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[en] CHARACTERIZATION OF IRON ORE PELLETS BY MULTIMODAL MICROSCOPY AND IMAGE ANALYSIS / [pt] CARACTERIZAÇÃO DE PELOTAS DE MINÉRIO DE FERRO POR MICROSCOPIA MULTIMODAL E ANÁLISE DE IMAGENSREYNEL MARTÍNEZ CASTELLANOS 16 August 2016 (has links)
[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.
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Microscopia multimodal prática: registro automático de imagens de microscopia ótica e de microscopia eletrônica de varredura / Multimodal microscopy practice: automatic image registration for optical microscopy and scanning electron microscopyMarcos Paulo Galdino de Lima 07 May 2014 (has links)
Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado do Rio de Janeiro / A discriminação de fases que são praticamente indistinguíveis ao microscópio ótico de
luz refletida ou ao microscópio eletrônico de varredura (MEV) é um dos problemas clássicos
da microscopia de minérios. Com o objetivo de resolver este problema vem sendo
recentemente empregada a técnica de microscopia colocalizada, que consiste na junção
de duas modalidades de microscopia, microscopia ótica e microscopia eletrônica de varredura.
O objetivo da técnica é fornecer uma imagem de microscopia multimodal, tornando
possível a identificação, em amostras de minerais, de fases que não seriam distinguíveis
com o uso de uma única modalidade, superando assim as limitações individuais dos dois
sistemas. O método de registro até então disponível na literatura para a fusão das imagens
de microscopia ótica e de microscopia eletrônica de varredura é um procedimento
trabalhoso e extremamente dependente da interação do operador, uma vez que envolve
a calibração do sistema com uma malha padrão a cada rotina de aquisição de imagens.
Por esse motivo a técnica existente não é prática. Este trabalho propõe uma metodologia
para automatizar o processo de registro de imagens de microscopia ótica e de microscopia
eletrônica de varredura de maneira a aperfeiçoar e simplificar o uso da técnica de microscopia
colocalizada. O método proposto pode ser subdividido em dois procedimentos:
obtenção da transformação e registro das imagens com uso desta transformação. A obtenção
da transformação envolve, primeiramente, o pré-processamento dos pares de forma
a executar um registro grosseiro entre as imagens de cada par. Em seguida, são obtidos
pontos homólogos, nas imagens óticas e de MEV. Para tal, foram utilizados dois métodos,
o primeiro desenvolvido com base no algoritmo SIFT e o segundo definido a partir da
varredura pelo máximo valor do coeficiente de correlação. Na etapa seguinte é calculada
a transformação. Foram empregadas duas abordagens distintas: a média ponderada local
(LWM) e os mínimos quadrados ponderados com polinômios ortogonais (MQPPO). O
LWM recebe como entradas os chamados pseudo-homólogos, pontos que são forçadamente
distribuídos de forma regular na imagem de referência, e que revelam, na imagem a ser
registrada, os deslocamentos locais relativos entre as imagens. Tais pseudo-homólogos
podem ser obtidos tanto pelo SIFT como pelo método do coeficiente de correlação. Por
outro lado, o MQPPO recebe um conjunto de pontos com a distribuição natural. A análise
dos registro de imagens obtidos empregou como métrica o valor da correlação entre
as imagens obtidas. Observou-se que com o uso das variantes propostas SIFT-LWM e
SIFT-Correlação foram obtidos resultados ligeiramente superiores aos do método com a
malha padrão e LWM. Assim, a proposta, além de reduzir drasticamente a intervenção do
operador, ainda possibilitou resultados mais precisos. Por outro lado, o método baseado
na transformação fornecida pelos mínimos quadrados ponderados com polinômios ortogonais
mostrou resultados inferiores aos produzidos pelo método que faz uso da malha padrão. / The discrimination of phases that are practically undistinguishable to the optical microscope
of reflected light or to the scanning electron microscope (SEM) is one of the
classical problems in ore microscopy. With the aim of solving this problem it has been
recently used the technique of co-located microscopy that consists in the junction of two
microscopy modalities, optical microscopy and scanning electron microscope. The aim of
the technique is to provide an image of the multimodal microscopy, becoming possible the
identification, in mineral samples, of phases that wouldnt be distinguished by the use of
one modality only, overcoming the individual limitations of the two systems. The method
of register available so far in literature to the fusion of optical microscopy and scanning
electron microscope images is a hard-working procedure and extremely dependent on the
operator interaction, once it involves the system calibration with a standard mesh in each
routine of images acquisition. Due to this reason the current technique is not practical.
This piece of work proposes a methodology in order to automate the process of images
register in optical microscopy and scanning electron microscopy in a way to improve and
simplify the co-located microscopy technique. The proposed method may be divided in
two procedures: acquisition of transformation and register of the images with the use of
this transformation. The acquisition of transformation involves, first, the pre-processing
of pairs in a way of performing a crude register among the images of each pair. Then,
homologous points are achieved in the optical and in SEM images. In order to this, it
has been used two methods, the first one was developed based in algorithm SIFT and
the second was defined from the sweeping of the highest of coefficient correlation. In the
following step it is calculated the transformation. Two different approaches were used: the
local weighted mean (LWM) and the weighted least squares with orthogonal polynomials
(MQPPO). The LWM receives as entrance what we call pseudo-counterparts, points that
are distributed in a regular way in the reference image, and that reveal, in the image to
be registered, the relative local dislocation among the images. Those pseudo-counterparts
may be obtained by SIFT or by the method of correlation coefficient. On the other side,
the MQPPO receives a group of points with natural distribution. The analysis of the
images registration obtained employed as a metric the value of correlation among the obtained
images. It was noticed that with the use of the proposed variants SIFT-LWM and
SIF-Correlation were obtained slightly higher results than the ones from the method with
standard mesh and LWM. Thus, the proposal, besides reducing drastically the operator
intervention, still enabled more exact results. On the other side, the method based in the
transformation provided by the minimum square pondered with orthogonal polynomial
showed lower results than to the ones produced by the method that used standard mesh
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Microscopia multimodal prática: registro automático de imagens de microscopia ótica e de microscopia eletrônica de varredura / Multimodal microscopy practice: automatic image registration for optical microscopy and scanning electron microscopyMarcos Paulo Galdino de Lima 07 May 2014 (has links)
Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado do Rio de Janeiro / A discriminação de fases que são praticamente indistinguíveis ao microscópio ótico de
luz refletida ou ao microscópio eletrônico de varredura (MEV) é um dos problemas clássicos
da microscopia de minérios. Com o objetivo de resolver este problema vem sendo
recentemente empregada a técnica de microscopia colocalizada, que consiste na junção
de duas modalidades de microscopia, microscopia ótica e microscopia eletrônica de varredura.
O objetivo da técnica é fornecer uma imagem de microscopia multimodal, tornando
possível a identificação, em amostras de minerais, de fases que não seriam distinguíveis
com o uso de uma única modalidade, superando assim as limitações individuais dos dois
sistemas. O método de registro até então disponível na literatura para a fusão das imagens
de microscopia ótica e de microscopia eletrônica de varredura é um procedimento
trabalhoso e extremamente dependente da interação do operador, uma vez que envolve
a calibração do sistema com uma malha padrão a cada rotina de aquisição de imagens.
Por esse motivo a técnica existente não é prática. Este trabalho propõe uma metodologia
para automatizar o processo de registro de imagens de microscopia ótica e de microscopia
eletrônica de varredura de maneira a aperfeiçoar e simplificar o uso da técnica de microscopia
colocalizada. O método proposto pode ser subdividido em dois procedimentos:
obtenção da transformação e registro das imagens com uso desta transformação. A obtenção
da transformação envolve, primeiramente, o pré-processamento dos pares de forma
a executar um registro grosseiro entre as imagens de cada par. Em seguida, são obtidos
pontos homólogos, nas imagens óticas e de MEV. Para tal, foram utilizados dois métodos,
o primeiro desenvolvido com base no algoritmo SIFT e o segundo definido a partir da
varredura pelo máximo valor do coeficiente de correlação. Na etapa seguinte é calculada
a transformação. Foram empregadas duas abordagens distintas: a média ponderada local
(LWM) e os mínimos quadrados ponderados com polinômios ortogonais (MQPPO). O
LWM recebe como entradas os chamados pseudo-homólogos, pontos que são forçadamente
distribuídos de forma regular na imagem de referência, e que revelam, na imagem a ser
registrada, os deslocamentos locais relativos entre as imagens. Tais pseudo-homólogos
podem ser obtidos tanto pelo SIFT como pelo método do coeficiente de correlação. Por
outro lado, o MQPPO recebe um conjunto de pontos com a distribuição natural. A análise
dos registro de imagens obtidos empregou como métrica o valor da correlação entre
as imagens obtidas. Observou-se que com o uso das variantes propostas SIFT-LWM e
SIFT-Correlação foram obtidos resultados ligeiramente superiores aos do método com a
malha padrão e LWM. Assim, a proposta, além de reduzir drasticamente a intervenção do
operador, ainda possibilitou resultados mais precisos. Por outro lado, o método baseado
na transformação fornecida pelos mínimos quadrados ponderados com polinômios ortogonais
mostrou resultados inferiores aos produzidos pelo método que faz uso da malha padrão. / The discrimination of phases that are practically undistinguishable to the optical microscope
of reflected light or to the scanning electron microscope (SEM) is one of the
classical problems in ore microscopy. With the aim of solving this problem it has been
recently used the technique of co-located microscopy that consists in the junction of two
microscopy modalities, optical microscopy and scanning electron microscope. The aim of
the technique is to provide an image of the multimodal microscopy, becoming possible the
identification, in mineral samples, of phases that wouldnt be distinguished by the use of
one modality only, overcoming the individual limitations of the two systems. The method
of register available so far in literature to the fusion of optical microscopy and scanning
electron microscope images is a hard-working procedure and extremely dependent on the
operator interaction, once it involves the system calibration with a standard mesh in each
routine of images acquisition. Due to this reason the current technique is not practical.
This piece of work proposes a methodology in order to automate the process of images
register in optical microscopy and scanning electron microscopy in a way to improve and
simplify the co-located microscopy technique. The proposed method may be divided in
two procedures: acquisition of transformation and register of the images with the use of
this transformation. The acquisition of transformation involves, first, the pre-processing
of pairs in a way of performing a crude register among the images of each pair. Then,
homologous points are achieved in the optical and in SEM images. In order to this, it
has been used two methods, the first one was developed based in algorithm SIFT and
the second was defined from the sweeping of the highest of coefficient correlation. In the
following step it is calculated the transformation. Two different approaches were used: the
local weighted mean (LWM) and the weighted least squares with orthogonal polynomials
(MQPPO). The LWM receives as entrance what we call pseudo-counterparts, points that
are distributed in a regular way in the reference image, and that reveal, in the image to
be registered, the relative local dislocation among the images. Those pseudo-counterparts
may be obtained by SIFT or by the method of correlation coefficient. On the other side,
the MQPPO receives a group of points with natural distribution. The analysis of the
images registration obtained employed as a metric the value of correlation among the obtained
images. It was noticed that with the use of the proposed variants SIFT-LWM and
SIF-Correlation were obtained slightly higher results than the ones from the method with
standard mesh and LWM. Thus, the proposal, besides reducing drastically the operator
intervention, still enabled more exact results. On the other side, the method based in the
transformation provided by the minimum square pondered with orthogonal polynomial
showed lower results than to the ones produced by the method that used standard mesh
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