Title

VISÃO ALÉM DO ALCANCE: ANÁLISE HIPERSPECTRAL E INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NA AVALIAÇÃO DA HOMOGENEIDADE DE MISTURAS INDUSTRIAIS

VISION BEYOND THE RANGE: HYPERSPECTRAL ANALYSIS AND ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN THE EVALUATION OF HOMOGENEITY OF INDUSTRIAL MIXTURES

Authorship

ALVES, EVANDRO POLESE; SARCINELLI, THIAGO BROCCO; PARISO, DOMINGOS JOSÉ PEREIRA; PASSOS, LUIS ALBERTO SFALSIN

ALVES, EVANDRO POLESE

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SARCINELLI, THIAGO BROCCO

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PARISO, DOMINGOS JOSÉ PEREIRA

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PASSOS, LUIS ALBERTO SFALSIN

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DOI

10.5151/2594-5335-42391

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Abstract

Este artigo científico investiga a aplicação de imagens hiperespectrais e inteligência artificial para a análise da homogeneidade de misturas industriais, com um estudo de caso na indústria de mineração. O projeto "Visão Além do Alcance" utilizou câmeras hiperespectrais para capturar informações espectrais detalhadas de diferentes materiais (bentonita, calcário, concentrado de minério de ferro, carvão, aglomerante orgânico) e suas misturas, sob diferentes condições de umidade e espessura. Um dataset robusto foi criado e analisado por meio de software especializado, que permitiu a identificação e quantificação dos componentes, bem como a avaliação da homogeneidade através de um índice desenvolvido especificamente para o projeto. Os resultados demonstraram a eficácia da tecnologia, especialmente com a câmera SWIR, na identificação dos materiais e na quantificação da homogeneidade, mesmo em amostras úmidas. A similaridade espectral entre coque e carvão foi observada em certas faixas. O estudo conclui que a abordagem integrada oferece um controle de qualidade mais preciso e eficiente para misturas industriais, com potencial para futuras aplicações na detecção de umidade e gases.

THIS SCIENTIFIC ARTICLE INVESTIGATES THE APPLICATION OF HYPERSPECTRAL IMAGING AND ARTIFICIAL INTELLIGENCE FOR THE ANALYSIS OF INDUSTRIAL MIXTURE HOMOGENEITY, WITH A CASE STUDY IN MINING INDUSTRY. THE "VISION BEYOND REACH" PROJECT UTILIZED HYPERSPECTRAL CAMERAS TO CAPTURE DETAILED SPECTRAL INFORMATION OF DIFFERENT MATERIALS (BENTONITE, LIMESTONE, IRON ORE CONCENTRATE, COAL, ORGANIC BINDER) AND THEIR MIXTURES, UNDER VARYING MOISTURE AND THICKNESS CONDITIONS. A ROBUST DATASET WAS CREATED AND ANALYZED USING SPECIALIZED SOFTWARE, ENABLING THE IDENTIFICATION AND QUANTIFICATION OF COMPONENTS, AS WELL AS THE EVALUATION OF HOMOGENEITY THROUGH AN INDEX SPECIFICALLY DEVELOPED FOR THE PROJECT. THE RESULTS DEMONSTRATED THE EFFECTIVENESS OF THE TECHNOLOGY, ESPECIALLY WITH THE SWIR CAMERA, IN IDENTIFYING MATERIALS AND QUANTIFYING HOMOGENEITY, EVEN IN WET SAMPLES. SPECTRAL SIMILARITY BETWEEN COKE AND COAL WAS OBSERVED IN CERTAIN SPECTRAL RANGES. THE STUDY CONCLUDES THAT THE INTEGRATED APPROACH OFFERS MORE PRECISE AND EFFICIENT QUALITY CONTROL FOR INDUSTRIAL MIXTURES, WITH POTENTIAL FOR FUTURE APPLICATIONS IN MOISTURE AND GAS DETECTION.

Keywords

Imagens Hiperespectrais, Inteligência Artificial, Homogeneidade, Misturas Industriais, Controle de Q

Hyperspectral Imaging, Artificial Intelligence, Homogeneity, Industrial Mixtures, Quality Control, Mining