ParticleTensorAI®以随时间变化的光散射物理原理为基础。运动的液滴或颗粒与经过整形的光束相互作用，产生随时间变化的散射光信号。时移飞行时间法（Time-Shift Time-of-Flight，TSTOF）利用此类信号的时间特征来表征单个颗粒。ParticleTensorAI®以同类光学信息为基础，进行基于AI的信号序列分析。
光散射作为测量信号
光与颗粒相互作用时，部分光会被散射。所记录的信号取决于颗粒本身以及光学测量布置，包括光场的形状和探测器的位置。
当颗粒穿过被照亮的区域时，会依次经过光场的不同部分，因此探测器记录到的是随时间变化的光强。通过这种方式，颗粒与光之间的空间相互作用被转换为随时间变化的信号。
颗粒运动如何塑造信号
测得的波形受颗粒穿过光场的运动影响，其时间结构可包含信号强度和时间特征的变化。确切的信号形状还取决于颗粒的光学特性以及探测散射光的位置。
这意味着光散射信号并不仅仅是对亮度的度量。其时间结构包含了颗粒在穿过测量区域时与整形光束相互作用方式的信息。
TSTOF原理
TSTOF将时移测量与飞行时间测量相结合。在典型布置中，颗粒穿过两束在空间上分离的光束，探测器记录由此产生的随时间变化的散射光信号。
- 飞行时间由与两束分离光束相对应的信号之间的延迟得出。在光束间距已知的情况下，该延迟可提供颗粒速度的信息。
- 在不同探测器位置记录的信号之间的时移取决于颗粒与光场之间的相互作用。这一时间信息可与飞行时间测量结合使用，以确定颗粒特性。
在常见的TSTOF配置中，多个探测器记录来自不同散射方向的信号。通过评估测得的时间关系，可以确定颗粒粒径和速度。对于透明或半透明材料，根据测量配置的不同，该方法还可提供与折射率或固含量相关的信息。
从TSTOF信号到ParticleTensorAI®
TSTOF是一种计数方法：其经典评估识别与单个颗粒相关的信号，并利用其时间特征计算颗粒特性。ParticleTensorAI®采用不同的分析策略：它可以保留一个或多个探测器信号流中的一段数据，并将其组织为Particle Tensor，用于AI评估。
二者的区别在于所记录信号的处理方式。两种方法都依赖光学光散射信息，而ParticleTensorAI®侧重于评估缓存信号序列中的模式，无需事先将每一次颗粒相互作用分离为单独的事件。
信号能告诉我们什么
可提取的信息取决于光学装置、探测器位置、颗粒流、材料以及评估方法。信号的时间特征和形状可用于研究颗粒粒径和速度。在具备合适数据和经过验证的AI模型的前提下，ParticleTensorAI®还可用于研究分类问题或材料相关特性。
这些输出结果需要针对相应的测量条件进行验证。仅凭信号模式并不能保证得到特定结果；对其的解读取决于物理测量本身以及所采用的分析方法。
延伸阅读
以下开放获取文章详细介绍了TSTOF测量原理、其技术基础，以及与其他基于激光的测量方法的比较：
Walter Schaefer, Lingxi Li, Patrick Stegmann, and Masaru Terada, “Technical Report on the TSTOF Measurement Method: Technical Basics, Historical Development, and Comparison with Other Laser-Based Measurement Methods,” Photonics, 13(1), 56, 2026. 阅读文章。