Sistema automático para a inspeção visual de transportadores de correia por meio de redes neurais convolucionais.

Abstract

Os Transportadores de Correia são o meio de transporte mais difundido para grandes quantidades de materiais no setor de mineração. Portanto, métodos autônomos que podem ajudar os seres humanos a realizar a inspeção dos transportadores são uma grande preocupação para as empresas. Projetos que buscam solucionar problemas de segurança nas inspeções de transportadores são necessários e de grande valia para as empresas. Este trabalho apresenta um detector visual novo e automático que reconhece o acúmulo de sujeira nas estruturas dos transportadores de correia, uma das tarefas dos inspetores de manutenção. O sistema proposto envolve o treinamento de uma rede neural convolucional a partir de imagens RGB. O uso da técnica de aprendizado por transferência com redes consolidadas para classificação de imagens mostrouse eficaz para este objetivo com a comparação de dois cenários diferentes. O melhor cenário apresentou uma acurácia média de 0,892 com um F-1 score de 0,836 para o reconhecimento de sujeira. Um experimento de validação de campo serviu para avaliar o desempenho do sistema proposto em uma tarefa de classificação em tempo real. Nesta etapa, foi avaliado um recall de 0,77 com F-1 score de 0,75 para o reconhecimento de sujeira.