Título

RECONHECIMENTO AUTOMÁTICO DO NÚMERO DA PANELA POR VISÃO COMPUTACIONAL PARA TRACKING DE PANELAS EM ACIARIAS

LADLE AUTOMATIC RECOGNITION IN STEELSHOPS FOR LADLE TRACKING USING COMPUTER VISION

Autoria

Reis, Leonardo Muradas San Martin; Moreira, Luiz Fernando Etrusco; Borghetti, Marcelo

DOI

10.5151/2594-5335-20254

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Resumo

O tracking de panelas em uma aciaria é fundamental para a correta gestão das panelas, seus dispositivos, tempos de processo e temperaturas adequadas do aço na chegada ao lingotamento contínuo. Tais variáveis têm impacto direto na qualidade do aço produzido, na eficiência energética, na performance da aciaria e, consequentemente, no custo de produção. Porém, apontamentos manuais durante a corrida, além de sobrecarregar os operadores, são susceptíveis a erros, principalmente quando na associação do número da panela à corrida. Nos últimos anos, várias tentativas de tracking automático se mostraram ineficientes. Este trabalho se baseia em um projeto de visão computacional, capaz de identificar automaticamente o número da panela durante a sua movimentação na aciaria, gerando informações precisas e confiáveis, fundamentais para um tracking de panelas eficiente. O sistema foi desenvolvido utilizando técnicas de tratamento de imagem, simbologias para marcação de panelas e controle de iluminação, eliminando obstáculos presentes em uma aciaria como presença de particulado e variações bruscas na iluminação devido a vazamentos de aço. Estas técnicas permitiram que o sistema alcançasse um índice de acerto no reconhecimento das panelas de praticamente cem por cento.

 

Ladle tracking is essential for managing ladles, its devices, process times and temperatures in a steelshop. These variables impact directly the produced steel quality, energy efficiency, performance and, therefore, production costs. Manual inputs in a ladle tracking system may overload steelshop operators and cause errors, mainly when indicating the number of the ladle responsible for a run. Several attempts to automatically recognize the ladle number have failed in the last years. This paper is based on a computer vision project, capable of identifying automatically the ladle during its movement inside the steelshop, giving trustable information to the ladle tracking system. The project uses image treatment techniques, lighting compensation and physical tags, avoiding problems like dust and lighting variations, achieving close to 100% recognition assertiveness.

Palavras-chave

Aciaria; Tracking de panelas; Visão computacional; Tratamento de imagem.

Steelshop; Ladle tracking; Computer vision; Image treatment.