Title

CARACTERIZAÇÃO AUTOMÁTICA DE MINÉRIO DE FERRO POR MICROSCOPIA DIGITAL E ANÁLISE DE IMAGENS

AUTOMATIC CHARACTERIZATION OF IRON ORE BY DIGITAL MICROSCOPY AND IMAGE ANALYSIS

Authorship

Iglesias, Julio César Álvarez; Augusto, Karen Soares; Gomes, Otávio da Fonseca Martins; Domingues, Alei Leite Alcântara; Vieira, Maria Beatriz; Casagrande, Catia; Paciornik, Sidnei

Iglesias, Julio César Álvarez

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Augusto, Karen Soares

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Gomes, Otávio da Fonseca Martins

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Domingues, Alei Leite Alcântara

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Vieira, Maria Beatriz

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Casagrande, Catia

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Paciornik, Sidnei

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DOI

10.5151/2594-357X-30942

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Abstract

Foi desenvolvido um sistema automático para classificação mineralógica e textural de minério de ferro, baseado em microscopia digital, processamento e análise de imagens. O sistema captura imagens em mosaico cobrindo áreas representativas de amostras de pellet feed. As imagens são capturadas tanto em campo claro, que permite discriminação mineralógica por tonalidade, quanto no modo de polarização circular, que revela a orientação cristalina dos cristais de hematita. Diferentes classificadores automáticos discriminam hematitas compactas de não-compactas, partículas policristalinas de monocristalinas, e identificam as partículas como granulares, lamelares e lobulares. Todo o procedimento é automático, sem interferência do operador, e produz um relatório automático contendo as imagens representativas e valores de fração de área das diversas fases e grupos texturais.

An automatic system was developed for mineralogical and textural classification of iron ore, based on digital microscopy, image processing and analysis. The system captures mosaic images covering representative areas of pellet feed samples. The images are captured both in brigth field, which allows mineralogical discrimination by hue, and in circular polarization mode, which reveals the crystalline orientation of the hematite crystals. Different automatic classifiers discriminate compact from non-compact hematite, polycrystalline from monocrystalline particles, and identify the particles as granular, lamellar and lobular. The entire procedure is automatic, without operator interference, and produces an automatic report containing the representative images and area fraction values of the various phases and textural groups.

Keywords

Minério de Ferro, Hematita, Classificação Automática, Análise de Imagens

Iron Ore, Hematite, Automatic Classification, Image Analysis.