Sistema autônomo para inspeção de pneus usa câmera térmica e vídeo analytics

A fadiga mecânica é um dos principais fatores responsáveis por falhas em pneus, resultante de ciclos repetidos de tensão que levam à propagação de defeitos microscópicos nos cabos de aço internos da sua estrutura. Tais danos, invisíveis à inspeção visual, aumentam o risco de rompimento inesperado, colocando em risco a segurança operacional e elevando os custos de manutenção. Como a inspeção de pneus de caminhões fora de estrada é tradicionalmente realizada de forma visual, limitada a identificar danos superficiais e incapaz de prever falhas internas causadas por fadiga mecânica, colaboradores da Vale se dedicaram a desenvolver e implementar um sistema autônomo para inspeção de pneus, utilizando câmera termográfica e análise de vídeo com inteligência artificial.

A implementação trouxe um avanço significativo na manutenção preditiva de pneus para caminhões fora de estrada, promovendo não apenas uma redução substancial nos custos de manutenção, mas também uma melhoria no nível de segurança das operações.

O sistema foco deste trabalho proposto é composto por uma câmera térmica integrada a um módulo de inteligência artificial, capaz de identificar danos como cortes, separações e fadigas mecânicas na banda de rodagem. Um exemplo destacado aqui foi a detecção de separações na banda de rodagem, que não seriam visíveis por métodos tradicionais.

Os estouros são eventos onde há uma ruptura da estrutura do pneu. A energia liberada, em alguns casos, forma uma onda de choque que se propaga a mais de 150 m de distância, com alto risco de fatalidade e danos às instalações.

Uma das causas de estouros é a fadiga, que é o fenômeno de ruptura progressiva de materiais sujeitos a ciclos repetidos de tensão e deformação. Os ciclos são gerados a cada revolução do pneu, fazendo que ocorra uma alternância da carga aplicada sobre os cabos da carcaça. Como a fadiga ocorre nos cabos de aço da estrutura interna dos pneus, não é possível visualizar tal condição nem pode ser tratada antes do rompimento.

A inspeção de pneus é realizada de forma visual por um inspetor, portanto cortes entre as inspeções não são detectados, além de danos como separações e fadiga mecânica.

IMPLANTAÇÃO DO SISTEMA

O sistema consiste em um skid projetado para inspeção autônoma de pneus de caminhões fora de estrada, integrando diversos componentes tecnológicos para monitoramento em tempo real. No centro do sistema, encontra-se uma câmera térmica infravermelha, que permite a detecção de variações de temperatura nos pneus, identificando potenciais falhas internas invisíveis a olho nu. Para a transmissão de dados, o skid está equipado com antenas para comunicação 4G, possibilitando o envio contínuo de informações para uma central de monitoramento. O detector de RFID integrado permite a identificação precisa de cada caminhão inspecionado, associando os dados coletados a informações específicas de cada ativo.

A energia necessária para o funcionamento do sistema é fornecida por uma caixa de baterias recarregáveis, complementada por um coletor solar que assegura a autonomia do dispositivo em operações prolongadas. Essa configuração permite a realização de inspeções contínuas e autônomas, reduzindo a necessidade de intervenção manual e aumentando a eficiência operacional na manutenção preditiva de pneus em ambientes de mineração.

LOCALIZAÇÃO DO SISTEMA DE MONITORAMENTO

O fluxo constante de caminhões fora de estrada na mina de Brucutu é um fator crucial para a escolha da localização do sistema de monitoramento de pneus. Os caminhões, responsáveis por transportar o minério até o britador primário, obrigam que o dispositivo esteja posicionado num ponto estratégico, permitindo a visualização contínua dos pneus durante o trajeto. Isso proporciona uma vigilância constante, essencial para a detecção precoce de danos como cortes e separações, relacionados à fadiga mecânica. A instalação do sistema em um local com esse alto fluxo assegura que a manutenção preditiva seja aplicada de forma eficiente, com um foco específico nos pneus que enfrentam condições adversas ao longo da operação, aumentando a segurança operacional e evitando falhas imprevistas.

Os resultados comprovam a eficácia do sistema na prevenção de falhas graves, possibilitando intervenções rápidas e precisas. Além disso, a automação do processo trouxe benefícios significativos, como a realização de inspeções contínuas (24 horas por dia), redução da exposição dos trabalhadores a atividades de risco, maior segurança nas operações de manutenção e aumento da eficiência operacional.

DEEP LEARNING NA IDENTIFICAÇÃO E ANÁLISE DE IMAGENS

A aprendizagem Profunda (Deep Learning – DL) é uma técnica avançada dentro da Aprendizagem de Máquina (Machine Learning – ML) que utiliza redes neurais profundas para identificar padrões em grandes volumes de dados. Essa abordagem tem mostrado grande eficácia em tarefas complexas, como o reconhecimento de imagens, superando os métodos tradicionais. Portanto, o uso de DL no contexto de inspeção de pneus de caminhões fora de estrada, integrado a câmeras térmicas, representa uma evolução tecnológica significativa, permitindo a detecção precoce de danos e a implementação de uma manutenção preditiva mais eficaz, o que resulta em maior segurança, redução de custos e aumento da eficiência operacional.

As imagens obtidas pelo sistema mostram, de forma destacada, os danos detectados nos pneus, como cortes e separações. Além disso, o sistema fornece informações detalhadas sobre as dimensões dos danos, permitindo uma avaliação precisa da gravidade de cada defeito. As temperaturas encontradas nas áreas de falha também são registradas, contribuindo para o diagnóstico de problemas relacionados ao aquecimento excessivo dos pneus, o que pode levar a falhas catastróficas.

Mostram, também, a identificação dos danos tanto durante a noite (lado esquerdo) quanto durante o dia (lado direito). Isso permite que o sistema realize a inspeção em diferentes condições de iluminação, garantindo a eficácia da detecção de falhas em qualquer horário. Dessa forma, a ferramenta facilita a identificação de problemas em tempo real.

RESULTADOS OBTIDOS

O gráfico apresentado a seguir ilustra o número de inspeções autônomas realizadas pelo sistema de monitoramento equipado com câmera térmica entre os meses de maio e dezembro de 2024. Esses dados refletem a capacidade do sistema em operar de maneira contínua, inspecionando pneus de caminhões em tempo real. O mês de maio marcou o início das operações do sistema, com 702 inspeções realizadas. Esse número relativamente baixo está alinhado ao período inicial de implantação e ajustes operacionais, incluindo calibração dos equipamentos.

No mês de julho em diante entramos em uma fase de plena operação do sistema com mais de 2.000 inspeções realizadas mensalmente, sendo as variações mensais relativas à manutenções do britador onde o equipamento foi instalado, além de variações do fluxo de caminhões devido ao período chuvoso, alocações operacionais, etc. No total foram realizadas 20.863 inspeções.

Esses números evidenciam o impacto do sistema na detecção precoce de danos, resultando na minimização de riscos e na redução de custos com reparos ou substituição de pneus. A tendência de aumento no número de inspeções nos meses iniciais comprova a eficácia do sistema ao longo do tempo, enquanto as variações sazonais sugerem a importância de acompanhar e ajustar constantemente a operação para atender às necessidades da frota de caminhões monitorada.

IMPORTÂNCIA DE INSPEÇÕES CONTÍNUAS (24H)

Através da utilização de Aprendizagem Profunda (Deep Learning – DL) e técnicas de reconhecimento de imagens, o sistema foi capaz de identificar e classificar falhas, como cortes, separações e áreas de aquecimento excessivo, antes que se tornassem um risco significativo para a operação. A capacidade do sistema em realizar inspeções contínuas, 24 horas por dia, sem interrupção das operações, é um dos principais diferenciais do projeto.

Através de imagens detalhadas e a coleta de dados sobre as dimensões dos danos e temperaturas nas áreas afetadas, o sistema permite uma abordagem proativa para a manutenção de pneus. Esse monitoramento em tempo real possibilita intervenções rápidas e pontuais. Os casos de sucesso apresentados neste artigo demonstram claramente o potencial do sistema para detectar danos em diferentes estágios de evolução, permitindo reparos preventivos antes que os problemas se agravem.

O primeiro caso, de arrancamento de borracha na banda de rodagem, ilustra a assertividade do sistema em identificar falhas de forma precoce e com alta precisão. Embora o dano fosse visível para o inspetor, a movimentação do caminhão seria necessária para identificá-lo em uma inspeção tradicional, o que poderia resultar em atrasos e riscos desnecessários. Com o sistema autônomo, os danos foram detectados com segurança e sem a necessidade de movimentações adicionais, proporcionando uma avaliação abrangente e detalhada de toda a banda de rodagem do pneu.

Por fim, a integração do sistema com o centro de monitoramento de ativos da mina permite uma abordagem ainda mais eficiente e estratégica para a gestão de manutenção. O monitoramento contínuo dos pneus e a coleta de dados em tempo real permitem que a equipe de manutenção tome decisões baseadas em informações precisas, melhorando o planejamento de intervenções e evitando problemas antes que se tornem críticos.