測定タスクに合わせたソリューション開発
私たちの開発は、「スプレーからどのような情報が必要か」という問いから始まります。
その答えに基づいて、光学構成、データ取得、評価手法を選定します。個々の液滴の測定が必要なタスクもあれば、より長い信号系列を解析することが有効なタスクもあります。
従来手法とAIベースの評価
従来手法では、定義された信号特徴と物理的関係を用いて測定結果を求めます。AIベースのアプローチは、記録されたデータに含まれる複雑なパターンを調べるための新たな手段を提供します。
例えば、ParticleTensorAIは信号系列を多次元データ構造として処理します。このアプローチは、スプレーの分類、プロセスの変化、材料に関連する特性の研究に役立ちます。得られる結果は、測定セットアップ、データ、選択したモデルによって異なります。
プロトタイプから実用化へ
測定ハードウェアと評価ソフトウェアは、プロジェクトの要件に合わせて調整できます。例えば、プローブ配置の変更、インターフェースの改変、アプリケーション固有の解析ワークフローなどが含まれます。
開発プロセスでは、求められる結果を適切な測定構成および実験的評価と結び付けます。