Medição do Comprimento de Placas de Aço no Lingotamento Contínuo com Uso de Imagem
Nome: LUIZ GUILHERME VIANNA FRACALOSSI
Data de publicação: 14/03/2025
Orientador:
Nome |
Papel |
|---|---|
| CELSO JOSE MUNARO | Orientador |
Banca:
| Nome |
Papel |
|---|---|
| CELSO JOSE MUNARO | Presidente |
| EVANDRO OTTONI TEATINI SALLES | Coorientador |
| MARCO ANTONIO DE SOUZA LEITE CUADROS | Examinador Externo |
| PATRICK MARQUES CIARELLI | Examinador Interno |
Resumo: O processo siderúrgico de Lingotamento Contínuo tem como objetivo a transformação do aço líquido proveniente da Aciaria, etapa anterior, em produto final, sendo o foco deste estudo as placas de aço. A fabricação de peças com dimensões fora dos limites especificados, especialmente no que tange ao comprimento, representa um problema significativo, pois pode comprometer diretamente a satisfação dos clientes e o fluxo de produção das etapas subsequentes, responsáveis pelo beneficiamento das placas de aço. Nesse contexto, a aferição das medidas das placas de aço produzidas é fundamental para garantir o controle de qualidade e minimizar impactos na cadeia produtiva. A utilização de sistemas baseados em imagens para a medição de dimensões é uma prática amplamente disseminada em diversos setores. Contudo, sua aplicação em ambientes industriais, caracterizados pela presença de condições adversas, como elevados níveis de sujeira, calor intenso e a presença
de vapor, representa um desafio considerável. A exigência de um elevado grau de precisão neste contexto torna o processo ainda mais complexo, demandando o desenvolvimento de soluções tecnológicas específicas para superar tais limitações e assegurar a eficácia das medições. A presente dissertação descreve o desenvolvimento de um sistema baseado em imagens para a medição automática do comprimento das placas de aço produzidas no processo de Lingotamento Contínuo. Para essa aplicação, as imagens das placas são capturadas por uma câmera e processadas em um computador industrial, utilizando técnicas avançadas
de processamento digital de imagens e visão computacional desenvolvidas utilizando a linguagem Python. Após o processamento dos dados, o sistema disponibiliza as informações geradas pelo software aos operadores de campo, permitindo o monitoramento e controle da produção. Além disso, o sistema emite alarmes sonoros e visuais sempre que são detectadas anormalidades, contribuindo para a manutenção da qualidade e a eficiência do processo produtivo. Os testes realizados nos conjuntos de amostras apresentam um resultado de 92% das medições dentro do limite de controle de qualidade estabelecido, mostrando a
viabilidade técnica da aplicação.
