Title

Obtenção de teores por imagem via aplicação de inteligencia artificial: Uma alternativa à análise química laboratorial com maior agilidade e elevada precisão

Image-based Grade estimation using artificial intelligence: A faster and high-accuracy alternative to laboratory chemical analysis

Authorship

MARIANO, LUCAS FONSECA CALIXTO; MORAES, WILLIAN CESAR FERREIRA; SOUZA, EDWIN WILKER CHAVES; MARTINS, MARCO AURELIO SOARES; SILVA, ARTHUR DE SOUZA VILELA; FERREIRA, KELLY CRISTINA; ANDRADE, KARINE GABRIELLE SOARES DE PAULA; PINTO, DANIEL MAGALHÃES

MARIANO, LUCAS FONSECA CALIXTO

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MORAES, WILLIAN CESAR FERREIRA

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SOUZA, EDWIN WILKER CHAVES

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MARTINS, MARCO AURELIO SOARES

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SILVA, ARTHUR DE SOUZA VILELA

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FERREIRA, KELLY CRISTINA

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ANDRADE, KARINE GABRIELLE SOARES DE PAULA

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PINTO, DANIEL MAGALHÃES

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DOI

10.5151/2594-357X-43612

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Abstract

Este trabalho apresenta a implantação e validação operacional de uma solução de análise online por visão computacional e inteligência artificial aplicada à alimentação rougher da concentração magnética em uma da planta de concentração da Mineração Usiminas. A solução integrou amostragem automática, preparação padronizada da amostra, aquisição de imagens, medição de densidade da polpa e calibração de modelos para predição de Fe e SiO₂, em uma corrente na qual as condições operacionais são desfavoráveis à instalação de amostradores automáticos convencionais e densímetros radioativos, dificultando a obtenção de dados com maior confiabilidade. As campanhas de calibração indicaram evolução da aderência dos modelos, com desempenho mais estável para Fe e necessidade de ampliação do banco de dados para SiO₂. A etapa final de validação indicou correlação forte entre os valores preditos e laboratoriais, demonstrando potencial para reduzir de 240 para 3 minutos o tempo de resposta analítica, além de apoiar o controle metalúrgico da concentração magnética.

This work presents the implementation and operational validation of an online analysis solution based on computer vision and artificial intelligence applied to the rougher feed of the magnetic concentration circuit at ITM Oeste, Mineração Usiminas. The solution integrated automatic sampling, standardized sample preparation, image acquisition, slurry density measurement, and model calibration for the prediction of Fe and SiO₂ contents in a stream where operating conditions are unfavorable for the installation of conventional automatic samplers and radioactive density meters, making it difficult to obtain data with greater reliability. The calibration campaigns indicated progressive improvement in model agreement, with more stable performance for Fe and the need to expand the database for SiO₂. The final validation stage indicated a strong correlation between predicted and laboratory values, demonstrating the potential to reduce analytical response time from 240 to 3 minutes, while also supporting metallurgical control of the magnetic concentration circuit.

Keywords

Concentração magnética, Análise online, Visão computacional, Inteligência artificial

Magnetic separation, Online analysis, Computer vision, Artificial intelligence