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PTA2

ParticleTensorAI® PTA2は、ParticleTensorAI®測定プラットフォームの2チャンネル構成です。LSS2光学プローブとIMEA制御ユニットを組み合わせ、同期した時間分解光散乱信号をAIベースで解析します。

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PTA2

PTA2は2つの光学検出器信号を同時に記録します。これらの信号を直ちに個々の液滴や粒子のパラメータへ還元するのではなく、測定データを所定の取得区間にわたって保持し、ParticleTensorAI®解析のための多次元表現へ変換します。

2つ目の検出器チャンネルは、同じスプレーまたは粒子流について追加の情報を提供します。そのためAIモデルは、各信号系列の構造だけでなく、同期した2つの検出器チャンネル間の関係も解析できます。

PTA2のシステム構成

PTA2は、LSS2光学測定プローブ、IMEA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PTA2の構成機能
光学プローブLSS2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2同期した2つの光学信号ストリームを記録
制御ユニットIMEA信号取得、バッファリング、処理、通信
評価ParticleTensorAI®バッファリングされたマルチチャンネル信号系列のAIベース解析

測定原理

LSS2光学プローブは、特定の形状に整形さ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、2つの光学検出器チャンネルに向けて光を散乱します。

空間的な照明場を粒子が移動することで、特徴的な時間依存の光散乱信号が生じます。両方の検出器チャンネルが、同一の測定過程から同期した情報を記録します。

PTA2の運用では、IMEAがこれらの信号を所定の取得区間にわたって保持します。その後、同期した信号ストリームはParticleTensorAI®モデルが用いるデータ表現へ変換されます。

粒子 → LSS2 → 同期した2つの信号ストリーム → IMEAバッファ → ParticleTensorAI® → AI結果

2チャンネルのParticleTensorAI®

PTA2の最大の特長は、時間分解された2つの検出器チャンネルを同時に取得できることです。

2つ目の検出器チャンネルは、単に測定の複製を追加するだけのものではありません。光学配置に応じて、2つの信号には粒子の通過、信号形状、強度、タイミング、そして測定対象の粒子群の光学応答に関する相補的な情報が含まれ得ます。

そのためParticleTensorAI®モデルは、次のような項目を解析できます。

2つの信号ストリームから多次元テンソルへ

ParticleTensorAI®では、2つの検出器信号を直ちに少数の定義済み数値パラメータへ還元する必要はありません。測定された信号情報のより多くの部分を保持できます。

同期した検出器データは所定の測定区間にわたって収集され、多次元表現として整理されます。この表現により、AIモデルは時間情報と検出器間の関係をまとめて処理できます。

検出器1 + 検出器2 → バッファリングされた測定区間 → 多次元表現 → AIモデル → 分類またはプロセスパラメータ

テンソルの具体的な構造は、測定タスク、取得構成、AIモデルに合わせて調整できます。

トリガーフリーの信号解析

PTA2は、AI評価の前に液滴や粒子のイベントを一つひとつ識別しなくても、バッファリングされた信号系列を解析できます。

これは、粒子イベントが短い間隔で連続して発生する場合、信号振幅がばらつく場合、または複数の光散乱信号が重なり合う場合に有利です。

個々の信号を常に確実に分離できないという理由で複雑な測定区間を破棄するのではなく、ParticleTensorAI®はこうした構造を保持し、AIモデルに提供できます。

AIベースの評価

PTA2はAIベースの評価を前提に設計されています。2チャンネルの光学信号構造と求める測定結果との関係は、適切な参照データから学習されます。

用途に応じて、異なるスプレー状態、粒子群、材料、プロセス状態を識別するAIモデルを開発できます。

2つ目の検出器チャンネルはモデルが利用できる測定情報を増やし、1チャンネル構成では得られない追加の特徴量を提供できます。

想定される測定・解析結果

得られる出力は、光学構成、学習データ、参照情報、そして用途向けに開発されたAIモデルによって異なります。

PTA2の想定される用途は次のとおりです。

光散乱信号は、液滴や粒子のサイズと速度だけに依存するわけではありません。光学特性や材料に関連する特性も、測定される信号構造に影響を与えます。

同期した2つの検出器チャンネルにより、PTA2はこうした光学的相互作用について追加の情報を提供します。AIモデルを用いて、材料組成や粒子特性の変化が一方または両方の信号チャンネルに特徴的な変化をもたらすかどうかを調べることができます。

このためPTA2は、従来の粒子径・速度解析を超える測定タスクのための開発プラットフォームとして適しています。

AIモデルの開発

PTA2には、想定する測定タスクを代表する学習データと検証データが必要です。開発段階では、定義された参照条件の下で同期した光学信号を記録し、既知のクラスまたは参照値に対応付けます。

モデルは測定データセット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データで検証されます。

重要な要素は次のとおりです。

そのため、お客様固有の用途では、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。

LSS2光学プローブ

LSS2はPTA2で使用される2チャンネルの光学測定プローブです。測定領域を形成し、同期した2つの時間分解光散乱信号を提供します。

光学プローブは光ファイバーでIMEAに接続されるため、測定位置を取得・処理用の電子機器から離して設置できます。

パラメータLSS2
測定原理時間分解光散乱
有効な検出器チャンネル2
波長405 nm
寸法182 × 74.9 × 32 mm
対応制御ユニットIMEA

LSS2の技術詳細

IMEA制御ユニット

IMEA制御ユニットは、同期した2チャンネルの取得、バッファリング、処理、ホスト通信に加え、ラボや産業設備への統合のためのインターフェースを備えています。

PTA2の運用では、IMEAは測定を直ちに個々の粒子パラメータへ還元するのではなく、ParticleTensorAI®解析のために同期した光散乱信号系列を保持するよう設定されます。

パラメータIMEA
光学信号入力2
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および出力
寸法251 × 211 × 109 mm

IMEAの技術詳細

プロセスモニタリング

PTA2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区間を解析できます。各区間は学習済みAIモデルで評価され、用途に応じたプロセス結果に変換されます。

想定される出力には、分類結果、予測パラメータ、確率値、トレンド情報、または参照状態からの変化を示す指標などがあります。

2つの検出器チャンネルを用いることで追加の情報が得られ、プロセス状態や材料状態の違いが測定された光学信号に表れている場合には、その識別精度を高めることができます。

産業設備への統合

PTA2は、ラボの試験装置、開発設備、スプレー装置、アトマイザー、産業用生産システムに統合できます。

IMEAは、測定結果、ステータス情報、制御信号を外部機器とやり取りするためのインターフェースを備えています。

PTA2の代表的な用途

用途に応じた構成

PTA2は測定タスクに合わせて調整できます。最終的な構成は、スプレーまたは粒子系、材料、光学特性、想定濃度、運転条件、設置環境、利用可能な参照データ、そして求める解析結果によって決まります。

想定される調整項目は次のとおりです。

PTA2とSQA2は同じハードウェアプラットフォームを使用

PTA2とSprayQuantAI® SQA2は、同じLSS2光学プローブとIMEA制御ユニットのハードウェアを使用します。違いは、同期した2つの信号をどのように取得し評価するかにあります。

パラメータSQA2PTA2
光学プローブLSS2LSS2
制御ユニットIMEAIMEA
検出器チャンネル22
基本データ単位個々の粒子イベントバッファリングされた同期信号系列
評価の考え方個別イベントの評価テンソルベースのAI解析
評価従来手法またはAIベースAIベース
主な対象液滴の定量測定とスプレーモニタリング信号・材料・プロセスの複雑な特性評価

つまりハードウェアは共通で、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、プラットフォームがSQA2として動作するかPTA2として動作するかが決まります。

PTA1、PTA2、PTA4のどれを選ぶか

ParticleTensorAI®の標準構成は、主に同期した光学検出器チャンネルの数、つまりAIモデルが利用できる光学情報の量が異なります。

システム光学プローブ制御ユニット検出器チャンネル特長
PTA1LSS1ZEON1コンパクトな1チャンネル構成
PTA2LSS2IMEA2同期した2つの光学チャンネル
PTA4LSS4CLEON4最も充実した標準マルチチャンネル構成

PTA1は最もコンパクトな構成です。PTA2は同期した2つ目の光学チャンネルを追加し、AIモデルが検出器間の関係を解析できるようにします。PTA4は同期した4つのチャンネルを備え、標準構成の中で最も充実した光学信号表現を必要とする用途に対応します。

科学的背景

ParticleTensorAI®は、時間分解光散乱測定、機械学習による粒子特性評価、そして複雑な光学信号データのAI支援解析に関する研究に基づいています。

その基盤となる研究では、液滴や粒子からの光学信号を、従来の粒子測定だけでなく、材料やプロセスに関連する情報の検出にどのように活用できるかを調べています。

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PTA2構成については、スプレーまたは粒子系、材料、運転条件、利用可能な参照データ、求める解析結果に関する情報を添えて、ai-quantonまでお問い合わせください。