SprayQuantAI® – 技術データシート

SprayQuantAI®(SQA)は、スプレーや流れの中の個々の液滴を時間分解で特性評価するための光学測定システムです。本システムは、従来型[1]およびAIベース[2][3]のTSTOF測定原理を組み合わせています。測定プローブ(MSO)、制御ユニット(CU)、ソフトウェアで構成されています。

運転中、MSOプローブは個々の液滴からの光学信号を検出します。続いてCUがこれらの信号を処理し、液滴径、液滴速度、液滴数を算出します。最後に、システムは測定結果をホストHMIへ送信するか、アナログインターフェースを介して出力します。


測定原理と科学的背景

TSTOF測定原理はSprayQuantAI®の技術的基盤です。文献[1]は従来型TSTOF法について述べています。さらに、文献[2]および[3]は光散乱信号のAIベース解析について述べています。

MSO – 測定プローブ

光学測定

MSOはSprayQuantAI®の光学センシング部です。測定中、個々の液滴が光学測定領域を通過し、光散乱信号を発生させます。システムはこれらの信号から液滴径、速度、数を求めます。

さらに、AIアプローチにより、光散乱信号の構造から液滴の組成を求めることができます[3]。また、MSOの位置を変化させることで、液滴の軌跡を推定することも可能です[4]。

MSOは、異なる測定距離に対応するさまざまな光学構成をサポートしています:62.4 mm、125 mm、250 mm。想定される液滴測定範囲は約2 µmからです。また、速度範囲は最大250 m/sに及びます。

MSO技術仕様

パラメータ仕様
測定原理インコヒーレント光散乱 + TSTOF
測定対象スプレーおよび流れの中の個々の液滴
測定量液滴径、速度、数、不透明度、濃度
信号処理従来型およびAI支援型処理
最小液滴径> 2 µm
最大液滴速度< 250 m/s
作動距離光学構成に応じて62.5 mm、125 mmまたは250 mm
レーザー波長構成に応じて405–450 nm
レーザー出力3 mW、5 mWまたは10 mW
全長182 mm
最大高さ74.9 mm
前面幅32 mm

CU – 制御ユニット

信号処理とシステム統合

CUは、信号処理とシステム制御の中核となるコンポーネントです。MSOプローブから光学測定信号を受信し、内部で処理します。

制御ユニットは、液滴の径、速度、数、不透明度などの測定パラメータを算出します。その後、得られたデータをEthernet経由でホストコンピュータへ送信します。

同時に、CUはアナログ4–20 mAインターフェースを介して測定結果を出力します。さらに、デジタルI/Oインターフェースにより、試験装置、オートメーションシステム、産業プロセスへの統合が可能です。

制御ユニット技術仕様

パラメータ仕様
主な機能測定信号処理とシステム制御
算出量液滴径、速度、数、組成
ホスト通信Ethernet
デジタルインターフェースデジタル入力 4点(24 V)
デジタル出力 4点(24 V)
アナログインターフェースアナログ入力 4点(4–20 mA)
アナログ出力 4点(4–20 mA)
ホストシステムEthernet接続付きWindowsコンピュータ
測定データ出力SprayQuantAI®ソフトウェアによるCSV
アナログインターフェース(4–20 mA)
運転表示灯光学系および測定ハードウェアが運転可能な状態であることを示します
測定表示灯測定データの取得中であることを示します
モニタリング表示灯選択した構成で対応している場合、モニタリング運転中であることを示します
レーザー表示灯レーザードライバーの電源が有効であることを示します
電源表示灯制御ユニットの電源がオンであることを示します
レーザーキーレーザードライバーの電源を有効にします
電源スイッチ制御ユニットの主電源を操作します
幅251 mm
奥行211 mm
高さ109 mm

ソフトウェア

測定処理と可視化

SprayQuantAI®測定ソフトウェアはC++で記述されており、低消費電力のHMI上で動作します。制御ユニットがすべての測定計算を行い、Ethernet経由でHMIと通信します。

そのため、ソフトウェアは測定の可視化、システム構成、測定データの保存に専念できます。後続の解析のため、ソフトウェアは測定値をCSV形式で保存します。

標準の測定データ構造には、日付、時刻、サイズ、速度、数が含まれます。


技術デモンストレーション

以下の動画では、実際の測定およびモニタリング用途におけるSprayQuantAI®をご覧いただけます。

参考文献

[1] Schaefer, W., Li, L., Stegmann, P., & Terada, M. (2026). Technical report on the TSTOF measurement method: Technical basics. Photonics, 13(1), 56. https://doi.org/10.3390/photonics13010056

[2] Schaefer, W., & Li, L. (2024). Particle characterization by analyzing light scattering signals with a machine learning approach. Applied Optics, 63(29), 7701–7711. https://doi.org/10.1364/AO.531346

[3] Walter Schäfer, Egor Goldenberg, Magd Fekri Shaif Al-Naggar, Wladimir Schaufler,
AI-assisted determination of refractive index and mass concentration of individual spray droplets using TSTOF light-scattering signals, International Journal of Heat and Fluid Flow, 2026, 110417, ISSN 0142-727X, https://doi.org/10.1016/j.ijheatfluidflow.2026.110417.

[4] Schäfer, W. Neues optisches Messverfahren für Rotationszerstäuber. J Oberfl Techn 66, 52–53 (2026). https://doi.org/10.1007/s35144-026-3895-3