BESSER LACKIEREN2026年第17期(2026年10月20日)刊登了我们的文章“Wie ein Signal Geschwindigkeit und Größe verrät”(一个信号揭示速度与粒径)。文章介绍了如何利用简化模型将单个涂料液滴的光散射信号直接换算为液滴粒径和液滴速度,从而实现涂装过程的实时监测。
- 刊载:BESSER LACKIEREN第17期,2026年10月20日,“Technologien”栏目,第7页(德文)
- 标题:Wie ein Signal Geschwindigkeit und Größe verrät – Vereinfachtes Modell ermöglicht Echtzeit-Monitoring von Beschichtungsprozessen
- 作者:Dr. Walter Schäfer(ai-quanton GmbH)、Hiroyuki Kakehata(ANEST IWATA Corp.)、Masaru Terada(ABB Robotics K.K.)

文章要点
- 为何测量液滴:在喷涂中,对液滴进行测量有助于使涂装过程更稳定、更具可重复性。由于雾化是一个动态过程,有意义的过程监测需要时间和空间分辨的测量数据,尤其是液滴粒径和液滴速度。
- 紧凑型TSTOF探头:近年来,基于TSTOF原理、光学元件大幅减少的紧凑型测量探头已经研制成功。对于许多应用而言,分析单个液滴的光散射信号就足以识别过程变化并持续监测涂装过程。
- 一切源于一个信号:在最简单的光学配置中(一条激光线和一个探测器),液滴直径可由其光散射信号的幅值和时间宽度求得。速度与信号宽度直接相关:液滴越快,在光场中停留的时间越短,信号越窄。
- 校准与扩展:为获得更准确的绝对值,可通过参考测量校准模型常数,或利用历史测量数据进行优化。如需更高精度,还可为模型增加修正项。
- 无需外部计算机:液滴粒径和速度也可以用预训练的AI模型计算,但建立模型时需将探头与SpraySpy等TSTOF测量仪器联用,并且仍需要单独的计算单元。相比之下,简化模型计算量极小,可直接在测量探头的硬件或固件中实现。
实验验证
该模型通过两组测量进行了验证,所用的SprayQuantAI®(SQA)测量探头专为喷雾过程的动态监测而设计。探头以100 ms为时间窗口评估单个液滴的光散射信号,并输出平均信号幅值、信号宽度以及检测到的液滴数量等参数,再据此计算液滴粒径和液滴速度。



在第一组测量中,雾化器的脉冲运行使研究人员能够考察喷雾过程的时间动态,并检验开关过程是否能在计算出的液滴参数中体现。在第二组测量中,研究了旋杯雾化器的喷雾;为获取喷雾的空间分布,雾化器分别朝向/远离探头以及平行于探头移动。
欢迎在Car Body Painting 2026与我们见面
作者将于2026年11月9–10日在巴特瑙海姆举行的Automotive Circle会议Car Body Painting 2026上亲自介绍这些成果。联系人:Dr. Walter Schäfer,info@ai-quanton.com。



