測定原理

測定原理を理解することで、適切な手法を選択し、その結果を正しく解釈できます。このセクションでは、当社技術の背後にある物理的・計算的アプローチを解説します。

液滴や粒子は、光学測定領域を通過する際に光散乱信号を生成します。従来型TSTOF評価では、時間情報と測定ジオメトリを用いて、径や速度などの特性を求めます。

機械学習モデルは、測定信号と参照情報との関係を確立します。その性能は、測定構成、学習データ、および適用される条件によって異なります。

ParticleTensorAIは、複雑な光散乱データを保持することで、粒子、材料、動的プロセスのさらなる解析をどのように支援できるかを研究しています。

SprayConeAIは、画像を用いてスプレー形状とスプレーパターンを評価します。画質、カメラ位置、校正は、結果をどのように解釈すべきかに影響します。

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