Anders als SprayQuantAI® SQA1 wertet PTA1 nicht in erster Linie jedes Tropfen- oder Partikelereignis einzeln aus. Stattdessen wird das zeitaufgelöste Detektorsignal über ein definiertes Erfassungsintervall aufgezeichnet, als gepufferte Messdaten vorgehalten und für die ParticleTensorAI®-Analyse in eine mehrdimensionale Darstellung überführt.
Dadurch kann das KI-Modell nicht nur einzelne Signalformen analysieren, sondern auch die zeitliche Struktur, die Signaldichte, statistische Muster und Veränderungen über viele Tropfen oder Partikel innerhalb des Messintervalls hinweg.
Systemkonfiguration PTA1
PTA1 besteht aus der optischen Messsonde LSS1, der Steuer- und Erfassungseinheit ZEON sowie der Analysesoftware ParticleTensorAI®.
| Komponente | PTA1-Konfiguration | Funktion |
|---|---|---|
| Optische Messsonde | LSS1 | Erzeugt den Messbereich und erfasst das zeitaufgelöste Streulicht |
| Detektorkanäle | 1 | Zeichnet ein kontinuierliches, zeitaufgelöstes optisches Signal auf |
| Steuereinheit | ZEON | Signalerfassung, Pufferung, Verarbeitung und Systemkommunikation |
| Auswertung | ParticleTensorAI® | KI-basierte Analyse gepufferter Signalsequenzen |
Messprinzip
Die optische Messsonde LSS1 erzeugt ein gezielt geformtes Beleuchtungsfeld. Tropfen oder Partikel, die den Messbereich durchqueren, streuen Licht in Richtung des optischen Detektors.
Da sich die Partikel durch die räumliche Lichtverteilung bewegen, erzeugt ihre Wechselwirkung mit der Beleuchtung charakteristische, zeitabhängige Lichtstreusignale. Der Detektor der LSS1 zeichnet diese Signale kontinuierlich mit hoher zeitlicher Auflösung auf.
Bei PTA1 hält ZEON das aufgezeichnete Signal über ein definiertes Erfassungsintervall vor, anstatt die Messung sofort auf einzelne Partikelparameter zu reduzieren.
Partikel → LSS1 → Kontinuierliches Lichtstreusignal → ZEON-Puffer → ParticleTensorAI® → KI-Ergebnis
Einkanal-ParticleTensorAI®
PTA1 nutzt einen aktiven optischen Detektorkanal und ist damit die kompakteste Standardkonfiguration der ParticleTensorAI®-Plattform.
Der einzelne Detektorkanal zeichnet eine kontinuierliche Abfolge von Lichtstreuinformationen der Tropfen oder Partikel auf, die den Messbereich durchqueren. Anstatt nur isolierte Signalspitzen zu betrachten, kann ParticleTensorAI® die Struktur der gesamten gepufferten Sequenz analysieren.
Informationen können daher nicht nur in der Signalform eines einzelnen Ereignisses enthalten sein, sondern auch in:
- Signalamplituden
- Signalformen
- zeitlichen Signalfolgen
- der Dichte der Partikel- bzw. Tropfenereignisse
- sich überlagernden Signalstrukturen
- statistischen Mustern innerhalb des Erfassungsintervalls
- zeitlichen Veränderungen der Signalverteilung
Analyse gepufferter Signale
Der entscheidende Unterschied zwischen PTA1 und der konventionellen ereignisbasierten Partikelmessung liegt im Umgang mit dem erfassten Signal.
In klassischen Zählsystemen werden einzelne Partikelereignisse in der Regel zunächst detektiert und anschließend getrennt ausgewertet. PTA1 kann stattdessen ein vollständiges Signalsegment über ein definiertes Zeitintervall vorhalten und diese gepufferte Information als Grundlage der KI-Analyse nutzen.
Die Signalsequenz wird in die mehrdimensionale Datendarstellung überführt, die das ParticleTensorAI®-Modell benötigt. Das KI-Modell wertet anschließend charakteristische Muster innerhalb des gesamten Messintervalls aus.
Kontinuierliches Detektorsignal → Definiertes Zeitfenster → Gepufferte Daten → Tensordarstellung → KI-Modell → Klassifikation oder Prozessparameter
Triggerfreie Analyse
PTA1 setzt nicht zwingend voraus, dass jedes Tropfen- oder Partikelereignis einzeln detektiert wird, bevor die KI-Analyse beginnt.
Dies ist besonders hilfreich, wenn die Signalamplituden stark schwanken, Partikelereignisse in schneller Folge auftreten oder sich einzelne Lichtstreusignale überlagern.
Da ParticleTensorAI® die gesamte gepufferte Signalsequenz analysieren kann, bleiben Informationen aus dichten oder komplexen Partikelpopulationen für das KI-Modell auch dann verfügbar, wenn die Trennung einzelner Ereignisse schwierig wird.
KI-basierte Auswertung
PTA1 ist ausschließlich für die KI-basierte Auswertung ausgelegt. Der Zusammenhang zwischen der aufgezeichneten optischen Signalstruktur und dem gewünschten Messergebnis wird aus geeigneten Trainings- und Validierungsdaten gelernt.
Je nach Anwendung kann das KI-Modell darauf trainiert werden, zwischen unterschiedlichen Spray-Zuständen, Partikelpopulationen, Materialien oder Prozesszuständen zu unterscheiden.
Die konkrete Ausgabe ist daher anwendungsspezifisch und hängt von der optischen Konfiguration, den verfügbaren Referenzdaten, dem Trainingsbereich und dem KI-Modell ab.
Mögliche Mess- und Analyseergebnisse
Je nach trainiertem Modell und Messaufgabe lässt sich PTA1 unter anderem für folgende Anwendungen einsetzen:
- Klassifikation von Spray-Zuständen
- Klassifikation von Partikeln oder Tropfen
- Erkennung von Prozessänderungen
- Vergleich unterschiedlicher Betriebszustände
- Identifikation materialbedingter Signaländerungen
- Überwachung stabiler und instabiler Spray-Zustände
- Trendanalyse
- KI-basierte Prozessüberwachung
Weitere materialbezogene oder optische Eigenschaften können untersucht werden, wenn geeignete Referenzdaten vorliegen und die betreffende Eigenschaft eine messbare Veränderung der aufgezeichneten Lichtstreusignale bewirkt.
Materialbezogene Charakterisierung
Lichtstreusignale werden nicht nur von Partikelgröße und -geschwindigkeit beeinflusst. Auch optische und stoffliche Eigenschaften können die gemessene Signalstruktur verändern.
ParticleTensorAI® untersucht, wie sich diese komplexen Veränderungen direkt aus den aufgezeichneten optischen Daten erkennen lassen. PTA1 bietet damit eine kompakte Plattform für die Entwicklung von KI-Modellen, die material- oder prozessbedingte Veränderungen in einem Spray oder Partikelstrom erkennen.
Das erreichbare Ergebnis hängt von der Anwendung ab und muss anhand geeigneter Referenzmessungen und unabhängiger Validierungsdaten nachgewiesen werden.
Entwicklung von KI-Modellen
Ein ParticleTensorAI®-Modell benötigt Messdaten, die für die vorgesehene Anwendung repräsentativ sind. Während der Entwicklung werden optische Signale unter definierten Referenzbedingungen aufgezeichnet und bekannten Klassen oder Referenzgrößen zugeordnet.
Der so entstandene Datensatz wird in Trainings- und Validierungsdaten aufgeteilt. Das KI-Modell wird mit einem Teil der Daten trainiert und anschließend anhand unabhängiger Messungen bewertet, die nicht für das Training verwendet wurden.
Wichtige Einflussfaktoren sind:
- Qualität der Referenzmessungen
- Bandbreite der im Datensatz abgebildeten Betriebsbedingungen
- Stabilität der optischen Konfiguration
- Materialeigenschaften
- Anzahl und Vielfalt der Messfälle
- gewählte KI-Modellarchitektur
- Ähnlichkeit zwischen Trainings- und späteren Einsatzbedingungen
Kundenspezifische PTA1-Anwendungen können daher eine individuelle Mess-, Trainings- und Validierungskampagne erfordern.
Optische Messsonde LSS1
Die LSS1 ist die optische Einkanal-Messsonde von PTA1. Sie erzeugt das Beleuchtungsfeld, definiert den Messbereich und erfasst das Streulicht, das von Tropfen oder Partikeln beim Durchqueren des optischen Feldes erzeugt wird.
Die Messsonde ist über Lichtwellenleiter mit ZEON verbunden, sodass die empfindliche Erfassungs- und Verarbeitungselektronik getrennt vom Messort platziert werden kann.
| Parameter | LSS1 |
|---|---|
| Messprinzip | Zeitaufgelöste Lichtstreuung |
| Aktive Detektorkanäle | 1 |
| Wellenlänge | 405 nm |
| Abmessungen | 182 × 74.9 × 32 mm |
| Mechanische Befestigung | M3 |
| Steuereinheit | ZEON |
Steuereinheit ZEON
Die Steuereinheit ZEON übernimmt Signalerfassung, Pufferung, Verarbeitung und Host-Kommunikation und bietet Schnittstellen zur Integration in Labor- oder Industriesysteme.
Im PTA1-Betrieb ist ZEON so konfiguriert, dass zeitaufgelöste Lichtstreudaten für die ParticleTensorAI®-Verarbeitung vorgehalten werden, anstatt die Messung sofort auf einzelne Partikelparameter zu reduzieren.
| Parameter | ZEON |
|---|---|
| Optische Signaleingänge | 1 |
| Host-Kommunikation | Ethernet |
| Digitale Eingänge | 4 × 24 V |
| Digitale Ausgänge | 4 × 24 V |
| Analoge Eingänge | 4 × 4–20 mA |
| Analoge Ausgänge | 4 × 4–20 mA |
| Trigger | Trigger-Eingang und -Ausgang |
| Abmessungen | 251 × 211 × 109 mm |
Prozessüberwachung
PTA1 kann aufeinanderfolgende Messintervalle während eines laufenden Spray- oder Partikelprozesses auswerten. Jedes Intervall kann vom trainierten KI-Modell analysiert und in eine Klassifikation, einen vorhergesagten Parameter, einen Wahrscheinlichkeitswert oder ein anderes anwendungsspezifisches Ergebnis umgewandelt werden.
Die resultierenden Werte lassen sich über die Zeit verfolgen, um Veränderungen im Prozess oder Abweichungen von zuvor aufgezeichneten Referenzbedingungen zu erkennen.
Je nach Systemkonfiguration können ausgewählte Ergebnisse auch an übergeordnete Überwachungs- und Automatisierungssysteme übertragen werden.
Industrielle Integration
PTA1 lässt sich in Laborprüfstände, Entwicklungsanlagen, Sprühanlagen und industrielle Prozesse integrieren.
Die Steuereinheit ZEON bietet Schnittstellen zur Kommunikation mit externen Geräten und der Prozessinfrastruktur.
- Ethernet-Kommunikation
- digitale Ein- und Ausgänge
- analoge Ein- und Ausgänge 4–20 mA
- externer Trigger-Eingang und -Ausgang
- Übertragung KI-generierter Prozesswerte
- Integration in Überwachungs- und Automatisierungssysteme
Typische Anwendungen von PTA1
- KI-basierte Spray-Klassifikation
- Erkennung von Prozessänderungen
- materialbezogene Spray-Charakterisierung
- Überwachung von Lackier- und Beschichtungsprozessen
- Vergleich von Betriebszuständen des Zerstäubers
- Qualitätsüberwachung
- Forschung zu optischen Partikelsignaturen
- Entwicklung anwendungsspezifischer KI-Messmodelle
- industrielle Prozessüberwachung
Anwendungsspezifische Konfiguration
PTA1 kann an die jeweilige Messaufgabe angepasst werden. Die geeignete Konfiguration hängt vom Partikel- oder Spraysystem, dem Material, den optischen Eigenschaften, der Konzentration, den Prozessbedingungen, der Einbauumgebung, den verfügbaren Referenzdaten und der benötigten KI-Ausgabe ab.
Mögliche Anpassungen sind:
- Geometrie der optischen Messsonde
- Arbeitsabstand
- Messbereich
- mechanische Befestigung
- optische Konfiguration
- Erfassungsintervall
- Pufferkonfiguration
- KI-Modell
- Ausgabeparameter
- industrielle Schnittstellen
PTA1 und SQA1 nutzen dieselbe Hardwareplattform
PTA1 und SprayQuantAI® SQA1 verwenden dieselbe optische Messsonde LSS1 und dieselbe ZEON-Steuereinheit. Der Unterschied liegt im Erfassungs- und Auswertungskonzept.
| Parameter | SQA1 | PTA1 |
|---|---|---|
| Optische Messsonde | LSS1 | LSS1 |
| Steuereinheit | ZEON | ZEON |
| Detektorkanäle | 1 | 1 |
| Primäre Dateneinheit | Einzelnes Partikelereignis | Gepufferte Signalsequenz |
| Auswertungskonzept | Auswertung einzelner Ereignisse | Tensorbasierte KI-Analyse |
| Auswertung | Klassisch oder KI-basiert, je nach Konfiguration | KI-basiert |
| Typischer Schwerpunkt | Quantitative Tropfenmessung und Spray-Monitoring | Komplexe Signal-, Material- und Prozesscharakterisierung |
Die gemeinsame Hardwareplattform macht den Unterschied zwischen beiden Systemen besonders deutlich: Das optische Signal wird von derselben physikalischen Messhardware erzeugt, während Firmware, Erfassungsablauf, Datendarstellung und Auswertesoftware bestimmen, wie die Information genutzt wird.
PTA1, PTA2 oder PTA4?
Die drei ParticleTensorAI®-Standardkonfigurationen unterscheiden sich in erster Linie durch die Anzahl der synchronisierten optischen Detektorkanäle.
PTA1 ist die kompakteste Standardkonfiguration. PTA2 ergänzt einen zweiten synchronisierten Detektorkanal, während PTA4 vier optische Kanäle für die umfassendste ParticleTensorAI®-Standardsignaldarstellung bietet.
Wissenschaftlicher Hintergrund
ParticleTensorAI® baut auf Forschungsarbeiten zu zeitaufgelösten Lichtstreumessungen, zur Partikelcharakterisierung auf Basis von maschinellem Lernen und zur Analyse komplexer optischer Signalsequenzen auf.
Die zugrunde liegende Forschung untersucht, wie sich mithilfe künstlicher Intelligenz Informationen über Partikel, Tropfen, Materialien und Prozesse aus gemessenen Lichtstreusignalen gewinnen lassen.
Ausgewählte Literatur
[1] Schaefer, W.; Li, L. Particle characterization by analyzing light scattering signals with a machine learning approach. Applied Optics 2024, 63(29), 7701–7707. https://doi.org/10.1364/AO.531346
[2] Schaefer, W.; Fleck, S.; Haas, M.; Jakobs, T. Optical measurement method for monitoring high-mass-concentration slurry sprays: An experimental study. Photonics 2025, 12(7), 673. https://doi.org/10.3390/photonics12070673
[3] Schäfer, W.; Jakobs, T.; Stegmann, P. AI-assisted monitoring of coal particles within droplets in a coal monoethylene glycol slurry spray. 41st International Symposium on Combustion, Kyoto, Japan, 2026. KITopen ID 1000196272. https://doi.org/10.5445/IR/1000196272
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