Title

Sistema para classificação automática do índice de inchamento (FSI) em carvões utilizando visão computacional

System for automatic classification of the Free swelling Index (FSI) in coals using computer vision

Authorship

RIBEIRO, ALEX DA COSTA; SANTOS, EDMILSON QUEIROZ DOS; PEIXOTO, FILIPE DE MACÊDO; COSTA, RENAN OLIVEIRA; BOLSONI, YORAN DE MELO; BARROS, LEONARDO COSTA; GONÇALVES, LEONARDO CASALI; MATOS, IRAILSON DOS SANTOS; COSTA, KEYLA DE SOUSA; FEITOSA, ANTONIO ALBERTO; PEREIRA, GISELLE SANTOS; LOPES, CARLOS HENRIQUE; LIRA, SIDMAR SANTOS DE

RIBEIRO, ALEX DA COSTA

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SANTOS, EDMILSON QUEIROZ DOS

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PEIXOTO, FILIPE DE MACÊDO

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COSTA, RENAN OLIVEIRA

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GONÇALVES, LEONARDO CASALI

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COSTA, KEYLA DE SOUSA

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FEITOSA, ANTONIO ALBERTO

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PEREIRA, GISELLE SANTOS

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LOPES, CARLOS HENRIQUE

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LIRA, SIDMAR SANTOS DE

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DOI

10.5151/2594-357X-43873

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Abstract

O ensaio do índice de inchamento livre FSI (Free Swelling Index) avalia as propriedades termoplásticas do carvão mineral, como inchamento, aglomeração e coqueificação, quando submetido ao aquecimento em altas temperaturas. O trabalho teve como objetivo desenvolver um sistema de classificação automática do índice de FSI, visando reduzir a subjetividade e a variabilidade presentes no método manual tradicional, no qual o botão gerado no ensaio é classificado de 1 a 9 conforme um gabarito estabelecido na norma [2]. A trabalho traz reconhecimento automático das amostras e classificação dos resultados com base em processamento de imagem e histórico de dados de cada tipo de carvão analisado. Os resultados demonstraram redução de erros associados à percepção individual dos operadores, proporcionando maior padronização, precisão e confiabilidade às análises laboratoriais criando um sistema universal e padronizado para classificação do índice de FSI.

The Free Swelling Index (FSI) test evaluates the thermoplastic properties of coal, such as swelling, agglomeration, and coking behavior, when subjected to high-temperature heating. This work aimed to develop an automatic FSI classification system in order to reduce the subjectivity and variability present in the traditional manual method, in which the coke button generated during the test is classified from 1 to 9 according to a standardized reference chart. The study introduces automatic sample recognition and result classification based on image processing and historical data from each analyzed coal type. The results demonstrated a reduction in errors associated with individual operator perception, providing greater standardization, accuracy, and reliability to laboratory analyses, while creating a universal and standardized system for FSI classification.

Keywords

Indice de Inchamento Livre, carvão mineral, análise automática, visão computacional

Free Swelling Index, coal, automatic analysis, computer vision