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粉体塗装は溶剤を用いず環境負荷が低いことから、自動車部品や家電筐体など幅広い産業で採用されています。
しかし粉体が帯びる電荷の状態を最適に制御できなければ、塗膜の厚みムラやスプレーバックの増大を招き、歩留まりが低下します。
帯電制御技術は、塗装効率の高い生産ラインを構築するうえで必須のテーマです。
高電圧を印加したガン電極から放電するコロナイオンにより、粉体粒子表面に電子が付着または剥離して帯電します。
利点は大粒径塗料にも電荷を与えやすく、ガン形状の自由度が高い点です。
一方で過度のイオン電流は逆帯電やオレンジピールを引き起こすため、電圧と流量のバランスが課題になります。
樹脂やセラミックチューブ内壁との摩擦で粉体を帯電させる方法です。
イオン化ガスを用いないため火花放電リスクが低く、薄膜仕上がりに適しています。
ただし粉体樹脂種や湿度によって帯電量がばらつくため、材料選定と環境管理が重要です。
エポキシやポリエステルなど樹脂ごとに誘電率が異なり、電荷移動のしやすさが変わります。
さらに平均粒径が小さくなるほど表面積あたりの電荷保持力が高まりますが、空気抵抗が増えスプレーパターンが乱れやすくなります。
導電フィラーや帯電安定剤を数%レベルで配合すると、電子移動経路が増え安定した電荷を付与できます。
過度に添加すると塗膜外観が粗くなるため、光沢や硬度とトレードオフの最適点を探る必要があります。
湿度が高いと空気中の水分子が電荷を逃がしやすく、帯電量が低下します。
逆に極端な乾燥環境は粉じん爆発の危険性を高めるため、40〜60%RHの範囲で管理するのが一般的です。
従来の直流高電圧に代え、μsオーダーでオンオフを切り替えるパルス電源を採用することで、粉体への平均付与電荷を下げつつターゲットへの到達効率を高められます。
これによりヘイズやピンホール欠陥が減少し、薄膜でも高外観品質を実現します。
ガン先端に設置した電流センサーで実時間のイオン電流を計測し、PLCが高圧電源をPID制御します。
塗装ワークの形状が変わっても帯電量を一定に保てるため、多品種変量生産のラインで効果を発揮します。
紫外線照射による蛍光法やNASA開発のエレクトレットセンサーを応用し、粉体飛翔中の電荷分布を非接触でマッピングする技術が登場しています。
数値データを蓄積することで、ガン設定や搬送速度の最適パラメータ探索が短期間で可能になります。
ワークの凹部・エッジ領域はファラデーケージ効果で粉体が届きにくいため、サイドガンを45度で配置するなど多方向からの静電引力を利用します。
ガン間隔は相互干渉を避けるため300〜400mmを目安に設定し、オーバーラップ率が一定になるようロボットプログラムを組みます。
回収サイクロンの分級効率を高めると、微粉だけが循環する現象を抑え再利用粉と新粉の混合比を安定化できます。
その結果、帯電量と塗膜厚みのばらつきが低減し、リワーク品の発生率が減少します。
プレヒートゾーンからスプレーブース、キュア炉まで空調ダクトを連結し、全工程を同じ温湿度条件に保つ設計が推奨されます。
ゾーン間で結露や静電環境が変動すると粉体の帯電状態が崩れ、塗膜密着性低下につながります。
TE = 付着粉体質量 / 吹付粉体質量 ×100% で計算します。
帯電制御が最適化されたラインでは60〜70%を達成し、従来比10ポイント以上改善する事例が報告されています。
電荷量Qをクーロン、粉体質量mをkgで評価する指標です。
コロナ方式の理想範囲は0.8〜1.2 C/kg、トライボ方式は0.3〜0.6 C/kgが目安とされます。
許容範囲外では過大反発や付着不足が発生しやすくなります。
可動率・性能率・品質率を掛け合わせた総合設備効率で投資効果を評価します。
帯電制御改善によりリジェクト率が2%低減した場合、OEEが3ポイント向上し、一年で電力と粉体コストを数百万円削減した企業もあります。
A社はコロナガン8基を用いる自動塗装ラインで、TEが55%と業界平均を下回っていました。
デジタルフィードバック制御へ改修し、ガン電圧を-90kVから-70kVに下げ、イオン電流を20μAで安定化。
併せてパルスエアを付与しフリーイオン濃度を抑制した結果、ファラデー域への塗着率が大幅に改善しました。
最終的にTEは68%へ向上、粉体使用量が月間400kg削減され、投資回収期間は8か月でした。
帯電制御技術はIoTやAIと融合し、ラインの自己学習化へ向かっています。
粉体粒子の飛翔挙動をリアルタイムで画像解析し、ワークごとに最適電圧やデューティ比を自動生成するシステムが研究段階にあります。
これが実用化すれば、人の経験に頼ることなく常時最高効率で稼働するスマート粉体塗装が実現すると期待されます。
粉体塗料の帯電制御は塗膜品質と生産効率を左右する核心技術です。
コロナ方式、トライボ方式それぞれのメカニズムを理解し、粉体特性・環境要因・装置設定を統合的に最適化することで、塗着効率を最大化できます。
今後はパルス電圧やデジタル制御、AIフィードバックなど革新的ソリューションが普及し、さらなるコスト削減と環境性能向上が進むでしょう。
製造現場ではデータ駆動型の改善を継続し、帯電制御技術を競争力強化の鍵として活用することが重要です。

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