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A violação de direitos autorais é passível de sanções civis e penais.
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Coleção Digital
Título: SUPER-RESOLUÇÃO EM IMAGENS TOMOGRÁFICAS DE BRIQUETES DE MINÉRIO DE FERRO UTILIZANDO APRENDIZADO PROFUNDO Autor: BERNARDO AMARAL PASCARELLI FERREIRA
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):
SIDNEI PACIORNIK - ORIENTADOR
KAREN SOARES AUGUSTO - COORIENTADOR
Nº do Conteudo: 64283
Catalogação: 11/10/2023 Idioma(s): PORTUGUÊS - BRASIL
Tipo: TEXTO Subtipo: TESE
Natureza: PUBLICAÇÃO ACADÊMICA
Nota: Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=64283@1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=64283@2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.64283
Resumo:
Título: SUPER-RESOLUÇÃO EM IMAGENS TOMOGRÁFICAS DE BRIQUETES DE MINÉRIO DE FERRO UTILIZANDO APRENDIZADO PROFUNDO Autor: BERNARDO AMARAL PASCARELLI FERREIRA
KAREN SOARES AUGUSTO - COORIENTADOR
Nº do Conteudo: 64283
Catalogação: 11/10/2023 Idioma(s): PORTUGUÊS - BRASIL
Tipo: TEXTO Subtipo: TESE
Natureza: PUBLICAÇÃO ACADÊMICA
Nota: Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=64283@1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=64283@2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.64283
Resumo:
A indústria mineral vem presenciando, ao longo das últimas décadas, uma redução da qualidade de minério de ferro extraído e o surgimento de novas demandas ambientais. Esta conjuntura fortalece a busca por produtos provenientes do minério de ferro que atendam aos requisitos da indústria siderúrgica, como é o caso de novos aglomerados de minério de ferro. A Microtomografia de Raios-X (microCT) permite a caracterização da estrutura tridimensional de uma amostra, com resolução micrométrica, de forma não-destrutiva. Entretanto, tal técnica apresenta diversas limitações. Quanto melhor a resolução, maior o tempo de análise e menor o volume de amostra adquirido. Modelos de Super Resolução (SR), baseados em Deep Learning, são uma
poderosa ferramenta para aprimorar digitalmente a resolução de imagens tomográficas adquiridas em pior resolução. Este trabalho propõe o desenvolvimento de uma metodologia para treinar três modelos de SR, baseados na arquitetura EDSR, a partir de imagens tomográficas de briquetes de redução direta: Um modelo para aumento de resolução de 16 um para 6 um, outro para
aumento de 6 um para 2 um, e o terceiro para aumento de 4 um para 2 um. Esta proposta tem como objetivo mitigar as limitações do microCT, auxiliando o desenvolvimento de novas metodologias de Processamento Digital de Imagens para os aglomerados. A metodologia inclui diferentes propostas para avaliação do desempenho da SR, como comparação de PSNR e segmentação de poros. Os resultados apontam que a SR foi capaz de aprimorar a resolução das imagens tomográficas e mitigar ruídos habituais da tomografia.
Descrição | Arquivo |
NA ÍNTEGRA |