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公开(公告)号：CN115953400B
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN202310232355.2
申请日：2023-03-13
Applicant: 安格利(成都)仪器设备有限公司 , 广东省特种设备检测研究院云浮检测院
Abstract: 本发明公开了基于三维点云物体表面的腐蚀坑自动检测方法，能够有效提高工人工作效率、提高检测精度，并减小人工操作所导致的精度误差，包括下述步骤：1）物体表面三维点云预处理，形成多块真实物体表面三维点云；2）按照物体表面半径生成理想物体表面三维点云，通过旋转平移真实物体表面三维点云来使真实物体表面三维点云和理想物体表面三维点云重合；3）重合后，将两者直接转换为二维深度图像，并直接利用两者的二维深度图像做差，所得深度差值较大的联通区域即是异常高度的缺陷区域；4）将缺陷区域的深度差值连接起来，并计算缺陷区域的长、宽、深等参数。
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公开(公告)号：CN115953400A
公开(公告)日：2023-04-11
申请号：CN202310232355.2
申请日：2023-03-13
Applicant: 安格利(成都)仪器设备有限公司 , 广东省特种设备检测研究院云浮检测院
Abstract: 本发明公开了基于三维点云物体表面的腐蚀坑自动检测方法，能够有效提高工人工作效率、提高检测精度，并减小人工操作所导致的精度误差，包括下述步骤：1）物体表面三维点云预处理，形成多块真实物体表面三维点云；2）按照物体表面半径生成理想物体表面三维点云，通过旋转平移真实物体表面三维点云来使真实物体表面三维点云和理想物体表面三维点云重合；3）重合后，将两者直接转换为二维深度图像，并直接利用两者的二维深度图像做差，所得深度差值较大的联通区域即是异常高度的缺陷区域；4）将缺陷区域的深度差值连接起来，并计算缺陷区域的长、宽、深等参数。
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公开(公告)号：CN219265227U
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202320474450.9
申请日：2023-03-14
Applicant: 安格利(成都)仪器设备有限公司 , 广东省特种设备检测研究院云浮检测院
Abstract: 本实用新型公开了一种可以测距检测的3D扫描仪镜头模块，将能够实现测距、检测、3D拍照等多种功能的功能模块集成在一个狭小的空间中，在满足所需功能的同时，能够实现设备小型化，包括前面板（2）、壳体（7）、光学镜头、镜头安装架（19）及结构光模组，所述结构光模组和光学镜头安装在镜头安装架（19）上；所述结构光模组包括散热模组（18）、激光测距仪（20）、结构光组件（21）及结构光电路模块（22），所述散热模组（18）和结构光电路模块（22）皆连接在镜头安装架（19）上，结构光组件（21）设置在散热模组（18）和结构光电路模块（22）所形成的空间内，所述激光测距仪（20）安装在散热模组（18）上方。
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公开(公告)号：CN115937217B
公开(公告)日：2023-05-12
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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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115953410A
公开(公告)日：2023-04-11
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无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：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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公开(公告)号：CN117408999B
公开(公告)日：2024-02-20
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：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：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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