Aplicação Do Deep Learning Para Análise De Fissuras Em Testes De Quedas De Pelotas

Abstract

As pelotas de minério de ferro são um insumo nobre na produção de ferro. Por tanto tem uma necessidade de um controle rigoroso da qualidade das pelotas para aplicação das mesmas no processo industrial. As pelotas sofrem degradações devido aos impactos provocados pelos seus sistemas de manuseio ou transporte. Como resultado dessas degradações muitos carregamentos de pelotas chegam ao cliente com uma proporção de fissuras. São necessários ensaios de testes de queda laboratoriais realizados em pelotas cruas úmidas para avaliação de sua resistência às diversas quedas que as mesmas sofrem no processo industrial. Atualmente o ensaio do teste de queda é realizado de forma manual, onde todo o processo do teste, desde a manipulação das pelotas e obtenção dos dados, depende de uma ação humana. O presente trabalho tem como objetivo a aplicação de aprendizagem profunda para realizar a análise das fissuras das pelotas, sendo apresentado inicialmente neste artigo a segmentação da pelota.