我们的技术受四项专利申请和三个注册商标保护。
合作伙伴与合作项目
合作伙伴与合作项目 →01 — 产品
我们的技术平台
02 — 系统配置
系统对比：SQA1、SQA2、PTA1和PTA2
下表对比了全部四种配置的硬件、评估方法和可用的信号信息。增加探测器通道可扩展可用于分析的信息，但其本身并不决定最终的测量输出。
软件演示
SprayQuantAI®和ParticleTensorAI®软件的屏幕录像：实时监测、喷雾分析和Particle Tensors。
03 — 测量原理
从光散射到测量信息
我们的技术基于单个液滴或颗粒的非相干光散射。光学仪器记录由此产生的光散射特征，包括其时间结构。基于AI的分析利用这些信息，根据测量配置和模型确定液滴粒径、速度、成分和浓度等特性。
| 平台 | 输入数据 | 输出数据 |
|---|---|---|
| SprayQuantAI® | 单个液滴的时间分辨信号 | 液滴粒径、速度和数量 |
| ParticleTensorAI® | 经缓冲的液滴光散射信号序列 | 用于标注的光散射张量 |
| SprayConeAI® | 喷雾及喷雾图样的图像 | 喷雾锥参数 |
04 — 喷雾分析 · 喷雾监测
用于喷雾分析和喷雾监测的AI
我们的产品主要面向两项任务：基于AI的喷雾分析和基于AI的喷雾监测。
喷雾分析
在喷雾分析中，重点在于确定液滴特性及其分布，从而理解和表征喷雾。
喷雾监测
在喷雾监测中，用户先让系统学习一个参考喷雾状态。运行过程中，AI将测量信号与该参考进行比较，以检测偏差并帮助维持稳定的工艺条件。
05 — 研究与资源
出版物与活动
基于AI与无监督机器学习的涂料喷雾监测
直接在喷雾中检测涂料成分的变化。我们近期在印刷版《mo – Magazin für Oberflächentechnik》上发表了人工智能在涂料喷雾监测和材料分析方面的一项新应用。我们与AKEMI的Dietrich Wolter一起研究了能否直接根据液滴特性[…]检测涂料成分的变化
SprayConeAI®商标在德国获准注册——迈向可扩展喷雾分析的新一步
SprayConeAI®现已在德国正式注册为商标。我最近收到了德国专利商标局颁发的注册证书，确认SprayConeAI名称受到保护。对我们而言，这是SprayConeAI从技术构想发展为可扩展的基于网页的喷雾分析解决方案过程中又一个重要步骤。什么是
Bits & Pretzels 2026——AI辅助喷雾分析能否成为可规模化的业务？
在2026年9月28–30日于德国慕尼黑举办的Bits & Pretzels上，我们将展示AI辅助喷雾分析领域的最新进展：这三项技术都致力于喷雾、液滴和光学测量数据的分析。不过，在Bits & Pretzels上，我们还希望探讨一个超越测量技术的更宏观的问题：能否
基于AI的喷雾诊断与ParticleTensorAI——KITopen发布新论文
我们的新论文“AI-assisted monitoring of coal particles within droplets in a coal monoethylene glycol slurry …
探讨您的测量任务
请告诉我们您希望表征哪些液滴、颗粒或工艺变化。我们可以帮助您为应用确定探测器配置、光学装置和评估方法。