Dados da Submissão

Título

DESAFIOS NA CARACTERIZAÇÃO TECNOLÓGICA DA GRAFITA: UM ESTUDO DE TRATAMENTO DE IMAGENS E MICROSCOPIA CORRELATIVA

Texto do resumo

A microscopia correlativa combina dois ou mais tipos de técnicas através de métodos de processamento de imagem, permitindo a análise de múltiplas propriedades mineralógicas. A grafita é um mineral que apresenta baixo contraste com a resina, em imagens de elétrons retroespalhados (BSE), e alta reflectância em imagens de luz refletida por microscopia óptica. Ao integrar ambas imagens, este estudo visa desenvolver um método eficiente para reconhecer e quantificar o teor de grafita em amostras bulk. Após o fracionamento granulométrico, mosaicos de imagens de BSE e luz refletida foram adquiridos de uma seção polida da fração 425x300 μm. A escolha por esse intervalo se deve ao teor de 4,3 wt% de grafita previamente quantificado por DRX e método de Rietveld. O processamento das imagens foi realizado no software FIJI para ambos os mosaicos. Posterior ao ajuste da variação de brilho e contraste, o filtro non-local means denoising foi utilizado para reduzir o ruído e uma imagem acessória foi produzida utilizando um filtro de borda para delinear os limites entre as partículas e a resina nos mosaicos. Essa última imagem foi usada para extrair atributos em comum nos dois mosaicos, que pudessem ser utilizados como pontos de referência para o seu registro (i.e. a correlação espacial entre os dois mosaicos). A extração desses atributos foi realizada com o algoritmo SIFT (Scale Invariant Feature Transform) e o registro das imagens foi conduzido com um erro médio de 3,07 pixels por meio do algoritmo BUnwarp. A segmentação da grafita foi realizada considerando-se a sua alta refletância na imagem óptica e o seu baixo coeficiente de espalhamento de elétrons nas imagens de BSE. Portanto, nesta etapa, as janelas correspondentes aos pixels com nível de cinza claro na primeira imagem (incluindo grafita e outros minerais, e.g. hematita) e escuro na segunda (grafita e resina) foram selecionadas e a subsequente intersecção das duas segmentações foi feita através da operação lógica “AND”, que por sua vez seleciona apenas as áreas comuns às duas segmentações. Este último processo resulta em uma terceira imagem, que corresponde a uma máscara binária na qual a grafita pode ser localizada. Utilizando esta máscara binária, com a localização esperada da grafita, foi possível checar a eficácia da segmentação na microscopia eletrônica de varredura. Por fim, foi feita a análise da imagem do resultado do processamento dos mosaicos, que através da quantificação, em pixels (px), mostrou que apenas 0,5% da área dos grãos dessa faixa de granulometria da amostra correspondem a grafita. Embora as diferentes unidades não permitam uma comparação direta, destaca-se a discrepância entre os resultados obtidos por DRX/Rietveld e pelo processamento das imagens. A sobreposição dos picos correspondentes ao quartzo e a grafita em um difratograma é um problema conhecido na caracterização de grafita por DRX. A presença de altos teores de quartzo (30,4 wt%) na amostra estudada poderia, portanto, justificar um erro na estimativa de grafita por este método. Além disso, é importante ressaltar que a quantidade de grafita indicada pelo processamento de imagens teria baixa precisão analítica por DRX/Rietveld, devido ao baixo teor deste mineral. Para otimizar e validar o processo de quantificação de grafita apresentado nesse estudo, as demais faixas granulométricas também serão caracterizadas e todos os intervalos serão estudados com um analisador termogravimétrico (TGA).

Palavras Chave

Grafita; Microscopia Correlativa; microscopia eletrônica; Processamento de imagem