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本發明涉及一種可完全生物降解的石頭紙的制備方法，其制備 原料的質量百分比為：無機礦粉 65-80％，生物降解的樹脂(聚丁二酸 丁二醇酯)12-22％，偶聯劑 1-4％，顏料 1-8％，增容劑 1-5％，聚乙烯 醇 2-5％。其具體制備步驟為：將充分干燥的無機礦粉用偶聯劑處理后， 與聚丁二酸丁二醇酯、顏料、增容劑、聚乙烯醇在攪拌作用下混合均 勻，再通過塑化、擠出、壓延、冷卻工藝即制得可全生物降解的石頭 紙。本發明具有如下優點(1)采用的有機化合物原料均為可生物降解的 材料；(2)制備方法簡單環保，不產

本成果完全自主研發的鑄造全流程工藝設計與生產管理工業軟件包含“華鑄CAE”，“華鑄ERP”等系列軟件及“1+N”數字化鑄造軟件平臺，能夠為鑄造企業提供全流程工藝模擬仿真、生產質量管理等數字化技術，降低鑄件產品的廢品率，提高產品穩定性與品質。 一、項目分類 關鍵核心技術突破 二、成果簡介 本成果完全自主研發的鑄造全流程工藝設計與生產管理工業軟件包含“華鑄CAE”，“華鑄ERP”等系列軟件及“1+N”數字化鑄造軟件平臺，能夠為鑄造企業提供全流程工藝模擬仿真、生產質量管理等數字化技術，降低鑄件產品的廢品率，提高產品穩定性與品質。 “華鑄CAE”與德國的MAGMA和法國的ProCAST相比，系統總體性能指標達到國際先進水平，部分功能國際領先，如本成果首創的縮孔縮松定量預測與數值鼠標功能，能定量預測縮孔縮松等缺陷大小與位置等。“華鑄ERP”在國內率先實現了由傳統批次管理向單件化管理的轉變，利用信息系統的智能化技術使信息化系統由傳統機械式走向人性化。

針對當前工業緩沖包裝制品存在的環境污染等問題，本成果對以秸稈纖維/玉米淀粉等生物質資源為主要原料、模壓發泡成型并且生產過程零排放、產品廢棄無毒全降解的生物質全降解工業緩沖包裝制品的成型關鍵技術及成套裝備系統進行研發，為生物質全降解緩沖包裝制品的大規模產業化提供關鍵支撐技術，主要應用于泡沫塑料、紙漿模塑等各類包裝產品的替代。研究了以淀粉、植物纖維等可再生資源為主料的生物質全降解材料的成分配伍、降解機理和固液共容均相體形成機理，重點突破了淀粉塑化、植物纖維處理等技術，

超長大型全閉環數控系列三輥、四輥卷板機。

? 項目 星奧全護眼LED書寫板專用燈 國家標準GB7793-2010 功率36w 參數 中小學學校教室采光和照明衛生標準 黑板照度（E） 639.3LX 優于國標 ≥500LX 黑板照度均勻度（Uo） 0.81 專業照明設計 ≥0.8 眩光（UGR） ＜16 無眩光危害 ＜19 光頻閃（波動深度） ≤1% 無光頻閃危害 —— 顯色指數 ≥98 色彩還原能力強 ≥80 色溫（Tc） 5000k 光線柔和 3300K-5500K 使用壽命 質保三年 壽命長 ——

格柵類主推款-格柵防眩 高顯指 背亮補光 恒定照度 專業護眼 權威認證 無藍光頻閃危害 項目 星奧全護眼LED教室燈 國家標準GB7793-2010 功率36w 參數 中小學學校教室采光和照明衛生標準 教室照度（E） 417LX 優于國標 ≥300LX 教室照度均勻度（Uo） 0.8 專業照明設計 ≥0.7 黑白照度（E） 639.3LX 優于國標 ≥500LX 黑板照度均勻度（Uo） 0.81 專業照明設計 ≥0.8 眩光（UGR） 15.9 無眩光危害 ＜19 光頻閃（波動深度） ≤3.2% 無光頻閃危害 —— 顯色指數 ≥90 色彩還原能力強 ≥80 色溫（Tc） 4500K/5500k(可定制） 光線柔和 3300K-5500K 使用壽命 質保三年 壽命長 —— 總功率（P） 450W 消耗功率低 —— 年耗電量（Q） 720度 耗電量低 ——

? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 微晶類主推款-微晶防眩 直下式發光設計 項目 星奧全護眼LED教室燈 國家標準GB7793-2010 功率36w 參數 中小學學校教室采光和照明衛生標準 教室照度（E） 417LX 優于國標 ≥300LX 教室照度均勻度（Uo） 0.8 專業照明設計 ≥0.7 黑白照度（E） 639.3LX 優于國標 ≥500LX 黑板照度均勻度（Uo） 0.81 專業照明設計 ≥0.8 眩光（UGR） 15.9 無眩光危害 ＜19 光頻閃（波動深度） ≤3.2% 無光頻閃危害 —— 顯色指數 ≥90 色彩還原能力強 ≥80 色溫（Tc） 4500K/5500k(可定制） 光線柔和 3300K-5500K 使用壽命 質保三年 壽命長 —— 總功率（P） 450W 消耗功率低 —— 年耗電量（Q） 720度 耗電量低 ——

本發明公開了一種基于全卷積網絡的多方向文本檢測方法，首先獲取訓練數據集中的文本塊，并訓練全卷積網絡模型；然后利用訓練好的全卷積網絡模型對測試數據集中的圖片進行檢測，獲取文本塊；然后提取文本塊的字符成分，并根據字符成分的位置信息估算圖像中的候選文本條位置；最后訓練針對文本條中字符成分的全卷積網絡模型，利用訓練好的模型對候選文本條進行檢測，獲取其中的字符成分，根據字符成分過濾掉不需要的文本條，得到圖像中文本條的位置。本發明方法文本檢測方法檢測率高，且能夠克服光照、遮擋、模糊等不利因素的影響。