PTA2 erfasst zwei optische Detektorsignale gleichzeitig. Anstatt diese Signale sofort auf einzelne Tropfen- oder Partikelparameter zu reduzieren, werden die Messdaten über ein definiertes Erfassungsintervall gespeichert und in eine mehrdimensionale Darstellung für die ParticleTensorAI®-Analyse überführt.
Der zweite Detektorkanal liefert zusätzliche Informationen über dasselbe Spray bzw. dieselbe Partikelströmung. Das KI-Modell kann daher nicht nur die Struktur jeder einzelnen Signalfolge analysieren, sondern auch die Zusammenhänge zwischen den beiden synchronisierten Detektorkanälen.
PTA2 – Systemkonfiguration
PTA2 besteht aus der optischen Messsonde LSS2, der Steuer- und Erfassungseinheit IMEA sowie der Analysesoftware ParticleTensorAI®.
| Komponente | PTA2-Konfiguration | Funktion |
|---|---|---|
| Optische Messsonde | LSS2 | Erzeugt das Messvolumen und erfasst zeitaufgelöst das Streulicht |
| Detektorkanäle | 2 | Erfasst zwei synchronisierte optische Signalströme |
| Steuereinheit | IMEA | Signalerfassung, Pufferung, Verarbeitung und Kommunikation |
| Auswertung | ParticleTensorAI® | KI-basierte Analyse gepufferter mehrkanaliger Signalfolgen |
Messprinzip
Die optische Messsonde LSS2 erzeugt ein gezielt geformtes Beleuchtungsfeld. Tropfen oder Partikel, die das Messvolumen durchqueren, streuen Licht in Richtung zweier optischer Detektorkanäle.
Die Bewegung der Partikel durch das räumliche Beleuchtungsfeld erzeugt charakteristische, zeitabhängige Lichtstreusignale. Beide Detektorkanäle erfassen synchronisierte Informationen aus demselben Messvorgang.
Im PTA2-Betrieb speichert IMEA diese Signale über ein definiertes Erfassungsintervall. Anschließend werden die synchronisierten Signalströme in die vom ParticleTensorAI®-Modell verwendete Datendarstellung überführt.
Partikel → LSS2 → Zwei synchronisierte Signalströme → IMEA-Puffer → ParticleTensorAI® → KI-Ergebnis
Zweikanaliges ParticleTensorAI®
Das zentrale Merkmal von PTA2 ist die gleichzeitige Erfassung zweier zeitaufgelöster Detektorkanäle.
Der zweite Detektorkanal liefert mehr als nur eine zusätzliche Kopie der Messung. Je nach optischer Anordnung können die beiden Signale komplementäre Informationen über den Partikeldurchgang, die Signalform, die Intensität, das Timing und die optische Antwort der gemessenen Partikelpopulation enthalten.
Das ParticleTensorAI®-Modell kann daher Folgendes analysieren:
- Signalstrukturen innerhalb jedes Detektorkanals
- Signalamplituden und Signalformen
- zeitliche Signalfolgen
- zeitliche Beziehungen zwischen den Detektorkanälen
- Ereignisdichte von Partikeln oder Tropfen
- überlappende Signalstrukturen
- statistische Muster innerhalb jedes Erfassungsintervalls
- Zusammenhänge zwischen beiden synchronisierten Detektorkanälen
Von zwei Signalströmen zu einem mehrdimensionalen Tensor
ParticleTensorAI® muss die beiden Detektorsignale nicht sofort auf wenige vordefinierte Kennwerte reduzieren. Stattdessen kann ein größerer Teil der gemessenen Signalinformation erhalten bleiben.
Die synchronisierten Detektordaten werden über ein definiertes Messintervall gesammelt und in einer mehrdimensionalen Darstellung organisiert. Diese Darstellung ermöglicht es dem KI-Modell, zeitliche Informationen und die Beziehungen zwischen den Detektoren gemeinsam zu verarbeiten.
Detektor 1 + Detektor 2 → Gepuffertes Messintervall → Mehrdimensionale Darstellung → KI-Modell → Klassifikation oder Prozessparameter
Die genaue Tensorstruktur kann an die Messaufgabe, die Erfassungskonfiguration und das KI-Modell angepasst werden.
Triggerfreie Signalanalyse
PTA2 kann gepufferte Signalfolgen analysieren, ohne dass jedes einzelne Tropfen- oder Partikelereignis vor der KI-Auswertung identifiziert werden muss.
Das kann von Vorteil sein, wenn Partikelereignisse in schneller Folge auftreten, die Signalamplituden schwanken oder sich mehrere Lichtstreusignale überlagern.
Anstatt komplexe Messintervalle zu verwerfen, weil sich einzelne Signale nicht immer zuverlässig trennen lassen, kann ParticleTensorAI® diese Strukturen erhalten und dem KI-Modell zur Verfügung stellen.
KI-basierte Auswertung
PTA2 ist für die KI-basierte Auswertung ausgelegt. Der Zusammenhang zwischen der zweikanaligen optischen Signalstruktur und dem gewünschten Messergebnis wird anhand geeigneter Referenzdaten gelernt.
Je nach Anwendung kann ein KI-Modell entwickelt werden, das unterschiedliche Spray-Zustände, Partikelpopulationen, Materialien oder Prozesszustände unterscheidet.
Der zweite Detektorkanal erhöht die Menge der für das Modell verfügbaren Messinformation und kann zusätzliche Merkmale liefern, die in einer einkanaligen Konfiguration nicht vorhanden sind.
Mögliche Mess- und Analyseergebnisse
Die verfügbaren Ergebnisse hängen von der optischen Konfiguration, den Trainingsdaten, den Referenzinformationen und dem für die Anwendung entwickelten KI-Modell ab.
Mögliche PTA2-Anwendungen sind:
- Klassifikation von Spray-Zuständen
- Klassifikation von Partikeln oder Tropfen
- Erkennung von Prozessänderungen
- Vergleich von Betriebszuständen des Zerstäubers
- materialbezogene Spray-Charakterisierung
- Analyse von Veränderungen optischer Partikeleigenschaften
- Überwachung stabiler und instabiler Spray-Zustände
- KI-basierte Qualitätsüberwachung
- Trend- und Prozesszustandsanalyse
Materialbezogene Charakterisierung
Lichtstreusignale hängen nicht nur von der Größe und Geschwindigkeit der Tropfen oder Partikel ab. Auch optische und materialbezogene Eigenschaften können die gemessene Signalstruktur beeinflussen.
Mit zwei synchronisierten Detektorkanälen liefert PTA2 zusätzliche Informationen über diese optischen Wechselwirkungen. Ein KI-Modell kann untersuchen, ob Veränderungen der Materialzusammensetzung oder der Partikeleigenschaften charakteristische Änderungen in einem oder beiden Signalkanälen hervorrufen.
Damit eignet sich PTA2 als Entwicklungsplattform für Messaufgaben, die über die klassische Analyse von Partikelgröße und -geschwindigkeit hinausgehen.
Entwicklung des KI-Modells
PTA2 benötigt Trainings- und Validierungsdaten, die für die vorgesehene Messaufgabe repräsentativ sind. Während der Entwicklung werden synchronisierte optische Signale unter definierten Referenzbedingungen aufgezeichnet und bekannten Klassen oder Referenzgrößen zugeordnet.
Das Modell wird mit einem Teil des Messdatensatzes trainiert und anschließend mit unabhängigen Daten validiert, die nicht für das Training verwendet wurden.
Wichtige Einflussfaktoren sind:
- Qualität der Referenzmessungen
- Bandbreite der Betriebsbedingungen
- Material- und optische Eigenschaften
- Stabilität der optischen Konfiguration
- Zusammenhang zwischen den beiden Detektorkanälen
- Anzahl und Vielfalt der Messfälle
- gewählte Architektur des KI-Modells
- Ähnlichkeit zwischen Trainings- und Einsatzbedingungen
Kundenspezifische Anwendungen können daher eine individuelle Mess-, Trainings- und Validierungskampagne erfordern.
Optische Messsonde LSS2
Die LSS2 ist die zweikanalige optische Messsonde von PTA2. Sie erzeugt das Messvolumen und liefert zwei synchronisierte, zeitaufgelöste Lichtstreusignale.
Die optische Messsonde ist über Lichtwellenleiter mit IMEA verbunden, sodass der Messort räumlich von der Erfassungs- und Verarbeitungselektronik getrennt werden kann.
| Parameter | LSS2 |
|---|---|
| Messprinzip | Zeitaufgelöste Lichtstreuung |
| Aktive Detektorkanäle | 2 |
| Wellenlänge | 405 nm |
| Abmessungen | 182 × 74.9 × 32 mm |
| Kompatible Steuereinheit | IMEA |
Steuereinheit IMEA
Die Steuereinheit IMEA bietet synchronisierte zweikanalige Erfassung, Pufferung, Verarbeitung, Host-Kommunikation sowie Schnittstellen für die Integration in Labor- oder Industrieumgebungen.
Im PTA2-Betrieb ist IMEA so konfiguriert, dass synchronisierte Lichtstreusignalfolgen für die ParticleTensorAI®-Analyse erhalten bleiben, anstatt die Messung sofort auf einzelne Partikelparameter zu reduzieren.
| Parameter | IMEA |
|---|---|
| Optische Signaleingänge | 2 |
| 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 | Triggereingang und -ausgang |
| Abmessungen | 251 × 211 × 109 mm |
Prozessüberwachung
PTA2 kann aufeinanderfolgende Messintervalle während eines laufenden Spray- oder Partikelprozesses analysieren. Jedes Intervall kann vom trainierten KI-Modell ausgewertet und in ein anwendungsspezifisches Prozessergebnis umgewandelt werden.
Mögliche Ausgaben sind Klassifikationen, vorhergesagte Parameter, Wahrscheinlichkeitswerte, Trendinformationen oder Kennwerte, die Veränderungen gegenüber einem Referenzzustand beschreiben.
Die Verwendung von zwei Detektorkanälen liefert zusätzliche Informationen, die die Unterscheidung verschiedener Prozess- oder Materialzustände verbessern können, sofern sich diese Unterschiede in den gemessenen optischen Signalen abbilden.
Industrielle Integration
PTA2 lässt sich in Laborprüfstände, Entwicklungsanlagen, Sprühanlagen, Zerstäuber und industrielle Produktionssysteme integrieren.
IMEA bietet Schnittstellen zum Austausch von Messergebnissen, Statusinformationen und Steuersignalen mit externen Geräten.
- Ethernet-Kommunikation
- digitale Ein- und Ausgänge
- analoge Ein- und Ausgänge 4–20 mA
- externer Triggereingang und -ausgang
- Übertragung KI-generierter Prozesswerte
- Integration in Überwachungs- und Automatisierungssysteme
Typische PTA2-Anwendungen
- KI-basierte Spray-Klassifikation
- Überwachung von Lackier- und Beschichtungsprozessen
- materialbezogene Spray-Charakterisierung
- Erkennung von Prozessänderungen
- Vergleich von Betriebszuständen des Zerstäubers
- Qualitätsüberwachung
- Analyse komplexer Spray-Zustände
- Forschung zu mehrkanaligen optischen Partikelsignaturen
- Entwicklung anwendungsspezifischer KI-Modelle
- industrielle Prozessüberwachung
Anwendungsspezifische Konfiguration
PTA2 kann an die jeweilige Messaufgabe angepasst werden. Die endgültige Konfiguration hängt vom Spray- bzw. Partikelsystem, dem Material, den optischen Eigenschaften, der erwarteten Konzentration, den Betriebsbedingungen, der Einbauumgebung, den verfügbaren Referenzdaten und dem gewünschten Analyseergebnis ab.
Mögliche Anpassungen sind:
- Geometrie der optischen Messsonde
- Arbeitsabstand
- Messvolumen
- Detektoranordnung
- mechanische Integration
- optische Konfiguration
- Erfassungsintervall
- Pufferkonfiguration
- Tensordarstellung
- KI-Modell
- Ausgabeparameter
- industrielle Schnittstellen
PTA2 und SQA2 nutzen dieselbe Hardwareplattform
PTA2 und SprayQuantAI® SQA2 verwenden dieselbe optische Messsonde LSS2 und dieselbe Steuereinheit IMEA. Der Unterschied liegt darin, wie die beiden synchronisierten Signale erfasst und ausgewertet werden.
| Parameter | SQA2 | PTA2 |
|---|---|---|
| Optische Messsonde | LSS2 | LSS2 |
| Steuereinheit | IMEA | IMEA |
| Detektorkanäle | 2 | 2 |
| Primäre Dateneinheit | Einzelnes Partikelereignis | Gepufferte synchronisierte Signalfolge |
| Auswertungskonzept | Auswertung einzelner Ereignisse | Tensorbasierte KI-Analyse |
| Auswertung | Klassisch oder KI-basiert | KI-basiert |
| Typischer Schwerpunkt | Quantitative Tropfenmessung und Spray-Monitoring | Komplexe Signal-, Material- und Prozesscharakterisierung |
Die Hardware bleibt also gleich – Firmware, Erfassungsablauf, Datendarstellung und Auswertesoftware bestimmen, ob die Plattform als SQA2 oder als PTA2 arbeitet.
PTA1, PTA2 oder PTA4?
Die ParticleTensorAI®-Standardkonfigurationen unterscheiden sich vor allem in der Anzahl der synchronisierten optischen Detektorkanäle und damit in der Menge der optischen Information, die dem KI-Modell zur Verfügung steht.
PTA1 bietet die kompakteste Konfiguration. PTA2 ergänzt einen zweiten synchronisierten optischen Kanal und ermöglicht dem KI-Modell damit die Analyse der Beziehungen zwischen den Detektoren. PTA4 bietet vier synchronisierte Kanäle für Anwendungen, die die umfangreichste optische Signaldarstellung im Standardprogramm erfordern.
Wissenschaftlicher Hintergrund
ParticleTensorAI® baut auf Forschungsarbeiten zu zeitaufgelösten Lichtstreumessungen, zur Partikelcharakterisierung mittels maschinellen Lernens und zur KI-gestützten Analyse komplexer optischer Signaldaten auf.
Die zugrunde liegende Forschung untersucht, wie optische Signale von Tropfen und Partikeln nicht nur für klassische Partikelmessungen, sondern auch zur Erfassung material- und prozessbezogener Informationen genutzt werden können.
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
Weiterführende Seiten
- ParticleTensorAI® – Übersicht
- ParticleTensorAI® PTA1
- ParticleTensorAI® PTA4
- Optische Messsonde LSS2
- Steuereinheit IMEA
- SprayQuantAI® SQA2
Für eine anwendungsspezifische PTA2-Konfiguration kontaktieren Sie ai-quanton mit Angaben zum Spray- bzw. Partikelsystem, zum Material, zu den Betriebsbedingungen, zu verfügbaren Referenzdaten und zum gewünschten Analyseergebnis.