3D打印人类胰岛美国维克森林大学领衔的国际研究团队在生物打印领域取得重大突破：他们利用一种新型生物墨水，3D 打印出功能性人类胰岛，显示出巨大的临床应用潜力，为*** Ⅰ 型糖尿病带来了新希望。这项成果在 2025 年欧洲***移植学会大会上***发布，被视为再生医学领域的重要成果。 [45]3D打印定制假体2025年7月17日，湖南省*... 【查看详情】

逆向建模是一种基于现有实物或产品，通过三维扫描、数据采集与处理、三维重构等技术，构建其三维数字模型的技术过程，其**在于从物理实体中提取几何信息并转化为可编辑的数字化模型，广泛应用于工业设计、文物保护、医疗定制、影视游戏等领域。以下是对逆向建模的详细介绍：逆向建模的具体流程数据获取：利用三维测量仪器（如激光扫描仪、结构光扫描仪等）对实物模... 【查看详情】

其**过程通常包括数据采集、数据处理和模型重建。数据采集使用接触式（如三坐标测量机）或非接触式（如激光扫描仪、结构光扫描仪）设备获取实物表面的点云数据； [3] [5-6]数据处理对采集的点云数据进行去噪、精简、封装等处理，形成可用于建模的网格模型；模型重建在CAD软件中，依据处理后的数据，通过曲线、曲面拟合等方式重构产品的参数化三维实体... 【查看详情】

相位扫描是一种采用改变天线馈电电流相位的方法，使天线波束在特定方向上扫描的雷达系统。其**工作原理是通过改变天线各个发射单元的馈电相位，从而控制天线波束的扫描方向。根据扫描维度的不同，可分为一维相扫雷达和二维相扫雷达，一维相扫雷达主要在垂直平面上扫描，二维相扫雷达能在水平和垂直两个方向上扫描。相扫雷达具有波束指向灵活、无惯性快速扫描、数据... 【查看详情】

数学模型虽然比较抽象，但是它可以较***和确切地反映系统或过程的性质。建立了过程的数学模型也就掌握了过程的特性，并能为各种研究目的提供依据和条件。过程建模与辨识这门学科研究的任务就是建立有关过程的合适数学模型，也就是使过程模型化。建立数学模型一般投资较少。利用数学模型来进行理论和实验研究的方法越来越受到人们的重视，并被广泛应用。特别是随着... 【查看详情】

粉末床熔融Powder bed fusion粉末床熔融工艺包括电子束熔化(EBM)、选择性激光烧结(SLS)和选择性热烧结(SHS)打印技术。这种方法使用电子束或激光将材料粉末熔化或融合在一起。在这个过程中使用的材料的例子是金属，陶瓷，聚合物，复合材料和混合材料。片材层压Sheet lamination片材复合是将材料片材粘合在一起，产生... 【查看详情】

三维扫描及检测装置市场的主要参与者包括国际**企业和中国本土厂商 [17]。全球三维扫描技术市场规模已突破百亿美元，年增长率稳定在15%以上 [14]。2024年全球三维扫描市场规模达10亿美元，预计到2029年将增至16亿美元 [15]。国际主流厂商包括在计量和工业检测领域的蔡司（Zeiss）、Creaform、FARO、Hexagon... 【查看详情】

城市管理领域依托CIM平台构建精细三维模型进行部件数字化管理。工业领域AI建模效率提升至10分钟处理1100根管段，精度达±2毫米。文化遗产领域通过三维建模与AI技术修复475件海外文物数字化模型。 [4]此外，在2025年宏琳厝保护项目中，项目团队使用无人机航拍和地面三维激光扫描等“空-地一体”数字化测绘技术实施“构件级”精细建模，将整... 【查看详情】

有些技术可以同时使用多种材料进行打印。有些技术在打印的过程中还会用到支撑物，比如在打印出一些有倒挂状的物体时就需要用到一些易于除去的东西（如可溶物）作为支撑物。 [14]后处理将打印好的模型取下后进行后处理，包括清洗固化，打磨，机械抛光，化学抛光，上色等步骤。材料的限制虽然**工业印刷可以实现塑料、某些金属或者陶瓷打印，但无法实现打印的材... 【查看详情】

此外，在压铸、增材制造、复合材料检测、压力容器焊缝探伤、铁路关键件检测，例如在铁路辙叉等大型铸锻件的出厂质量检测中，工业CT系统（如9MeV高能数字射线检测系统）可对产品内部的气孔、裂纹等缺陷进行精细的无损检测，保障产品质量；凭借高精度检测（复核后100%准确率），此类检测已成为保障“中国制造”关键部件出口，特别是服务于“****”沿线国... 【查看详情】

三维扫描及检测装置市场的主要参与者包括国际**企业和中国本土厂商 [17]。全球三维扫描技术市场规模已突破百亿美元，年增长率稳定在15%以上 [14]。2024年全球三维扫描市场规模达10亿美元，预计到2029年将增至16亿美元 [15]。国际主流厂商包括在计量和工业检测领域的蔡司（Zeiss）、Creaform、FARO、Hexagon... 【查看详情】

建模是指通过数学、统计学、计算机科学等方法，将现实世界中的问题或现象抽象为模型，以便进行分析、预测或优化。建模的过程通常包括以下几个步骤：问题定义：明确需要解决的问题或研究的现象。数据收集：收集与问题相关的数据，包括历史数据、实验数据或调查数据。模型选择：根据问题的性质选择合适的模型类型，如线性回归、决策树、神经网络等。模型构建：利用所选... 【查看详情】