Medição de granulometria de minério de ferro através de imagens em circuito de britagem primária.

Registro completo de metadados
MetadadosDescriçãoIdioma
Autor(es): dc.contributorPessin, Gustavo-
Autor(es): dc.contributorEuzébio, Thiago Antonio Melo-
Autor(es): dc.contributorPessin, Gustavo-
Autor(es): dc.contributorEuzébio, Thiago Antonio Melo-
Autor(es): dc.contributorBianchi, Andrea Gomes Campos-
Autor(es): dc.contributorSouza, Jefferson Rodrigo de-
Autor(es): dc.creatorSouza, Lucas Eugênio Ribeiro e-
Data de aceite: dc.date.accessioned2022-02-21T19:59:39Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2022-02-21T19:59:39Z-
Data de envio: dc.date.issued2021-06-29-
Data de envio: dc.date.issued2021-06-29-
Data de envio: dc.date.issued2019-
Fonte completa do material: dc.identifierhttp://www.repositorio.ufop.br/jspui/handle/123456789/13298-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/capes/650918-
Descrição: dc.descriptionPrograma de Pós-Graduação em Instrumentação, Controle e Automação de Processos de Mineração. Departamento de Engenharia de Controle e Automação, Escola de Minas, Universidade Federal de Ouro Preto.-
Descrição: dc.descriptionA distribuição de granulometria de partículas de minério e de grande importância no monitoramento e controle de processos em diversas fases do beneficiamento. A medição do tamanho das partículas na fase de britagem primária e importante para verificar a qualidade do fornecimento de material das fases de desmonte e operação de mina e também para controle dos equipamentos deste circuito afim de obter taxas de produção maximizadas. A análise granulométrica por imagens apresenta vantagens em função da boa precisão e qualidade das medições e da baixa interferência no processo produtivo. Este trabalho propõe a análise e desenvolvimento de algoritmos de identificação de partículas de minério de ferro e técnicas de medição do tamanho das partículas que atendam aos critérios operacionais de um circuito de britagem primária. Em especial são analisadas as técnicas de aprendizado profundo de máquina e uso de redes neurais convulsionais para detecção das partículas, localização e classificação de imagens. Implementações utilizando as redes SSD, Faster R-CNN, YOLOv3 e U-Net são apresentadas e discutidas no contexto de seu uso na área industrial.-
Descrição: dc.descriptionThe ore particle size distribution is a key variable for process monitoring and control in various beneficiation stages. Particle size measurement on primary crushing circuit is important to verify quality of ROM (run-of-mine - raw mineral extracted from the mining pit for further processing or treatment) supply and also to control crushing equipments in order to obtain maximized production rates. Particle size distribution analysis through digital image processing presents advantages due to measurements good precision and quality and process low interference. This work proposes image acquisition and processing methods comparison and evaluation over crushing circuit operational requirements, algorithm development for iron ore particles identification and tracking and measuring particle size measuring techniques. Discussions about Deep Learning techniques and Convolutional Neural Networks for object detection, localization and image classification are presented and implementations using SSD, Faster R-CNN, YOLOv3 and U-Net networks are shown and discussed.-
Formato: dc.formatapplication/pdf-
Idioma: dc.languagept_BR-
Direitos: dc.rightsaberto-
Direitos: dc.rightshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/-
Direitos: dc.rightsAutorização concedida ao Repositório Institucional da UFOP pelo(a) autor(a) em 18/06/2021 com as seguintes condições: disponível sob Licença Creative Commons 4.0 que permite copiar, distribuir e transmitir o trabalho, desde que sejam citados o autor e o licenciante. Não permite o uso para fins comerciais nem a adaptação.-
Palavras-chave: dc.subjectCiência do solo - granulometria-
Palavras-chave: dc.subjectMáquinas - visão computacional-
Palavras-chave: dc.subjectSistemas de computação - detecção de objetos-
Palavras-chave: dc.subjectRedes neurais - computação - rede neural convolucional-
Título: dc.titleMedição de granulometria de minério de ferro através de imagens em circuito de britagem primária.-
Título: dc.titleIron ore particle size measurement using image analysis on crushing circuits.-
Tipo de arquivo: dc.typelivro digital-
Aparece nas coleções:Repositório Institucional - UFOP

Não existem arquivos associados a este item.