DECHEMA 2026 in Dresden – コーティングプロセスモニタリングのための塗料スプレー特性評価

本研究は、2026年3月16日から18日までドイツのTU Dresdenで開催されたJahrestreffen der DECHEMA/VDI-Fachgruppen Mehrphasenströmungen, Agglomerations- und Schüttguttechnik und Computational Fluid Dynamicsにて発表されました。本発表は、飛行中の動的な塗料液滴の光学的特性評価に焦点を当て、コーティングプロセス中の塗料スプレーにおける液滴組成をモニタリングする新しい手法を紹介するものです。

https://tu-dresden.de/ing/maschinenwesen/ifvu/tpg/forschung/workshop

コーティングの品質は、微粒化の際に生成される液滴の特性に大きく左右されます。これらの動的な塗料液滴は、最終的なコーティングの均一性、色調、透明度、表面構造に影響を与えます。そのため、飛行中の個々の液滴を解析する信頼性の高い手法は、コーティングプロセスのモニタリングと品質管理にとって貴重な情報をもたらします。

現代のコーティングプロセスは高度に自動化されています。しかし、個々の塗料液滴が基材に到達する前にその組成をモニタリングできる測定手法へのニーズは依然として高いままです。

発表した手法は、動的な塗料液滴からの時間分解光散乱信号を利用します。塗料液滴が整形された光ビームを通過すると、2つ以上の検出器が散乱光を記録します。これらの信号の順序、構造、形状には、液滴の光学的挙動に関する情報が含まれています。

これにより、塗料液滴を半透明または不透明に分類することが可能になります。多数の液滴イベントを統計的に評価することで、この手法は塗料スプレー中の半透明液滴の相対数を求めることができます。

この手法は、スプレーモニタリングと動的液滴解析のためのAI支援型光学評価コンセプトであるSprayQuantAI®と関連しています。本研究において、SprayQuantAI®は時間分解光散乱信号を解析することで、塗料液滴の特性評価を支援します。

このアプローチは従来の液滴測定を拡張するものです。液滴径や速度だけに注目するのではなく、液滴の組成や透明度に関する情報も提供します。これは、複雑なコーティング材料、塗料混合物、産業用コーティングプロセスのモニタリングにおいて特に重要です。

実験的検証は、ベースコートと塗料濃縮液の重量比が異なる材料から生成した塗料液滴を用いて行いました。液滴は透明度に応じて分類・計数されました。

結果は、塗料の混合比と半透明塗料液滴の相対数の間に明確な相関があることを示しています。塗料濃縮液の割合が増加すると、半透明液滴の数は減少します。

これにより、塗料スプレーの光学解析によって動的な塗料液滴の組成に関する定量的な情報が得られることが確認されました。その結果、この手法はコーティングプロセス中の材料挙動をモニタリングする新たな道を開きます。

発表した手法は、コーティングプロセスの開発、材料の特性評価、塗料配合、品質保証に役立ちます。塗料組成の変化が微粒化時の液滴挙動にどのような影響を与えるかを理解する助けとなります。

産業用途において、この情報はリアルタイムのプロセスモニタリングに役立ちます。また、材料の変化の検出、コーティングの安定性の向上、最終表面における欠陥の低減にも貢献します。

塗料スプレーの特性評価は、自動車塗装、表面コーティング、産業用スプレー塗装、新しいコーティング材料の開発に関連しています。この手法は、半透明の塗料粒子、顔料を含む液滴、複雑な液体スプレーに関する研究にも役立ちます。

光学的な光散乱解析とSprayQuantAI®を組み合わせることで、本研究は材料に敏感なスプレー診断の新しいアプローチを生み出しています。材料が表面に到達する前に、塗料スプレー中の個々の液滴がコーティングプロセスに関する直接的な情報を提供できることを示しています。