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PTA1

ParticleTensorAI® PTA1は、ParticleTensorAI®測定プラットフォームのコンパクトな1チャンネル構成です。LSS1光学プローブとZEON制御ユニットを組み合わせ、時間分解光散乱信号をAIベースで解析します。

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PTA1

SprayQuantAI® SQA1とは異なり、PTA1は液滴や粒子のイベントを個別に評価することを主目的としていません。時間分解された検出器信号を所定の取得インターバルにわたって記録し、バッファリングされた測定データとして保持したうえで、ParticleTensorAI®解析のための多次元表現に変換します。

これにより、AIモデルは個々の信号形状だけでなく、測定インターバル内の多数の液滴や粒子にわたる時間構造、信号密度、統計的パターン、変化も解析できます。

PTA1のシステム構成

PTA1は、LSS1光学測定プローブ、ZEON制御・取得ユニット、ParticleTensorAI®解析ソフトウェアで構成されます。

コンポーネントPTA1の構成機能
光学プローブLSS1測定領域を形成し、時間分解された散乱光を検出
検出器チャンネル1連続した時間分解光学信号を1つ記録
制御ユニットZEON信号取得、バッファリング、処理、システム通信
評価ParticleTensorAI®バッファリングされた信号シーケンスのAIベース解析

測定原理

LSS1光学プローブは、特定の形状に整えられた照明場を形成します。測定領域を通過する液滴や粒子は、光学検出器の方向へ光を散乱します。

粒子が空間的な光分布の中を移動するため、照明との相互作用により特徴的な時間依存の光散乱信号が生じます。LSS1の検出器は、これらの信号を高い時間分解能で連続的に記録します。

PTA1では、ZEONが記録された信号を所定の取得インターバルにわたって保持し、測定結果をただちに個々の粒子パラメータへ縮約することはしません。

粒子 → LSS1 → 連続光散乱信号 → ZEONバッファ → ParticleTensorAI® → AI結果

1チャンネルのParticleTensorAI®

PTA1は1つのアクティブな光学検出器チャンネルを使用しており、ParticleTensorAI®プラットフォームの中で最もコンパクトな標準構成です。

1つの検出器チャンネルが、測定領域を通過する液滴や粒子からの光散乱情報を連続したシーケンスとして記録します。ParticleTensorAI®は、孤立した信号ピークだけを見るのではなく、バッファリングされたシーケンス全体の構造を解析できます。

つまり、情報は個々のイベントの波形だけでなく、次のような要素にも含まれ得ます。

バッファリング信号解析

PTA1と従来のイベントベース粒子計測との決定的な違いは、取得した信号の扱い方にあります。

従来の計数システムでは、通常まず個々の粒子イベントを検出し、その後で個別に評価します。これに対してPTA1は、所定の時間インターバルにわたる信号セグメント全体を保持し、このバッファリングされた情報をAI解析の基礎として使用できます。

信号シーケンスは、ParticleTensorAI®モデルが必要とする多次元データ表現に変換されます。その後、AIモデルが測定インターバル全体における特徴的なパターンを評価します。

連続検出器信号 → 所定の時間ウィンドウ → バッファデータ → テンソル表現 → AIモデル → 分類またはプロセスパラメータ

トリガーフリー解析

PTA1では、AI解析を開始する前に液滴や粒子のイベントを1つずつ検出することが必ずしも必要ではありません。

これは、信号振幅が大きく変動する場合、粒子イベントが短い間隔で連続して発生する場合、あるいは個々の光散乱信号が重なり合う場合に特に有効です。

ParticleTensorAI®はバッファリングされた信号シーケンス全体を解析できるため、個々のイベントの分離が困難になる場合でも、高密度または複雑な粒子集団の情報をAIモデルが引き続き利用できます。

AIベースの評価

PTA1はAIベースの評価専用に設計されています。記録された光学信号構造と目的の測定結果との関係は、適切な学習データおよび検証データから学習されます。

用途に応じて、AIモデルは異なるスプレー状態、粒子集団、材料、プロセス状態を識別するように学習させることができます。

したがって、具体的な出力は用途固有であり、光学構成、利用可能な参照データ、学習範囲、AIモデルによって異なります。

考えられる測定・解析結果

学習済みモデルと測定タスクに応じて、PTA1は次のような用途に使用できます。

適切な参照データが利用可能で、対象となる特性が記録された光散乱信号に測定可能な変化をもたらす場合には、材料関連または光学的なその他の特性も調査できます。

光散乱信号は、粒子径や速度だけに影響されるわけではありません。光学特性や材料特性も、測定される信号構造を変化させることがあります。

ParticleTensorAI®は、こうした複雑な変化を記録された光学データから直接認識する方法を研究しています。PTA1は、スプレーや粒子流における材料関連またはプロセス関連の変化を検出するAIモデルを開発するための、コンパクトなプラットフォームを提供します。

達成可能な結果は用途によって異なり、適切な参照測定と独立した検証データによって実証する必要があります。

AIモデルの開発

ParticleTensorAI®モデルには、想定される用途を代表する測定データが必要です。開発段階では、所定の参照条件下で光学信号を記録し、既知のクラスや参照量に対応付けます。

得られたデータセットは学習データと検証データに分割されます。AIモデルはデータの一部を用いて学習され、その後、学習に使用していない独立した測定で評価されます。

重要な要素は次のとおりです。

そのため、お客様固有のPTA1アプリケーションでは、個別の測定・学習・検証キャンペーンが必要になる場合があります。

LSS1光学プローブ

LSS1は、PTA1で使用される1チャンネル光学プローブです。照明場を形成して測定領域を定義し、光学場を通過する液滴や粒子によって生じる散乱光を検出します。

プローブは光ファイバーでZEONに接続されているため、感度の高い取得・処理用電子機器を測定位置から離れた場所に設置できます。

パラメータLSS1
測定原理時間分解光散乱
アクティブ検出器チャンネル1
波長405 nm
寸法182 × 74.9 × 32 mm
機械的取り付けM3
制御ユニットZEON

LSS1の技術詳細

ZEON制御ユニット

ZEON制御ユニットは、信号取得、バッファリング、処理、ホスト通信の機能と、実験室や産業システムへの統合のためのインターフェースを備えています。

PTA1での運用時、ZEONは測定結果をただちに個々の粒子パラメータへ縮約するのではなく、ParticleTensorAI®処理用に時間分解光散乱データを保持するよう設定されます。

パラメータZEON
光学信号入力1
ホスト通信Ethernet
デジタル入力4 × 24 V
デジタル出力4 × 24 V
アナログ入力4 × 4–20 mA
アナログ出力4 × 4–20 mA
トリガートリガー入力・出力
寸法251 × 211 × 109 mm

ZEONの技術詳細

プロセスモニタリング

PTA1は、稼働中のスプレーまたは粒子プロセスにおいて連続する測定インターバルを評価できます。各インターバルは学習済みAIモデルで解析され、分類、予測パラメータ、確率値、その他の用途固有の結果に変換されます。

得られた値を時系列で追跡することで、プロセスの変化や、事前に記録した参照条件からの逸脱を検出できます。

システム構成によっては、選択した結果を上位のモニタリングシステムや自動化システムへ転送することもできます。

産業システムへの統合

PTA1は、実験室の試験装置、開発設備、スプレー装置、産業プロセスに統合できます。

ZEON制御ユニットは、外部機器やプロセスインフラと通信するためのインターフェースを備えています。

PTA1の代表的な用途

用途に応じた構成

PTA1は測定タスクに合わせて調整できます。適切な構成は、粒子またはスプレーの系、材料、光学特性、濃度、プロセス条件、設置環境、利用可能な参照データ、必要なAI出力によって決まります。

考えられる調整項目は次のとおりです。

PTA1とSQA1は同じハードウェアプラットフォームを使用

PTA1とSprayQuantAI® SQA1は、同じLSS1光学プローブとZEON制御ユニットのハードウェアを使用しています。違いは取得および評価のコンセプトにあります。

パラメータSQA1PTA1
光学プローブLSS1LSS1
制御ユニットZEONZEON
検出器チャンネル11
主なデータ単位個々の粒子イベントバッファリングされた信号シーケンス
評価コンセプト個別イベント評価テンソルベースのAI解析
評価構成に応じて従来型またはAIベースAIベース
主な用途定量的な液滴測定とスプレーモニタリング複雑な信号・材料・プロセスの特性評価

共通のハードウェアプラットフォームにより、両システムの違いが特に明確になります。光学信号は同じ物理的測定ハードウェアによって生成され、その情報がどのように利用されるかは、ファームウェア、取得ワークフロー、データ表現、評価ソフトウェアによって決まります。

PTA1、PTA2、PTA4のどれを選ぶか

3つのParticleTensorAI®標準構成は、主に同期した光学検出器チャンネルの数が異なります。

システム光学プローブ制御ユニット検出器チャンネル
PTA1LSS1ZEON1
PTA2LSS2IMEA2
PTA4LSS4CLEON4

PTA1は最もコンパクトな標準構成です。PTA2は同期した2つ目の検出器チャンネルを追加し、PTA4は4つの光学チャンネルにより、ParticleTensorAI®標準構成の中で最も広範な信号表現を実現します。

科学的背景

ParticleTensorAI®は、時間分解光散乱測定、機械学習に基づく粒子特性評価、複雑な光学信号シーケンスの解析に関する研究に基づいています。

その基礎となる研究では、人工知能（AI）を用いて、測定された光散乱信号から粒子、液滴、材料、プロセスに関する情報をどのように抽出できるかを調査しています。

主な参考文献

[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

用途に応じたPTA1構成については、スプレーまたは粒子の系、材料、プロセス条件、利用可能な参照データ、必要な解析結果に関する情報を添えて、ai-quantonへお問い合わせください。