BESSER LACKIEREN第17号（2026年）（2026年10月20日）に、当社の記事「Wie ein Signal Geschwindigkeit und Größe verrät」（1つの信号から速度とサイズがわかる）が掲載されました。簡易モデルによって個々の塗料液滴の光散乱信号を液滴サイズと液滴速度に直接換算し、塗装プロセスのリアルタイム監視を可能にする方法を紹介しています。
- 掲載：BESSER LACKIEREN 第17号、2026年10月20日、「Technologien」欄、7ページ（ドイツ語）
- タイトル：Wie ein Signal Geschwindigkeit und Größe verrät – Vereinfachtes Modell ermöglicht Echtzeit-Monitoring von Beschichtungsprozessen
- 著者：Dr. Walter Schäfer（ai-quanton GmbH）、Hiroyuki Kakehata（ANEST IWATA Corp.）、Masaru Terada（ABB Robotics K.K.）
記事のポイント
- 液滴を測る理由：スプレー塗装では、液滴を計測することで塗装プロセスをより安定かつ再現性高く運用できます。微粒化は動的なプロセスであるため、意味のあるプロセス監視には時間・空間分解された計測データ、特に液滴サイズと液滴速度が必要です。
- コンパクトなTSTOFプローブ：近年、TSTOF原理に基づき、光学部品を大幅に削減したコンパクトな測定プローブが開発されました。多くの用途では、個々の液滴の光散乱信号を解析するだけで、プロセスの変化を検出し、塗装プロセスを継続的に監視できます。
- すべては1つの信号から：最も単純な光学構成（レーザーライン1本と検出器1つ）では、液滴の直径はその光散乱信号の振幅と時間幅から求まります。速度は信号幅と直接関係しており、速い液滴ほど光場に滞在する時間が短く、信号が狭くなります。
- 校正と拡張：より正確な絶対値を得るために、モデル定数を参照測定で校正したり、過去の計測データで最適化したりできます。さらに高い精度が必要な場合は、補正項を加えてモデルを拡張できます。
- 外部コンピュータ不要：液滴サイズと速度は事前学習済みAIモデルでも計算できますが、モデル作成にはプローブをSpraySpyなどのTSTOF計測器と連携させる必要があり、別途演算ユニットも必要です。これに対し簡易モデルは計算負荷が非常に小さく、測定プローブのハードウェアやファームウェアに直接実装できます。
実験による検証
モデルは、スプレープロセスの動的監視用に設計されたSprayQuantAI®（SQA）測定プローブを用いた2つの測定シリーズで検証されました。プローブは個々の液滴の光散乱信号を100 msの時間窓で評価し、平均信号振幅・信号幅や検出液滴数などを出力します。これらのパラメータから液滴サイズと液滴速度を算出します。
第1シリーズでは、霧化器のパルス運転により、スプレープロセスの時間的ダイナミクスを調べ、オン／オフが算出された液滴パラメータに反映されるかを確認しました。第2シリーズでは回転霧化器のスプレーを調べ、空間的なスプレープロファイルを捉えるため、霧化器をプローブに近づける／遠ざける方向と、プローブに平行な方向に移動させました。
Car Body Painting 2026でお会いしましょう
著者らは、2026年11月9～10日にバート・ナウハイムで開催されるAutomotive CircleのカンファレンスCar Body Painting 2026で成果を直接発表します。お問い合わせ：Dr. Walter Schäfer、info@ai-quanton.com。
