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Conheça a solução da LLK para análise de minério em tempo real por câmeras hiperespectrais

Algo extremamente desafiador para as mineradoras em boa parte do mundo é analisar a qualidade dos minérios extraídos de maneira ágil, e sem comprometer o resultado da análise. Focando nesse grande desafio, a LLK, por meio de sua participação no projeto M-Start da iniciativa MiningHub, está desenvolvendo uma solução para identificar a composição do minério de ferro com o uso de visão artificial, que será inicialmente desenvolvido via prova de conceito e aplicado na Vale.


O Mining Hub e M-Start

Com a participação dos principais players da indústria minerária mundial, o Mining Hub é o primeiro centro de inovação que reúne em um mesmo espaço startups, mineradoras e empresas de base tecnológica. O objetivo principal é criar um canal de comunicação direto entre todas as personagens e estimular o desenvolvimento de soluções para os principais desafios da mineração.

A primeira iniciativa idealizada e realizada pelo Mining Hub é o M-Start, programa com duração de 4 meses que tem como foco o desenvolvimento e validação de Provas de Conceito (POCs) de soluções para alguma das temáticas apresentadas. As temáticas compreendiam desafios de eficiência operacional, energia alternativa, gestão de água e rejeitos, além de segurança operacional.

Na primeira etapa do programa, a LLK participou de um bootcamp para apresentar sua solução pensada para análise de minérios de ferro em tempo real e com baixo custo.

O Desafio

Em boa parte das mineradoras, a análise química dos minérios é feita através do processo de amostragem, com certo número de amostras sendo enviadas diariamente para o laboratório. Esse é um método nem sempre tão efetivo, por possuir influência humana nos resultados, e lento, em razão ao tempo de atraso entre a coleta e análise laboratorial.

Como consequência, toneladas de produção são perdidas devido ao atraso e não conformidade da qualidade do produto final.

Solução

Baseando-se nos principais desafios apresentados, a LLK se propôs a desenvolver uma solução utilizando fundamentos e recursos de visão artificial para analisar a composição de minérios de ferro em tempo real, diretamente da correia transportadora.

Para a análise, utiliza-se da assinatura espectral que cada minério apresenta. Entende-se por assinatura espectral a intensidade relativa com que cada corpo reflete ou emite radiação nos diversos comprimentos de onda. A assinatura é única para cada tipo de minério ou composto químico, e essa propriedade garante que, determinado o comportamento espectral, seja possível caracterizar quantitativamente a composição do minério em porcentagem de ferro, silicatos, alumínio, dentre outros.


Para determinar o comportamento espectral, nossa solução irá utilizar de câmeras hiperespectrais, e se baseará principalmente na reflectância dos minérios, ou seja, na proporção de radiação incidente e refletida. Com o uso dessas câmeras o sistema de visão permitirá capturar imagens que vão além do espectro de luz visível.

Como exemplo, temos o gráfico que mostra o comportamento de dois mineiros de ferro para intensidade que cada um reflete radiações para diferentes comprimentos de onda.


Durante a fase de desenvolvimento da solução, a LLK está realizando os testes necessários para caracterizar as assinaturas espectrais dos principais minérios de ferro. Tais testes garantirão a assertividade da solução quando for aplicada em campo.

Características de uma câmera hiperespectral

Diferente das câmeras comuns, as hiperespectrais conseguem capturar imagens usando diferentes frequências de ondas ao mesmo tempo. Para cada pixel, ela obtém a intensidade da luz para um grande número de bandas espectrais (variando a algumas dezenas a centenas).

Imagens hiperespectrais fornecem informações muito mais detalhadas do que uma câmera colorida normal, que adquire apenas três canais espectrais diferentes, correspondentes às cores primárias visuais: vermelho, verde e azul. Dessa forma, é possível classificar os objetos na cena com base em suas propriedades espectrais de uma maneira bem mais completa.

Como consequência da quantidade de informações que uma imagem hiperespectral fornece, elas podem serem utilizadas em uma infinidade de aplicações: de sensoriamento remoto à detecção de doenças em plantação.

Nossos próximos passos

Chegando a fase final de desenvolvimento, a LLK se prepara para os próximos passos. Com a validação dos testes que estão sendo realizados e finalização da prova de conceito, a solução estará pronta para ir ao campo e alcançar os resultados esperados.

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