测量原理

理解测量原理有助于用户选择合适的方法并正确解读测量结果。本部分介绍我们各项技术背后的物理方法与计算方法。

液滴和颗粒在穿过光学测量区域时会产生光散射信号。经典TSTOF评估利用时间信息和测量几何来确定粒径、速度等特性。

机器学习模型在测量信号与参考信息之间建立关联。其性能取决于测量配置、训练数据以及模型的应用条件。

ParticleTensorAI研究如何通过保留复杂的光散射数据，为颗粒、材料及动态过程的进一步分析提供支持。

SprayConeAI利用图像评估喷雾几何形状和喷雾图样。图像质量、相机位置和标定会影响对结果的解读方式。

进一步了解我们的测量技术。