[pt] CARACTERIZAÇÃO DE PELOTAS DE MINÉRIO DE FERRO POR MICROSCOPIA MULTIMODAL E ANÁLISE DE IMAGENS

[en] CHARACTERIZATION OF IRON ORE PELLETS BY MULTIMODAL MICROSCOPY AND IMAGE ANALYSIS

[pt] REYNEL MARTÍNEZ CASTELLANOS

[pt] ANALISE DE IMAGENS

[pt] MICROTOMOGRAFIA COMPUTADORIZADA

[pt] MICROSCOPIA MULTIMODAL

[pt] PELOTA DE MINERIO DE FERRO

[pt] CARACTERIZACAO MICROESTRUTURAL

[en] IMAGE ANALYSIS

[en] MICROCOMPUTED TOMOGRAPHY

[en] IRON ORE PELLETS

[en] MICROSTRUCTURAL CHARACTERIZATION

[pt] Pelotas de minério de ferro são formadas a partir da aglomeração de finos de minério e constituem o principal insumo para o processo de redução na indústria siderúrgica. As frações de fases sólidas e de poros afetam propriedades tais como resistência à compressão, permeabilidade a gases durante o processo de redução, e redutibilidade. No presente trabalho desenvolveu-se um método automático para a identificação e a quantificação automáticas das fases sólidas e poros presentes em pelotas de minério de ferro, mediante a correlação de imagens obtidas por duas técnicas diferentes – microscopia ótica (MO) e eletrônica de varredura (MEV). Imagens em mosaico cobrindo completamente uma seção transversal equatorial da pelota foram capturadas em MO e MEV. Utilizando técnicas de processamento de imagens, as fases e os poros foram identificados e quantificados em cada tipo de imagem. No entanto, cada técnica apresenta limitações na discriminação de certas fases, impedindo uma quantificação completa. Por outro lado, a combinação de imagens dos dois tipos permite discriminar todas as fases. Para isso as imagens de MO e MEV foram automaticamente registradas utilizando pontos de referência homólogos obtidos pela técnica SIFT – Scale Invariant Feature Transform. Após o registro, fases e poros foram individualmente identificadas e quantificadas, levando a resultados muito mais precisos do que os obtidos separadamente. Comparou-se também o resultado de porosidade com o obtido por microtomografia de raios-x (MicroCT). Para isso, um procedimento de correlação identificou a camada de uma tomografia 3D mais similar às imagens de MO ou MEV, foi realizado o registro e mediu-se a fração de área de poros. O valor encontrado foi muito menor na imagem de MicroCT, fato atribuído à pior resolução espacial desta técnica.

[en] Iron ore pellets are formed by an agglomeration process and currently constitute the main source for the reduction process in steel making. The fractions of solid phases and pores directly affect pellets´ properties such as compression resistance, gas permeability during the reduction process, and reducibility. In this work a method for the automatic identification and quantification of phases and pores in iron ore pellets was developed, based on the correlation between images obtained with two different techniques – optical microscopy (OM) and scanning electron microscopy (SEM). Mosaic images covering the full equatorial cross section of a pellet were acquired with OM and SEM. Employing digital image processing techniques the phases and pores were identified and quantified in each type of image. However, each imaging technique has limitations in the discrimination of certain phases, preventing a full quantification. On the other hand, the combination of the two types of images allows discriminating all phases. For that, OM and SEM images were automatically registered using homologous reference points obtained with the SIFT – Scale Invariant Feature Transform technique. After registration, phases and pores were individually identified and quantified, leading to much more accurate results than those provided separately by OM or SEM. The porosity was also compared with that provided by x-ray MicroCT. For that, a correlation procedure identified the closest matching MicroCT layer to the OM or SEM images, the image was registered and the pore fraction was measured. The obtained value is much lower for the MicroCT image, what was attributed to the worse spatial resolution of the technique.

SIDNEI PACIORNIK

JULIO CESAR ALVAREZ IGLESIAS

SIDNEI PACIORNIK

MARCOS HENRIQUE DE PINHO MAURICIO

OTAVIO DA FONSECA MARTINS GOMES

JULIO CESAR ALVAREZ IGLESIAS

2016-08-16

2016-03-23

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PORTUGUÊS

https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=27187@1

https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=27187@2

https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.27187