可以很方便的计算出头部抛物料的轨迹，方便选择头部漏斗，落料点等，是带式输送机设计者必备的工具之一！

带式输送机的PLC控制设计说明.doc

为适应神东矿区大运量、长距离带式输送机选型设计要求,同时为提高设计效率,保证产品质量,神东设计公司自行编制大型带式输送机选型设计软件;介绍了软件的开发背景、开发平台,详细阐述了软件开发的设计理论基础及软件功能特点。

1、详细的DTⅡ型皮带机选型计算软件，输入参数带宽、物料密度、带速、皮带机长度、提升高度后，可以快速计算出皮带机的驱动力、驱动功率、阻力等参数； 2、在输入参数时，需注意应把选择或填写所有的参数数据，否则可能出现无法计算出结果的情况； 3、本软件适合设计院从事相关皮带机选型计算人员； 4、在win10系统第一次使用该软件时可能提示缺少COMDLG32.OCX文件的情况，在压缩包中已经包含有缺少的文件，按以下步骤操作即可： （1）需将该文件复制到 C：\windows\system32\ 目录下（32位系统将其）或将其复制到 C：\Windows\SysWOW64\ 目录下（64位系统）。 （2）管理员模式运行命令提示符： 可以在开始--windows系统--右击 命令提示符 --选择以管理员身份运行。 也可以直接搜索CMD后右击用管理员身份运行。 （3）黑窗口界面输入32位系统输入：regsvr32 c:\Windows\system32\comdlg32.ocx 64位系统输入：regsvr32 c:\Windows\SysWOW64\comdlg32.ocx （4）摁回车后即可

软件测试基础理论，适合初学者使用，ppt格式

针对目前输送带损伤检测方法缺乏对输送带撕裂以外其他损伤类型研究的问题，提出一种基于深度学习的矿用输送带损伤检测方法，通过Yolov4tiny目标检测网络对输送带损伤类型进行分类。Yolov4-tiny目标检测网络以CSPDarknet53-tiny作为主干特征提取网络，借鉴Resnet残差思想，使用残差块防止深层网络中高层语义特征丢失，同时采用特征金字塔网络实现高低层语义信息融合，达到提高检测精度的目的；将CSPDarknet53-tiny中的2个有效特征层输入预测网络Yolo Head，通过得分排序和非极大值抑制算法对预测框进行筛选，从而预测输送带损伤类型。实验结果表明，Yolov4〖HT5,6”〗-〖HT5〗tiny目标检测网络在输送带损伤数据集上对表面划伤、撕裂、表面破损和击穿4种损伤类型检测的平均精度分别为9936%，9485%，8930%，8676%，平均精度均值达9257%；与Faster-RCNN，RFBnet，M2det，SSD，Yolov3，EfficientDet和Yolov4目标检测网络相比，Yolov4-tiny目标检测网络在数据集上取得了最快的检测

目前国内输送带纵向撕裂检测在精度和可靠性方面不能满足要求,随着数字图像处理技术的不断发展其已被广泛应用于工业检测中,文章提出一种应用数字图像处理技术对输送带纵向撕裂检测的方法并使用蚁群算法对canny算子进行优化。实验结果表明优化的边缘检测是一种有效的输送带纵向撕裂检测方法。

针对当前带式输送机自动调速一直没有普及应用的现状,提出了一种基于视频识别的带式输送机自动调速方法。该调速方法为在地面的一台计算机运行调速软件,借用煤矿企业原有视频监控网络、设备控制网络,实现带式输送机的自动调速。调速软件读取视频数据来识别带式输送机上煤的宽度,作为模糊煤量输入,通过知识库及模糊推理,得出调速值。该调速方法在兴隆庄煤矿12306十采一横带式输送机进行了应用,结果表明:该系统简单易实施,煤宽识别误差在5%以内,可实现被调速带式输送机平均速度降低10%。通过本系统的应用,可提高带式输送机的自动化水平,实现节能降耗,减少机械磨损,延长设备使用寿命。

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