当我们上坡时，它们会显得发散。这种不同的观点实际上与来自 3D LaneNet 的双路径主干网的 IPM 转换特征一致。
在数学上，在上图中，我们有以下等式，其中 h 是相机高度，z 是距离道路投影平面 xoy 平面的高度偏差（以上为正）。
假设我们在 3D 中有两条平行的车道线，因此车道宽度 Δx 是恒定的。在真实的顶视图中，由于车道宽度仍为 Δx，它们仍将平行显示。在虚拟俯视图中，车道宽度变为 Δx̄ = Δx*h/(hz)，如果上坡路的 z 变大（z < h），则车道宽度变宽并显得发散。
Gen-LaneNet 仍然使用基于锚的表示，因此存在与 3D LaneNet 相同的缺点。更好的方法可能是将两种方法的优点结合起来：使用 Gen-LaneNet 的虚拟顶视图和解耦管道以及 Semi-local 3D LaneNet 的半局部图块表示。
数据集
3D 车道一检测领域研究有限的主要原因之一是缺乏相关的数据集和基准。构建 3D 车道线数据集主要有三个数据源：合成数据、深度测量（使用激光雷达或可能的立体相机）和时间传感器融合。
3D LaneNet 和 Semi-Local 3D LaneNet 使用模拟环境 Blender 生成大量具有已知 3D groundtruth 的合成数据。同样， Gen-LaneNet 利用 Apollo 项目中的模拟器并生成 Apollo 3D Synthetic 车道线数据集 。
3D LaneNet 和 Semi-Local 3D LaneNet 还使用激光雷达检测器和半手动注释收集了 2.5 小时的真实数据，但这只是为了验证这个想法。收集校准和同步的相机和激光雷达数据的多传感器数据不太可扩展。此外，基于激光雷达的数据集本质上只能达到约 50 米，因为激光雷达能够可靠地检测超出此范围的车道线。
获取真实 3D 车道线数据的另一种更具可扩展性的方法类似于 MonoLayout (WACV 2020) 中描述的方法。鉴于可以获得准确的自我运动信息，它通过聚合整个视频的结果（所谓的时间传感器融合）来使用自生成的地面实况。聚合的groundtruth可以根据预设的距离阈值截断并投影回单个图像帧。如果我们想看到超过上述 50 米的限制，同样的想法也适用于激光雷达数据。
要点
- 预测相机外部参数以在特征图上执行 单应变换 (IPM) 似乎是标准做法。
- 虚拟顶视图 解决了转换后的特征图和生成的groundtruth之间的错位。
- 由于城市驾驶场景中复杂的车道线拓扑（环形交叉路口、垂直车道线等）， 基于锚点的表示将失败。 对半局部图块进行 预测然后进行聚类似乎是一种更灵活的处理复杂几何图形的方法。
- 合成数据集和 sim2real 是引导 3D 车道线检测系统的方法，特别是考虑到开源的 Apollo 数据集。 从时间聚合的单个图像感知结果 构建 3D 车道线数据集的可扩展方法仍未得到充分探索。我期待着未来在这个方向上做更多的工作。
- 对于未来的工作，最好使用 Gen-LaneNet 的虚拟顶视图和解耦管道以及 Semi-local 3D LaneNet 的半局部 tile 表示。
References
LaneNet : Towards End-to-End Lane Detection: an Instance Segmentation Approach , IV 2018
3D-LaneNet : End-to-End 3D Multiple Lane Detection , ICCV 2019
Semi-local 3D LaneNet : Semi-Local 3D Lane Detection and Uncertainty Estimation , ArXiv, 03/2020
Gen-LaneNet : A Generalized and Scalable Approach for 3D Lane Detection , ECCV 2020
3D-LaneNet+ : Anchor Free Lane Detection using a Semi-Local Representation , NeurIPS 2020 workshop
Deep Radar Detector: Vehicle Detection With Automotive Radar Using Deep Learning on Range-Azimuth-Doppler Tensors , ICCV 2019
SfMLearner : Unsupervised Learning of Depth and Ego-Motion from Video , CVPR 2017
MonoLayout : Amodal scene layout from a single image , WACV 2020
3d打印技术的发展，给我们的工作生活带来了很大的便利。下文是我整理了3d打印技术论文 总结 范文 ，欢迎大家阅读!
3d打印技术论文总结范文篇一：《三维打印快速成形技术及其应用》
摘 要： 文章 对三维打印快速成形技术进行了分析，研究了三维打印快速成形技术的实现方案，并就其系统结构的运行方式做出了说明，最后对三维打印快速成形技术在多个行业领域中应用价值的实现进行了剖析，望能够引起各方人员的关注与重视，促进其进一步发展。
关键词：三维打印;快速成形技术;系统结构;应用
三维打印快速成形技术的核心是：建立在微喷射原理基础之上，通过喷射方式自喷嘴中喷出一定的液态微滴，在此基础之上根据预先设置的路径逐层打印并成形。相对于传统意义上的立体印刷技术或者是叠层实体制造技术而言，三维打印快速成形技术有着非常确切的优势，包括对激光系统要求较低，设备投入资金较少，运行性能可靠，维护工作量少，成本低廉等多个方面。同时，三维打印快速成形技术能够在常温环境下操作，运行安全可靠，可适用的成形材料类型众多，价格均衡，有实践价值。因此，三维打印快速成形技术已成为当前整个快速成形行业中最具综合发展潜力与空间的技术手段之一，有着非常广阔的应用前景。文章即围绕三维打印快速成形技术的实现及其应用要点展开分析，望引起重视。
1.三维打印快速成形技术的实现
从喷射材料上入手，可对三维打印快速成形技术的实现方案进行分类，主要有两种类型：第一是建立在粘结成形基础之上的三维打印快速成形技术，第二是建立在直接成形基础之上的三维打印快速成形技术。具体分析如下：
1.1 粘结成形下的三维打印快速成形技术
下图(如图1)为粘结成形下三维打印快速成形技术的基本工作原理。在本技术方案实施下，首先需要在工作台上均匀铺设一层粉末状材料，然后参照零件截面形态，将粘结材料有选择性的打印至粉末层上，使实体区域内的粉末材料完全粘结起来，形成截面对应的轮廓，打印完一层后将工作台向下移动，然后重复以上操作步骤，直至完成整个工件。
1.2 直接成形下的三维打印快速成形技术
下图(如图2)为直接成形下三维打印快速成形技术的基本工作原理。在本技术方案实施下，首先需要根据待打印的零件截面形状，控制打印头在截面有实体的区域内打印光固化实体材料，同时需要在可支撑区域内对固化支撑材料进行打印，然后利用紫外灯照射技术，在光固化材料的基础之上同步进行边固化打印工作。逐层进行固化处理直至完成对整个工件的打印工作，最后将支撑材料去除掉，以得到对应的成形工件。
2.三维打印快速成形系统结构
在三维打印快速成形技术实现的过程当中，主要的工作流程为：第一步，采集粉末原料;第二步，将粉末平铺至打印区域当中;第三步，在模型横截面上对打印机喷头进行定位，同时喷涂适当的黏结剂成分;第四步，送粉活塞上升同时实体模型下降，以继续打印;第五步，重复以上操作直至模型打印作业完成;第六步，将多余粉末去除掉，对模型进行固化。建立在该技术基础之上，整个三维打印快速成型系统运行需要完成的动作流程包括：打印喷头沿X轴向以及Y轴向的扫描运动，成型腔活塞沿Z轴向运动，储粉腔活塞沿Z轴向运动，铺粉辊筒转向运动以及平向运动等。其中，喷头X轴向运动采取的是传统喷墨打印机 操作系统 中的字车运动系统，引入光栅技术进行检测，X轴向打印精度可以达到5670dpi单位以上。同时，喷头Y轴向扫描运动能够带动打印机沿与X轴垂直的方向匀速动作，双侧驱动方式为步进电机驱动，光栅检测，闭环控制，三维打印成形中的定位精度可以达到10.0um级别。同时，整个三维打印快速成形系统还可以通过应用步进电机的方式为涡轮减速器提供驱动作用力，以驱动丝杆螺母运动，在半闭环条件下实现对铺粉厚度的合理控制(注：铺粉电机运动仅需要控制电机的启停状态，同时配合合理设置转动速度的方式完成工作任务，即应用常规直流电机就能够满足相应的工作要求)。
3.三维打印快速成形技术的实际应用
3.1 三维打印快速成形技术在生物工程领域中的应用
生物工程领域研究中对无生物活性支架以及假体的制作一直都是备受关注的工作内容之一，传统技术手段需要对生物活性材料进行激光加热或烧结，对材料的生物活性有不良影响。而通过对三维打印快速成形技术的应用，能够将参与生命体代谢行为且可降解的组织工程材料制成内部结构具有多孔疏松特性的人工骨材料，将活性因子填充于疏松孔内，起到代替人工骨骼的目的。
3.2 三维打印快速成形技术在制药工程领域中的应用
当前口服药物制剂的制造 方法 主要有粉末压片以及湿法颗粒这两种类型，无论是哪种制药方法，都存在分解速度过快，难以到达血液，或短时间内血液中药物浓度过高的问题，对人体有非常不良的影响。而通过对三维打印快速成形技术的应用，则能够为药物释放可控性功能的实现提供有力的技术性支持，相信随着单药、多药复合释药性口服可控释放药片以及药物梯度控释给药系统等技术的成功研制与应用，三维打印快速成形技术的应用潜力将得到更进一步的扩大与提升。
3.3 三维打印快速成形技术在元件制造领域中的应用
通过对三维打印快速成形技术的应用，能够为产品结构设计检查工作的开展提供非常好的支持，同时，依托该技术能够快速制造产品所对应的功能原型件，从而尽早的展开对产品设计性能的检测工作，缩短设计反馈周期，提高开发有效性，降低开发成本。
4.结束语
结合本文以上分析认为：三维打印快速成形技术作为当前快速成形领域中最具发展潜力的技术手段之一，对比其他快速成形技术而言，有着众多的应用优势，其应用空间也是非常广阔的。特别是在当前快速成形领域学科不断发展与优化的背景之下，三维打印快速成形技术也势必会逐步得到更为广泛与深入的应用。且由于此种技术手段可供选择的材料范围广阔，故而在多个行业的应用价值正逐步显现出来，值得引起重视。本文即围绕三维打印快速成形技术及其应用的相关问题进行分析与探讨，希望以上引起各方人员的高度关注与重视。
参考文献：
[1]李晓燕，张曙，余灯广等.三维打印成形粉末配方的优化设计[J].机械科学与技术，2006，25(11)：1343-1346.
[2]晁艳普，白政民.金属微滴三维打印成形数据处理软件的设计开发[J].机械设计与制造，2014，(8)：236-239.
[3]庄佩，连芩，李涤尘等.仿生多材料复合增强骨软骨支架的制造及性能研究[J].机械工程学报，2014，(21)：133-139.
[4]刘厚才，莫健华，叶春生等.三维打印快速成形系统中的数据压缩方法[J].华中科技大学学报(自然科学版)，2008，36(5)：90-92.
3d打印技术论文总结范文篇二：《三维打印技术的应用与启示》
2013年数字南京 教育 装备工作目标：推进科技实践活动室或技能创造室的装备，全面实现每一所学校拥有一个以上主题鲜明、品质优良，与学校科技实践活动相适应、与学校科技艺体特色发展相适应的实验室;全市创新推进并累计装备建成100个高水平、高品质的机器人、三模科技、农业科技 种植 园等特色实验室，成为南京科技教育的核心与引领基地。评选100个优质科技实验室[1]。
为此，江苏省南京市教育装备与勤工俭学办公室主任后有为带队去山东省济南市历城区观摩三维打印技术培训，参观学校创新实验室，从而了解山东在创新实验室建设方面的一些做法，以及在创新大赛上获得佳绩和向高校输送人才的 经验 。
一、社会为什么需要创新设计和技术应用
《中国玩具制造业利润研究 报告 》显示：以玩具加工业为例，一个芭比娃娃在美国市场上的平均价格为9.9美元，而制作这个芭比娃娃的中国企业只能拿到 0.35美元加工费。中国企业所依赖的是相对低廉的劳动力和原材料成本，对外的竞争力也只是低成本带来的价格优势，所以只能依靠大批量生产，以薄利多销来赚取不多的加工费。我国很多行业产品生产的关键技术大部分来自进口，其中：工程机械高技术产品80%;数控机床70%;石油化工装备76%;集成电路芯片制造设备80%;光纤制造装备100%;通讯、半导体、生物、医药和计算机行业60%～90%;彩电、手机和微机的CPU都是掌握在别人手里[1]。
历史上，中国是人类创新和技术进步的摇篮，世界著名科技史学家李约瑟博士曾经列举了中国传入西方的26项技术，世界科技史上的前27项重要发明中18项来自中国。我国古代科技发明灿若星辰，对世界科技发展做出了巨大贡献。美国学者坦普尔在《中国：发明与发现的国度》一书中详细描述了“中国领先于世界”“西方受惠于中国”的中国古代100项技术发明。以史为鉴，古为今用，技术进步源于创新，创新设计源于服务现实，创造未来。大项目是创意，小改进也是创意，高科技是创意，简约明快也是创意。功能原理是创意，美化外观也是创意。灵感来源于生活，创意让世界更美好。
二、创新设计在初高中技术教学中的应用
我国“十二五”规划提出要深入实施科教兴国战略和人才强国战略，加快建设创新型国家，需要创新型人才，创新型人才培养，教育是基础和前提。同志强调：“要注重从青少年入手培养创新意识和实践能力，积极改革教育体制和改进 教学方法 。” 2011年，奥巴马总统推出的新版《美国创新战略》指出，美国未来的经济增长和国际竞争力取决于其创新能力。“创新教育运动”指引着公共和私营部门联合，以加强创新技术教育。
三维打印技术是专家预测的2013年十大技术革命之一，在打印过程中，打印机将根据计算机设计的模型从底部开始逐层堆积塑料、金属、合金等材料。凭借三维打印技术可以依据数字设计文件制造出固体结构，一旦物品能够在家或办公室远程打印出来，新技术将引发一场制造业革命[2]。三维打印技术在初高中技术教学中的应用，将对培养创新型人才产生重要作用。
1.提高教学效率，发展学生的 创新思维
三维设计软件、结构设计软件在三视图学习中针对学生学习时间少、没有基础等问题提供全新的教学手段，辅助三视图及其画法教学，快速识读技术图。学生进行创新设计时，设计软件提供简单易学的设计手段及完整的设计资源库。直观的三维模型系统教学手段，让设计像搭积木一样简单有趣，对立体模型进行平行移动、旋转、放大、多视窗等操作[3]。
2.降低学习坡度，突破教学难点
从三维设计到二维出图，学生在三维设计软件里轻松完成，快速工程图的生成能使学生做到设计与动手能力的完美结合，促进教育教学改革与学生学习方式的变革，是促进师生共同成长的研究与实践过程。
3.动手动脑结合，强调学生的动手创造
三维打印是一种快速成型技术，它以数字模型文件为基础，通过逐层打印的方式来构造物体，让动手与动脑相结合，让信息技术与通用技术相结合，让三维设计与二维设计相结合，让学生的设计和加工相结合。通过三维动画可以让学生更好地理解弹性碰撞，让机械机构运动的分析更加直观清晰。
三、创新设计帮助学生放飞创新的翅膀
创新设计软件平台在教育信息化中的精确定位是和探究实验室、通用技术实验室、综合实践实验室、信息技术实验室、动漫社相结合。创新软件系列产品及三维打印机将掀起一场教育创新运动。通过创新软件的运用，让我们的孩子和美国的孩子同步学习和发展，学有度、思无界、行无疆，创新设计软件平台及三维打印技术在教育中的促进作用有三：
一是可以引导中学生在生活中发现问题，去主动思考如何解决问题，而不是简单地去抱怨问题，培养学生的人文精神和社会责任感。
创意来源： 在高层楼房擦玻璃是很危险的，有没有既安全又方便的擦窗户方案?窗户有调节风、光的作用，如何利用窗户来改善室内的空气循环和光线照明?
设计原理：百叶窗的结构有可调节性，此类窗户也可以使用类似的结构，即将每扇窗分成若干扇小窗，每扇小窗可以绕轴旋转。这样可以实现调节风和光的作用，并且在雨天也可以开窗。尤其是高层楼房窗户玻璃的擦洗变得十分简便了。
二是可以帮助中学生固化自己生活的直接经验和亲身经历中的“小灵感”，并通过自己的设计―制作―评价，达到“创造”的教学效果。
案例2：可升降课桌椅
创意来源：学校普遍存在着课桌椅不符合学生身材的现象，总会让人觉得或高或低，影响学生的身体健康，于是便想到去设计一种可以升降且更具实用性的课桌椅。
设计原理：把思路定格在齿轮的传动上。在桌腿内部各安装两个齿轮和两条齿条，中间有一根传动轴连动，再在其中一个桌腿的一侧开孔，利用一个把手转动齿轮，这样便能使桌面水平升降 。 图6 利用三维打印技术制作出来的齿轮组
三是可以让中学生高度综合各学科、各方面的知识，并立足于实践，实现“做中学”和“学中做”。
案例3：自动上下楼梯的自助轮椅车
创意来源：家里有残疾人，上下楼梯不方便，有没有可以帮助残疾人自动上下楼梯的自助轮椅车呢?
设计原理：市面上有自动上下台阶的拖车，主要是依靠行星轮系的工作原理。如果把这个原理应用到轮椅上，不就是可以帮助残疾人自动上下楼梯的自助轮椅车吗?
案例4：物理学科中的成像原理
创意来源：来源于初中物理实验凸透镜成像实验。这个实验十分重要，但许多学生只知道概念而不清楚其中的原理与演示的过程。创意的意义在于把生活中的现象用自己的方式表现出来。
设计原理：运用新颖的视觉与动画，让大家耳目一新，将传统的枯燥教学转换为全新的模式，从而调动起大家的学习兴趣和热情。
四、创新设计大赛为学生提供创新实践的平台
为了丰富中小学生学习生活，激发创新精神，培养实践能力，全面推进素质教育，培养有国际竞争力的创新人才，2013年第十四届全国中小学电脑制作活动和第二届中国国际学生信息科技创意大赛专门设立了比赛项目(9)创新未来设计[4]。参赛者参考生活中的常见事物，通过计算机三维立体设计平台创作设计作品。要求首先完成设计 说明书 ，根据设计说明书，通过软件进行三维模型的设计、搭建和零件装配，并制作相关功能演示动画。
作品设计的事物尺寸不超过150 mm×200 mm×200 mm，薄厚不小于2 mm。
初中组设计命题为“未来桥梁”，在保证桥结构稳定的前提下，从功能、外观等方面进行创意设计。桥所应用的情境不做约束，可充分结合自己设定的场景进行设计。
高中组设计命题为“智慧汽车”，从外形、功能等方面加以创意设计。车辆的动力源和工作环境不做约束。
提交文件包括：设计作品，ICS或EXB文件;演示动画，SWF，3GP，MPG，AVI或MOV文件;设计说明书。
作品(含设计作品、演示动画、设计说明书)总大小不超过50 MB。
五、我们的思考
从山东省的创新办学标准来看，他们已经在如下方面做了尝试：创新设计软件和探究实验室相结合(初、高中)，和通用技术实验室相结合(高中)，和技术教室相结合(初中)，和综合实践实验室相结合(小学)，和信息技术实验室相结合(通用)，和动漫室相结合(通用)。
南京市教育装备与勤工俭学办公室主任后有为说过：我们不一味追求最新的、豪华的、最先进的设备设施，而是选择科学的、实用的、适用的和优质的设备设施。这对于建设创新实验室提供了很好的思路，选择科学的、适用的、适度领先的物质技术及其承载信息，并通过恰当的、优化的、科学的形式整合成能促进教育与学校发展的，能促进教育教学改革与学生学习方式变革的，能促进师生共同成长的研究与实践过程。
组织相关人员调研三维打印应用
参考文献
[1] 张武城.创造创新方略[M] .北京：机械工业出版社，2011.
[2] 维克托・巴雷拉.专家预测2013年十大技术革命 包括三维打印技术[EB/OL].
3d打印技术论文总结范文篇三：《试谈3D打印技术在建筑业应用》
从20世纪80年代起，随着计算机技术、新材料技术的快速发展，3D打印技术不断进步，逐渐走向人们的视野。李晓梅(2014)认为自3D打印机发明30余年来，经历了迅猛发展已成为当今最有生命力的先进制造技术之一[1]。
本文采用文献研究的方法，针对3D打印在建筑行业的应用找出优点及不足，为3D技术在建筑行业的应用提供发展方向和理论参考。
一、3D打印技术在建筑业的应用
(一)3D打印技术概念
江洪(2013)认为3D打印技术是一种增加制造技术，采用分层制造，逐层叠加的方式形成三维实体的技术[2]。李小丽(2014)总结道，3D打印是包括CAD建模、测量、材料、数控等学科[3]。
(二)3D打印技术在建筑业应用优点
李福平(2013)认为3D打印建筑技术优势为速度快;不需要使用模板，可以大幅节约成本，并且具有低碳、绿色、环保的特点[4]。杨健江(2015)认为相较于传统建筑模式，3D打印不仅节约资源，利用废弃物进行制造[5]。丁烈云(2015)认为建筑3D打印数字建造技术满足日益增长的非线性、自由曲面等复杂建筑形式的设计建造要求，是全新的设计建造方法论的革新[6]。
本文将建筑3D打印技术的优点整理如下：
1.基于施工层面。根据图纸以及相关数据，就可制造出建筑墙体、楼板等，大大节约了建筑时间;从设计文件里获得各种指令并进行工作，要求操作业者掌握的操作技能水平要求很低，一方面大大降低了人力成本，另一方面将操作者对产品质量带来的影响因素降到了最低;避免了施工现场存在的安全隐患，保障作业人员的人身安全，减少事故和伤亡。
2.基于经济层面。所需要的材料多可以就地取材，极大节省建造的运输成本;零部件生产一体化成型，既缩短了制造时间，节约了人力成本，又减少了采购及运输成本;仅需更换设计文件和打印材料就可生产不同的零件。
3.基于材料层面。采用增材制造方法，材料利用率高;3D打印技术可打印出高成本曲线建筑;遵照计算机程序，比人工的更加准确，产品质量有保证;打印过程中依据精确的几何计算，采用坚固耐用的材料，质量有保证;墙体是空心的相比钢筋混凝土实心墙体，3D 打印建筑的墙体要轻许多。
4.基于环保层面。原材料可以来源于建筑垃圾、工业垃圾，达到了节能环保、资源再生和改善环境的目标;采用干法施工可避免施工粉尘和噪声影响，生产制造过程中产生的废气、液等有害物质低，减少材料浪费和排污;打印过程几乎不产生噪声和大振动。
(三) 目前建筑3D打印技术存在的问题
3D打印技术虽发展迅速，但仍存在弊端。
1.精度问题。3D 打印技术由于工艺问题导致两层材料之间不能光滑过度，且只能形成样式简单且单一的条纹。影响建筑外立面的美观性。而在一定微观尺度下，如果需要制造的对象表面是圆弧形，那么这种具有一定厚度的条纹，就会造成精度上的偏差。
2.行业规范问题。3D打印建筑在行业内还没有任何相关的规范条例。使用年限和房屋产权等一系列问题都没有权威部门的认可。
3.材料性能问题。3D打印建筑多数为低矮建筑，相较于传统方式，在强度、刚度和加工性上均有不足。且其打印是水平逐层打印，缺少纵向钢筋。
4.设备问题。受限于工作原理，目前3D打印机打印速度较慢，且设备和原材料的价格居高不下在一定程度上阻碍了3D打印技术的发展。
5.伦理安全性问题。伴随着3D打印技术的发展和进步，人体器官的3D打印技术面临着伦理上引起大众质疑的困境。3D打印技术引发的安全风险也收到相应的质疑。
二、结论与展望
本文通过对3D打印技术的相关知识及其在建筑业应用的优缺点、发展前景的梳理和归纳，得到如下结论：
首先，缺少关于适应多元材料的打印设备系统和工艺流程系统的研究，缺少交流和互相融合。
其次，国内外学者研究建筑3D打印研究的初步成果较多，但是缺乏系统、完善的方法体系。
最后，3D打印技术近期发展迅猛，但3D打印的相关专业规定及法律条文并没有得到良好的研究。为避免矛盾与事故的发生，解决由3D打印所造成的冲突，建立公平、公正、完善的相关规定必不可少。
猜你喜欢：
1. 3D打印技术学习心得体会
2. 3d打印必读的10本书
3. 3d打印调研报告
4. 3d打印技术调研报告
5. 3d打印技术学习心得
由于3DCNN在处理视频数据的良好表现，从而将3D卷积引入到ResNet网络中。将3D-ResNet在 ActivityNet 和 Kinetics 进行训练，记过发现在ActivityNet上出现了过拟合，而在大数据量的Kinetics上的表现优于C3D等网络。
因为在ImageNet预训练的模型应用很广泛，作者希望可以仿照2DCNN预训练模型的成功，提供基于3DResNet在 Kinetics 预训练的结果。
作者基于ResNet-18通过在各个数据集上的测试，证明了仅为18层的网络在小数量的数据集 UCF101 、 HMDB-51 、ActivityNet上出现了过拟合，而在数据量最为充分的Kinects上表现最好。如果希望在UCF101等小数据集上得到较高的准确率，可以 基于kinects预训练的模型进行微调 。下图是在UCF101和HMDB-51上微调的结果：
