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本发明所提供的一种基于深度学习的射线图像焊缝缺陷检测方法，利用Faster RCNN网络对射线图像进行目标检测，在传统Faster RCNN的基础上，本发明增加背景减去网络层，得到五个模块的Faster RCNN网络结构，该背景减去网络层具有带更新的参数，能随着网络训练不断优化降低背景的效果，突出缺陷特点，同时，利用三支路区域推荐网络层代替传统区域推荐网络，它具有的两个回归分支使预测缺陷位置信息的任务得到细分，一个分支负责预测缺陷的中心点横坐标和宽，一个分支负责预测缺陷的中心点纵坐标和高，增强缺陷位置预测的准确度。

本发明所提供的一种基于深度学习的射线图像焊缝缺陷检测方法，利用Faster RCNN网络对射线图像进行目标检测，在传统Faster RCNN的基础上，本发明增加背景减去网络层，得到五个模块的Faster RCNN网络结构，该背景减去网络层具有带更新的参数，能随着网络训练不断优化降低背景的效果，突出缺陷特点，同时，利用三支路区域推荐网络层代替传统区域推荐网络，它具有的两个回归分支使预测缺陷位置信息的任务得到细分，一个分支负责预测缺陷的中心点横坐标和宽，一个分支负责预测缺陷的中心点纵坐标和高，增强缺陷位置预测的准确度。

本实用新型可以与二氧化碳水合物捕集系统配套使用，从空气或者工业废气中捕集二氧化碳形成水合物，然后将二氧化碳水合物通入本实用新型的液态碳肥制备装置，实现二氧化碳的充分利用，减缓温室效应的同时得到液态碳肥，取得经济效益，降低气体处理成本。

创始团队由一群具有创新意识、拥有着共同的目标、有着不同的专业背景的朝气蓬勃的在校大学生组成。不同兴趣、不同学识背景的几个年轻人为了同一个目标汇集在一起，不同人的特长通过合作集中在一起使得每一个人都可以发挥出每一个人的最大优势同时随着项目进度的推进我们也会引进新人促进项目的发展，为团队注入新鲜的血液，保证团体始终保有创新意识和活力。

本实用新型涉及基于二氧化碳水合物的液态碳肥制备装置及气体处理系统，包括二氧化碳分离设备、液化反应罐以及合成设备，所述二氧化碳分离设备具有二氧化碳水合物进口以及二氧化碳排口，所述二氧化碳排口通过气态导气管与液化反应罐相连，所述导气管上设置有加压泵，所述液化反应罐通过液态流通管与合成设备相连，所述合成设备的顶部设置有配料添加口，合成设备的底部或侧壁设置有排肥管。

通过自主研发，组建研发团队，对用户进行调研，查阅文献了解市场需要，解决项目中的技术问题，确定项目总体方案设计，配置相关仪器设备，确保项目按计划进度实施。同时定期进行各项试验，改进技术方案及技术指标，完善工艺，规模生产。投入市场建立和完善市场营销网络。