Automated tone grading of granite

• Autores: Juan Carlos Catalina Hernández, G. Fernández Ramón
• Localización: Boletín geológico y minero, ISSN 0366-0176, Vol. 128, Nº 2, 2017, págs. 271-286
• Idioma: inglés
• Títulos paralelos:
  • Clasificación automática de granito según su tono
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• Resumen
  • español

    The production of a natural stone processing plant is subject to the intrinsic variability of the stone blocks that constitute its raw material, which may cause problems of lack of uniformity in the visual appearance of the produced material that often triggers complaints from customers.

    The best way to tackle this problem is to classify the product according to its visual features, which is traditionally done by hand: an operator observes each and every piece that comes out of the production line and assigns it to the closest match among a number of predefined classes, taking into account visual features of the material such as colour, texture, grain, veins, etc. However, this manual procedure presents significant consistency problems, due to the inherent subjectivity of the classification performed by each operator, and the errors caused by their progressive fatigue.

    Attempts to employ automated sorting systems like the ones used in the ceramic tile industry have not been successful, as natural stone presents much higher variability than ceramic tiles. Therefore, it has been necessary to develop classification systems specifically designed for the treatment of the visual parameters that distinguish the different types of natural stone.

    This paper describes the details of a computer vision system developed by AITEMIN for the automatic classification of granite pieces according to their tone, which provides an integral solution to tone grading problems in the granite processing and marketing industry. The system has been designed to be easily trained by the end user, through the learning of the samples established as tone patterns by the user.

  • English

    La producción de una planta de elaboración de piedra natural está sujeta a la variabilidad inherente a los bloques de piedra que constituyen su materia prima, lo que puede causar problemas de uniformidad en el material suministrado que frecuentemente ocasionan conflictos con los clientes.

    La mejor forma de atajar este problema consiste en la clasificación del producto en función de sus características visuales, lo que tradicionalmente se realiza de forma manual: un operario observa cada pieza y la asigna a uno de los tipos considerados en función de parámetros visuales tales como color, textura, grano, veteado, etc. Sin embargo, esta labor presenta a su vez problemas de consistencia, debidos a la subjetividad del criterio de clasificación de cada operario, y a los errores provocados por su progresiva fatiga.

    Los intentos de aplicar sistemas de inspección automática genéricos como los utilizados en la industria cerámica han resultado fallidos debido a que la piedra natural presenta una variabilidad mucho mayor que las baldosas cerámicas. Por ello, ha sido necesario desarrollar sistemas de clasificación específicamente diseñados para el tratamiento de los parámetros visuales que diferencian los distintos tipos de piedra natural.

    A continuación se describe los pormenores del sistema de visión artificial desarrollado por AITEMIN para la clasificación automática de piezas de granito en función de su tono, que permite dar una solución integral a la problemática del control de tono en la industria de elaboración y comercialización de granitos. El sistema ha sido diseñado para ser entrenado fácilmente por el usuario final, mediante el aprendizaje de las muestras seleccionadas como patrones de tono.