CARACTERIZAÇÃO AUTOMÁTICA DE FRAGMENTOS DE ROCHA EM ESCOAMENTO UTILIZANDO TÉCNICAS DE VISÃO COMPUTACIONAL

A caracterização de material particulado tem aplicação importante em diversos segmentos industriais. O objetivo deste trabalho foi estimar propriedades morfológicas de rochas a partir da análise de imagens dinâmicas e classificar o material em escoamento de acordo com faixas de tamanho. Foram realizados experimentos com fragmentos de mármore, granito, quartzo e cascalho oriundo da perfuração de poços. As ferramentas utilizadas foram Transformada Bidimensional Discreta de Fourier para detecção e posterior estimativa de propriedades de tamanho médio, arredondamento e excentricidade e Redes Neuronais Convolucionais para a classificação das faixas de tamanho. Os resultados mostraram que os algoritmos de visão computacional desenvolvidos têm capacidade de realizar boas estimativas e podem ser úteis no monitoramento automático e não invasivo de fragmentos de rochas.