Caracterização de minério de ferro por visão computacional

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2008
Autor(a) principal: Frick, Marcio André Dell'Aglio
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
dARK ID: ark:/26339/0013000010mxx
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal de Santa Maria
BR
Engenharia de Produção
UFSM
Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Visão computacional
Reconhecimento de padrões
Minério de ferro
Classificação de minérios
Computer vision
Pattern recognition
Ore classification
Iron ore
CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA DE PRODUCAO
Link de acesso: http://repositorio.ufsm.br/handle/1/8080
Resumo: Ore classification is useful for understanding and controlling industrial beneficiation processes. The present work contributes to the developement of a computer vision system for automated classification of iron ores by image analysis of optical micrographs. For this purpose, morphological feature extraction algorithms were implemented and feature based classification algorithms were developed. These methods were successfully applied to the classification of hematite grains into four classes determined by their shape (lamellar or granular) and porosity (porous and compact) as characterized by just four features, namely, circularity, aspect ratio, fiber ratio and porosity.
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