DE102025100487A1は、動的な塗料粒子の組成を測定する方法および装置について記載しています。目的はスプレー塗装における塗装工程の監視です。本特許出願は、ai-quanton GmbHとドレスデンのザクセン州立デュアル大学（Duale Hochschule Sachsen）が共同で出願しました。
課題
塗装面の品質は塗料の組成に大きく左右されます。部品を異なる工場や塗装ラインで塗装する場合でも、色調、うねり、その他の表面特性を一致させる必要があります。霧化の際、塗料は多数の移動する粒子に分かれ、その内部には顔料や金属フレークが分散しています。静止した液滴は分光法や顕微鏡で分析できますが、スプレー中を移動する粒子に対しては、これまでそのような方法は知られていませんでした。
半透明か、非透明か
塗料粒子が成形された光ビームを通過すると、光の一部は表面で反射し、一部は粒子内部で屈折します。内部では、分散した粒子によって光が吸収・散乱されます。顔料やフレークが多いほど、また粒子が大きいほど、屈折光は弱くなります。
2つの検出器が散乱光を記録します。信号ピークの順序から、どちらの光が支配的かがわかります。屈折光が支配的であれば粒子は半透明、反射光が支配的であれば非透明です。
計数から組成へ
統計的に十分な数の粒子集団における半透明粒子の相対数は、塗料粒子の組成を表し、分散粒子の濃度と大きさを反映します。さらに、半透明粒子の最大可能平均径も求めることができます。両者は相関しており、互いの検証に利用できます。
信号処理はシンプルで、散乱光信号の極大値を検出するだけです。これにより小型で低コストな測定装置が可能になります。オプションとして、機械学習モデルが1つの検出器の信号形状から粒子を分類することもできます。
用途
本手法は、回転霧化器を用いた自動車塗装など、スプレー塗装の監視と最適化を支援します。塗料特性の変化や粒子形成の不規則性を早期に検出するのに役立ちます。ai-quantonでは、この原理を2つの検出器チャネルで透明・非透明の液滴を判別するSprayQuantAI® SQA2に活用しています。
公開公報（表紙）：DE102025100487A1（PDF）・DEPATISnet
