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SprayQuantAI®

SprayQuantAI uses artificial intelligence to analyze optical light scattering signals from individual droplets. The method extracts key spray parameters such as droplet size, velocity, and trajectory-related information [1].
Compared with classical evaluation methods, SprayQuantAI reduces hardware complexity. At the same time, it keeps a high level of information from the optical signals. This makes the method suitable for real-time monitoring of industrial spray processes.
SprayQuantAI supports compact and flexible measurement systems for spray analysis, atomizer characterization, coating applications, and process control [2].

[1]  Schaefer, W., & Li, L. (2024). Particle characterization by analyzing light scattering signals with a machine learning approach. Applied Optics, 63(29), 7701–7711. https://doi.org/10.1364/AO.531346

[2] Schäfer, W., Rosenkranz, S., Brinckmann, F., & Tropea, C. (2016). Analysis of pneumatic atomizer spray profiles. *Particuology, 29*, 80–85. https://doi.org/10.1016/j.partic.2015.12.002

JCOT 2026 – TSTOF測定法に関する技術報告書

本ページでは、Journal of Japan Coating Technology Association に掲載された TSTOF測定法に関する技術報告書を紹介します。本論文では、スプレー特性評価のための光学計測技術を取り上げ、特に TSTOF測定法の技術的基礎、歴史的発展、および他のレーザー計測法との比較に焦点を当てています。 TSTOF は Time-Shift Time-of-Flight の略称です。この測定法では、液滴または粒子が光学的な測定領域を通過するときに発生する光散乱信号を解析します。そのため、スプレー中の液滴径、粒子径、速度、およびスプレー挙動に関する情報を取得できます。 Schaefer, W., Li, L., Stegmann, P., & Terada, M. (2026). TSTOF測定法に関する技術報告書:第一部 ─ 技術的基礎、歴史的発展、および他のレーザー測定法との比較. Journal of Coatings…