現代の塗料システムは複数の成分で構成されており、その組成は霧化挙動に直接影響を与えることがあります。
濃度、材料組成、あるいは光学特性がわずかに変化しただけでも、霧化時の塗料の挙動が変わることがあります。
そのため、多くのアプリケーションでは液滴径を測定するだけでは十分ではありません。さらに次の問いが加わります。
現在霧化されている材料は、事前に定義した基準材料と依然として同等でしょうか？
この問いは、異なる塗料配合の比較、混合プロセス、そして塗料システムを長期間にわたって監視する場合に特に重要です。
ParticleTensorAI®によるソリューション
ParticleTensorAI®は、液滴や粒子の光学信号を高度に解析するために開発されました。
SprayQuantAI®が主にスプレーの幾何学的・動的特性を監視するのに対し、ParticleTensorAI®は光学散乱信号の複雑な構造も解析します。
個々の液滴は測定体積を通過する際に、特徴的な時間依存の光散乱シグネチャを生成します。このシグネチャは液滴の大きさや速度だけでなく、光学特性や材料に関わる特性によっても信号波形が変化します。
ParticleTensorAI®は、こうした大量の信号をAIベースの手法で処理し、異なる材料状態の違いを検出します。
スプレー情報と材料情報を組み合わせるLSS2
測定プローブLSS2は2つの光学測定チャンネルを備えています。これにより、従来のスプレー指標に加えて、液滴の光学特性に関する追加情報を取得できます。
アプリケーションやシステムの事前学習に応じて、塗料システムの変化を検出し、基準状態と比較することができます。
これは、たとえば次のような場合に有用です。
- 濃度の変化
- 異なる塗料配合
- 混合比
- 材料の切り替え
- 保管中または加工中の変化
- 新しい配合と既存の基準材料との比較
複雑な個別パラメータではなく基準で判断
多くの産業用途では、材料の物理特性を一つひとつ個別に求める必要はありません。実務上より重要なのは、多くの場合次の問いです。
現在の材料は、承認済みの基準状態に依然として一致しているでしょうか？
そのためにParticleTensorAI®は、既知の状態に特徴的な信号構造を学習します。測定中は、新しい信号がこの基準空間と比較されます。
これにより、原因が当初は不明であっても、材料の変化を検出できます。
開発と生産におけるアプリケーション
本システムは、塗料開発とプロセス監視の両方に活用できます。
開発では、異なる塗料配合を相互に比較できます。その際、組成の変化が生成されるスプレーにどのような影響を与えるかを調べることができます。
生産では、材料が事前に定義したプロセス範囲内にとどまっているかどうかを継続的に監視します。
このようにParticleTensorAI®は、スプレーの解析と霧化された材料の解析を結び付けます。