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超喂率 over feeding ratio决定花式纱线加工和变形纱成纱结构和性能的最主要参数。在空气变形纱加工中，喂入罗拉喂入原丝条进人喷嘴的速度比输出罗拉输出变形纱的速度高，称超喂。改变超喂率可改变成纱的结构形态，影响变形纱性能，如结构稳定性、光泽、强伸度及摩擦性能等。超喂率大成纱的弧圈段及交缠起弧的程度显著增加，遇外力时，纱的结构稳定性差。增大超喂率可增强变形效果，纱表面弧圈多，但粗糙，光泽暗淡，且摩擦系数增大，强力和模量降低，伸长大。 2100433B
基于边缘检测的超分辨率重构方法
基于边缘检测的超分辨率重构方法
采用凸集投影法重构的高分辨率图像中常出现边缘质量下降的现象。针对该问题,提出一种超分辨率重构方法,引入傅里叶变换配准方法解决图像获取过程中的位移偏差,通过Laplace算子进行边缘检测以消除边缘震荡。实验结果证明,采用基于边缘检测的超分辨率重构方法能获取质量较高的图像。
电线电缆合格率超90%
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超分辨率(Super-Resolution)即通过硬件或软件的方法提高原有图像的分辨率，通过一系列低分辨率的图像来得到一幅高分辨率的图像过程就是超分辨率重建。超分辨率重建的核心思想就是用时间带宽(获取同一场景的多帧图像序列)换取空间分辨率,实现时间分辨率向空间分辨率的转换。
拉幅定型机由进布装置、超喂装置、针铗链、扩幅装置、热风房、出布冷却装置等组成。机器运转时，织物由定型机超喂装置上针铗链，所谓“超喂”即喂布速度大于针铗链运行速度，如此可降低织物经向张力，有利于扩幅，又可使织物在经向能够有一定的回缩。织品在染整加工中，经向受到较大的拉力，导致匹长伸长和幅宽变窄。为了克服这种不稳定的状态，保证纺织品的尺寸稳定，所以在拉幅或定型时调整进布的速度，这就是定型机超喂装置。
定型机超喂装置的主要介绍有三点：
1、超喂装置有分为正超喂和反超喂，进布速度大于拉幅机或定型机的车速叫做正超喂，超喂使得经纱回缩，纬密上升，克重增加，经向缩水降低。如果进布的速度小于拉幅机或定型机的车速就叫做反超喂，反超喂使得经纱伸长，纬密下降，克重减少，经向缩水变大。在国内有许多染厂为了追求自身的利润，不惜作出一些违背原则的事情。
2、织物在染整加工中，受到较大的拉力时候比较容易产生经向伸长纬向变窄的情况，是一种不稳定的状态，这种织物在水中会发生缩水。为了降低织物的缩水率，使织物尺寸稳定，这时候就需要用到定型机超喂装置了，在拉幅或定型时，进行超喂，进布的速度大于拉幅机或定型机的车速，使经纱所有回缩，纬向拉至规定门幅。
3、所谓的定型机超喂装置中的“超喂”是按照下一步工序的要求提供特定比例需要量的动作过程；在运作中的需要量可以体现为速度，流量，数量，质量等；超喂量是通过测控前后机构以上数据关系进而由超喂机构完成的。
各种的针织物品的后整理工艺都离不开定型机的使用。因而，选择一款合适的定型机超喂装置也是很重要的。立信隆各款定型机超喂装置，探边装置，可替代啊进口的同类产品。采用了红外线发射等新科技原理，精准的控制布边的纳入追踪等。
以上文章来源于立信隆机电www.kslxl.com，一家专注做纺织印染整配件的公司原创，转载请注明出处。
超分辨率图像重建(Super-Resolution Image Reconstruction)
在大量的电子图像应用领域，人们经常期望得到高分辨率（简称HR）图像。高分辨率意味着图像中的像素密度高，能够提供更多的细节，而这些细节在许多实际应用中不可或缺。例如，高分辨率医疗图像对于医生做出正确的诊断是非常有帮助的；使用高分辨率卫星图像就很容易从相似物中区别相似的对象；如果能够提供高分辨的图像，计算机视觉中的模式识别的性能就会大大提高。自从上世纪七十年代以来，电荷耦合器件(CCD)、CMOS图像传感器已被广泛用来捕获数字图像。尽管对于大多数的图像应用来说这些传感器是合适的，但是当前的分辨率水平和消费价格不能满足今后的需求。例如，人们希望得到一个便宜的高分辨率数码相机/便携式摄像机，或者期望其价格逐渐下降；科学家通常需要一个非常高的接近35毫米模拟胶片的分辨率水平，这样在放大一个图像的时候就不会有可见的瑕疵。因此，寻找一种增强当前分辨率水平的方法是非常必须的。
增加空间分辨率最直接的解决方法就是通过传感器制造技术减少像素尺寸（例如增加每单元面积的像素数量）。然而，随着像素尺寸的减少，光通量也随之减少，它所产生的散粒噪声使得图像质量严重恶化。不受散粒噪声的影响而减少像素的尺寸有一个极限，对于0.35微米的CMOS处理器，像素的理想极限尺寸大约是40平方微米。当前的图像传感器技术大多能达到这个水平。
另外一个增加空间分辨率的方法是增加芯片的尺寸，从而增加图像的容量。因为很难提高大容量的偶合转换率，因此这种方法一般不认为是有效的。在许多高分辨率图像的商业应用领域，高精度光学和图像传感器的高价格也是一个必须考虑的重要因素。因此，有必要采用一种新的方法来增加空间分辨率，从而克服传感器和光学制造技术的限制。
一种很有前途的方法就是采用信号处理的方法从多个可观察到的低分辨率（简称LR）图像得到高分辨率图像。最近这样的一种分辨率增强技术正成为最热的研究领域之一，在文献中人们把它叫超分辨率（简称SR或者HR）图像复原或者简单地叫做分辨率增强。本文中我们用“超分辨率图像复原”这个术语来指分辨率增强的信号处理方法，因为在克服低分辨率图像系统固有的分辨率限制方面，“超分率”术语中的“超”字代表了一个非常好的技术特性。信号处理方法最大的好处就是它的成本低，同时现存的低分辨率图像系统仍能使用。在许多实际应用中，特别是在医疗图像、卫星图像和视频等领域，同样场景的多帧低分辨率图像很容易得到的情况下，SR图像复原被证明是非常有用的。一种应用就是用便宜的LR数码相机/便携式摄像机复原高质量的数字图像以便打印/停格使用，通常对于一个便携式摄像机，很有可能连续显示放大帧；另外一种非常重要的应用是在监控、法院、科学、医疗和卫星图像应用中缩放感兴趣区域（简称ROI），例如，在监控和法院中，数字摄像机（简称DVR）已经普遍取代了闭路电视（简称CCTV），就很有必要放大场景中的目标如汽车牌照或者疑犯的脸部 。在诸如CT和核磁共振（简称MRI）等医疗应用中，分辨率质量有限的而获取多幅图像有是可能的情况下，SR技术是非常有用的；在遥感和地球资源卫星（简称LANDSAT）一类卫星图像应用中，在同一地区的多幅图像可提供的情况下，可以考虑使用SR技术增强目标的分辨率；另外一种非常迫切而现实的应用是把一般的NTSC格式低清电视信号转换为高清电视信号（简称HDTV）而不失真地在HDTV上播放。
我们如何从多幅LR图像中得到HR图像？在基于SR的空间分辨率增强技术中，其基本前提是通过同一场景可以获取多幅LR细节图像。在SR中，典型地认为LR图像代表了同一场景的不同侧面，也就是说LR图像是基于亚像素精度的平移亚采样。如果仅仅是整数单位的像素平移，那么每幅图像中都包含了相同的信息，这样就不能为HR图像的复原提供新的信息。如果每幅LR图像彼此之间都是不同的亚像素平移，那么它们彼此之间就不会相互包含，在这种情况下，每一幅LR图像都会为HR图像的复原提供一些不同的信息。为了得到同一场景的不同侧面，必须通过一帧接一帧的多场景或者视频序列的相关的场景运动。我们可以通过一台照相机的多次拍摄或者在不同地点的多台照相机获取多个场景，例如在轨道卫星一类可控制的图像应用中，这种场景运动是能够实现的；对于局部对象移动或者震荡一类的不可控制的图像应用也是同样能实现的。如果这些场景运动是已知的或者是在亚像素精度范围了可估计的，同时如果我们能够合成这些HR图像，那么SR图像复原是可以实现的.
与SR技术相关的一个课题是图像修复，这是一个在图像应用中被大量处理的领域，图像修复的目标是恢复一个被模糊或者噪声破坏的图像，但是它不改变图像的尺寸。事实上图像修复和SR复原在理论是完全相关的，SR复原可以看作是第二代图像修复课题。
与SR技术相关的另一个课题是图像插值，即增加单幅图像的尺寸。尽管这个领域已经被广泛地研究，即使一些基本的功能已经建立，从一幅近似的LR图像放大图像的质量仍然是有限的，这是因为对单幅图像插值不能恢复在LR采样过程中损失的高频部分。因此图像插值方法不能被认作是SR技术。为了在这方面有更大的改进，下一步就需要应用基于同一场景的相关的额外数据。基于同一场景的不同的观察信息的融合就构成了基于场景的SR复原。
图像超分辨率简介