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公开(公告)号：CN117408999A
公开(公告)日：2024-01-16
申请号：CN202311710455.8
申请日：2023-12-13
Applicant: 安格利(成都)仪器设备有限公司
Abstract: 本发明公开了一种利用点云补全自动检测容器和管道腐蚀坑的方法，不仅可以直接检测腐蚀坑的位置，还可以直接的通过简单的运算来直接计算出腐蚀坑的长、宽、高；且在非规则形状的缺陷长宽高的分析中，利用深度学习模型可以记忆复杂形状，改变传统方法对复杂情况分析很复杂的不足之处，包括下述步骤：1）采集数据，训练点云补全模型；2）利用点云补全模型找到腐蚀坑，并计算其尺寸。
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公开(公告)号：CN116506673B
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202310793851.5
申请日：2023-06-30
Applicant: 安格利(成都)仪器设备有限公司
IPC: H04N21/43 , H04N21/433 , H04N21/4363 , H04N21/439 , H04N21/4402 , H04N21/8358 , G06T1/00 , G06F16/735 , G06F16/783
Abstract: 本发明公开了一种音像记录与检测设备数据同步联动及声控检索方法，1）音像数据采集：利用音像记录仪及检测设备采集所需数据并处理；2）音像数据无线传输或经记录设备步骤1）后，将处理后的数据通过无线通信的方式传输至手持终端上；3）音像数据合成及保存：经步骤2）后，将手持终端所接收的数据通过水印处理、数据预处理、呈现处理、常规优化并保存；4）利用有线或无线的方式将数据从手持终端中导出；5）采用文字检索的方式或声控检索的方式完成记录检索；通过将音像记录设备（音像记录仪）与检测数据采集设备（检测设备）进行联动，可以实现自动化记录和数据整合，减少人工操作的错误和漏洞。
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公开(公告)号：CN115953410B
公开(公告)日：2023-05-12
申请号：CN202310248341.X
申请日：2023-03-15
Applicant: 安格利(成都)仪器设备有限公司
IPC: G06T7/00 , G06T7/73 , G06N3/0464 , G06N3/088
Abstract: 本发明公开了一种基于目标检测监督学习的腐蚀坑自动检测方法，使用基于三维点云的方法自动识别分析物体（比如容器、管道）上的腐蚀坑，自动判断腐蚀坑是否符合要求，包括下述步骤：1）根据腐蚀坑特点自动生成大量腐蚀坑数据；2）利用自动生成的腐蚀坑数据和真实腐蚀坑数据对目标检测模型进行混合训练；3）利用训练好的目标检测模型自动识别腐蚀坑。
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公开(公告)号：CN116086320A
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202310239207.3
申请日：2023-03-14
Applicant: 安格利(成都)仪器设备有限公司
Abstract: 本发明公开了一种手持3D扫描仪及使用方法，包括壳体（1）及前面板（2），在所述壳体（1）内设置有镜头模块、电源电路板（31）、电池及主板（10），所述镜头模块固定或可拆卸的与电源电路板（31）连接，电池分别与镜头模块、电源电路板（31）及主板供电连接，在壳体（1）的外部位于镜头模块所在区域处还设置有触摸屏（3），且触摸屏（3）与电源电路板（31）通信连接，满足各种复杂的现场测试环境，具有很好的便携性，且在成本上相比激光扫描仪有比很大的优势。
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公开(公告)号：CN115048344B
公开(公告)日：2022-11-04
申请号：CN202210977762.1
申请日：2022-08-16
Applicant: 安格利(成都)仪器设备有限公司 , 江苏省特种设备安全监督检验研究院
IPC: G06F16/16 , G06F16/172 , G06F16/51
Abstract: 本发明公开了一种管道或容器内外壁三维轮廓和图像数据的存储方法，包括以下步骤：创建数据文件，写入文件头；沿管道中心轴或容器水平中心轴分割，将管道或容器内壁分割成若干段，沿管壁或容器壁环向分割，将管道或容器内外壁分割成若干个小块，得出管道或容器内外壁三维轮廓、图像数据相关的数据块；写入管道或容器内外壁三维轮廓、图像数据相关的数据块和管道或容器的其他信息，直到写入全部相关数据。本发明可以获取并存储长达数百公里的管道或高精度的管状容器的三维轮廓和图像数据，这些数据可供以下（但不限于）测量活动使用：1、管状容积计算；2、管道或容器空洞探查；3、容器或管道缺陷判断；4、压力管道单线图绘制等。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113670155A
公开(公告)日：2021-11-19
申请号：CN202110826952.9
申请日：2021-07-21
Applicant: 安格利(成都)仪器设备有限公司
Abstract: 本发明公开了一种电梯测量仪及电梯测量仪的操作方法，所述壳本体上开设有向该壳本体内部延伸并用于安装所述基座的基座安装槽和与所述基座安装槽连通的手轮安装窗口；所述基座可拆卸装配在所述基座安装槽内，所述基座上开设有游标安装槽，设定所述游标安装槽延伸出所述基座安装槽的槽口部分的一外侧面为第一安装面，所述第一安装面上垂直设置有第一测量爪；所述游标包括相互垂直连接的游标本体和第二测量爪，所述游标本体可拆卸地滑动安装在所述游标安装槽内，所述第一测量爪与所述第二测量爪呈相向布置，彼此之间形成测量区域；所述手轮安装窗口上可拆卸地转动安装有用于驱动所述游标本体沿所述游标安装槽的滑动方向滑动的所述手轮。操作简单。
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公开(公告)号：CN119741726A
公开(公告)日：2025-04-01
申请号：CN202510242804.0
申请日：2025-03-03
Applicant: 安格利(成都)仪器设备有限公司
IPC: G06V30/422 , G06V30/16
Abstract: 本发明涉及工业设计、建筑工程及能源等领域，公开了一种基于图像识别的拓扑图结构信息处理系统，克服了现有技术中存在的拓扑关系还原不足、识别准确性低、缺乏优化与校正机制、编辑操作困难、数据复用性差等问题，提供了一个高效、准确且易于编辑的解决方案，为图纸的数字化处理、信息化管理和数据积累提供了有力支持，包括图像识别结果获取模块，初步拓扑信息解析模块，线段检测与去重模块，构建图结构信息模块，元素拟合模块，弯曲拟合模块，用于将识别到的不同轴的两个点合并为一个点；最终图结构生成模块，用于将元素拟合模块、弯曲拟合模块所形成的点和个点之间的连接关系整合成一个完整的图结构。
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公开(公告)号：CN116506673A
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN202310793851.5
申请日：2023-06-30
Applicant: 安格利(成都)仪器设备有限公司
IPC: H04N21/43 , H04N21/433 , H04N21/4363 , H04N21/439 , H04N21/4402 , H04N21/8358 , G06T1/00 , G06F16/735 , G06F16/783
Abstract: 本发明公开了一种音像记录与检测设备数据同步联动及声控检索方法，1）音像数据采集：利用音像记录仪及检测设备采集所需数据并处理；2）音像数据无线传输或经记录设备步骤1）后，将处理后的数据通过无线通信的方式传输至手持终端上；3）音像数据合成及保存：经步骤2）后，将手持终端所接收的数据通过水印处理、数据预处理、呈现处理、常规优化并保存；4）利用有线或无线的方式将数据从手持终端中导出；5）采用文字检索的方式或声控检索的方式完成记录检索；通过将音像记录设备（音像记录仪）与检测数据采集设备（检测设备）进行联动，可以实现自动化记录和数据整合，减少人工操作的错误和漏洞。
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公开(公告)号：CN115962719B
公开(公告)日：2023-06-13
申请号：CN202310252986.0
申请日：2023-03-16
Applicant: 安格利(成都)仪器设备有限公司
Abstract: 本发明公开了一种测量仪，包括底座、外壳、第一驱动机构、第二驱动机构、图像获取模块、电池模块和控制器；底座与外壳通过第一驱动机构连接，第一驱动机构用于驱动外壳转动；图像获取模块转动安装在外壳上，第二驱动机构安装在外壳上后用于驱动图像获取模块转动，第一驱动机构、第二驱动机构以及图像获取模块与控制器连接；电池模块安装在外壳内用于对第一驱动机构、第二驱动机构、图像获取模块及控制器供电，图像获取模块包括第一外壳、支架、调节机构、安装板、测距模块、摄像头和安装座，第一外壳转动安装在外壳上并与第二驱动机构连接。本发明主要用于管道的测量，具有体积小、使用便捷的优点。
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公开(公告)号：CN115937217A
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202310221069.6
申请日：2023-03-09
Applicant: 安格利(成都)仪器设备有限公司
IPC: G06T7/00 , G06T5/30 , G06T7/73 , G06V10/26 , G06V10/52 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/08 , G06N3/0464 , G06T7/60
Abstract: 本发明公开了一种利用3D卷积和相关性算子来自动检测腐蚀坑的方法，基于三维点云的方法自动识别分析被测物表面上的腐蚀坑，自动判断腐蚀坑是否符合要求，具有有效提高工人工作效率、提高检测精度的特性；包括下述步骤：1）采用3D卷积和相关性算子构建腐蚀坑自动识别深度学习模型；2）训练腐蚀坑自动识别深度学习模型；3）输入点云至训练好的腐蚀坑自动识别深度学习模型直接识别出腐蚀坑位置及深度。
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