Reconocimiento automatizado de menas metálicas mediante análisis digital de imagen: un apoyo al proceso mineralúrgico. I: ensayo metodológico

• Autores: E. Berrezueta, Ricardo Castroviejo Bolívar
• Localización: Revista de metalurgia, ISSN 0034-8570, Vol. 43, Nº 4, 2007, págs. 294-309
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Automated microscopic characterization of metallic ores with image analysis: a key to improve ore processing. I: test of the methodology
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• Resumen
  • español

    La investigación microscópica de menas metálicas ha sido, desde sus inicios, una importante herramienta para el control del proceso mineralúrgico. El volumen de las operaciones actuales es tal que este control es imposible por los métodos clásicos, pero la automatización del proceso por análisis digital de imagen, ADI, se ha visto retrasada, entre otras cosas, por la similar reflectancia, R, de menas importantes, por limitaciones instrumentales y metodológicas y por las dificultades que implica el anisotropismo, las cuales desaparecen evitando la polarización. Los resultados obtenidos muestran la viabilidad de la identificación y cuantificación automatizadas mediante ADI, a partir de medidas R con cámara vídeo 3CCD sobre microscopio de reflexión. Así lo corrobora el ensayo sistemático sobre las principales menas. Se describe la metodología secuenciada. Implica una puesta a punto rigurosa del equipo para controlar problemas instrumentales, derivas, ruido¿, el análisis estadístico y la aplicación de criterios complementarios, metalogenéticos y fìsicos.

  • English

    Ore microscopy has traditionally been an important support to control ore processing, but the volume of present day processes is beyond the reach of human operators. Automation is therefore compulsory, but its development through digital image analysis, DIA, is limited by various problems, such as the similarity in reflectance values of some important ores, their anisotropism, and the performance of instruments and methods. The results presented show that automated identification and quantification by DIA are possible through multiband (RGB) determinations with a research 3CCD video camera on a reflected light microscope. These results were obtained by systematic measurement of selected ores accounting for most of the industrial applications. Polarized light is avoided, so the effects of anisotropism can be neglected. Quality control at various stages and statistical analysis are important, as is the application of complementary criteria (e.g., metallogenetic). The sequential methodology is described and shown through practical examples.