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ParticleTensorAI®

ParticleTensorAI uses artificial intelligence to analyze continuous light scattering signals from particles and droplets. The method converts these signals into tensor-based image data. Convolutional neural networks can then evaluate this data and extract process-relevant information.
Unlike classical counting methods, ParticleTensorAI does not rely only on individual signals. Instead, it analyzes the collective scattering behavior within a defined time window. This makes the method suitable for complex sprays, slurry droplets, powder sprays, particle-loaded liquids, and coating processes.
ParticleTensorAI supports real-time monitoring of industrial spray processes. It can help determine particle concentration, particle size, material composition, and process stability.

[1] Schäfer, W., Jakobs, T., & Stegmann, P. (2026). KI-gestützte, tensorbasierte Charakterisierung von Tropfen und Partikeln aus kontinuierlichen Lichtstreusignalen. Jahrestreffen der DECHEMA/VDI-Fachgruppen Kristallisation und Trocknungstechnik, Frankfurt.

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…