[pt] DESENVOLVIMENTO DE UM SISTEMA DE MISCROSCOPIA DIGITAL PARA CLASSIFICAÇÃO AUTOMÁTICA DE TIPOS DE HEMATITA EM MINÉRIO DE FERRO

• Autor(a) principal: JULIO CESAR ALVAREZ IGLESIAS
• Data de Publicação: 2013
• Tipo de documento: Outros
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da PUC-RIO (Projeto Maxwell)
• Texto Completo: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=21815@1; https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=21815@2; http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.21815
• topic: [pt] CLASSIFICACAO; [pt] MICROSCOPIA DE LUZ POLARIZADA; [pt] CRISTAL DE HEMATITA; [pt] MICROSCOPIA DIGITAL; [pt] MINERIO DE FERRO; [pt] ANALISE DE IMAGENS; [en] CLASSIFICATION; [en] DIGITAL MICROSCOPY; [en] IRON ORE; [en] IMAGE ANALYSIS

[pt] O minério de ferro é um material policristalino oriundo de processos naturais complexos durante tempos geológicos, que dão origem a características intrínsecas e comportamento industrial variado. A grande maioria dos minérios de ferro brasileiro é essencialmente hematítico. A hematita pode ser classificada como lobular, lamelar, granular, microcristalina ou martita. Na industria mineral, esta caracterização é tradicionalmente realizada por operadores humanos a partir de observação de amostras de microscópio ótico, sujeita a grandes variações. Assim, é relevante desenvolver um procedimento que permita a discriminação dos diferentes tipos de hematita e a medida de características tais como o tamanho do cristal. Esta tese propõe um sistema que mede e classifica automaticamente tipos texturais de hematita baseado no processamento e na análise de imagens de microscopia ótica, em campo claro, polarização linear e polarização circular. Foram desenvolvidos rotinas para aquisição, registro,, segmentação, reconhecimento e análise morfológica de cristais hematita. A segmentação automática de cristais de hematita foi baseada no calculo da distância espectral, a fim de controlar o crescimento de regiões partindo das sementes. Os resultados da identificação dos cristais obtidos, tanto nas imagens obtidas com polarização linear quanto com polarização circular, foram muito promissores. Atributos de tamanho e forma dos cristais identificados foram obtidos. Estes dados foram usados como conjunto de treinamento para classificadores supervisionados, permitindo reconhecer as classes de hematita granular, lamelar e lobular. Taxas de acertos globais próximas a 98 por cento forma obtidas, tanto para autovalidação, quanto para avaliação cruzada.