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O ferro fundido alto cromo (FFAC) é muito utilizado em aplicações que requerem alta dureza e resistência ao desgaste abrasivo, como por exemplo, no setor de mineração. Para melhorar a característica de resistência ao desgaste abrasivo, vários parâmetros podem ser alterados, como a composição química, condições de fusão e tratamento térmico. A morfologia microestrutural varia em função destes parâmetros de processamento e tem grande impacto nas propriedades mecânicas de interesse, contudo, a segmentação das imagens para análise quantitativa de fatores morfológicos ainda é um desafio para pesquisadores, por este motivo, o presente projeto propõe a criação de um sistema de identificação automática de carbonetos em ligas de ferro fundido alto cromo utilizando redes neurais artificiais profundas, mais especificamente Mask R-CNN e utilização de imagens sintéticas.