Identificación de minerales con metodología no destructiva: Cámara hiperespectral, espectroradiómetro y red neuronal artificial

• L.F Martínez Corrales ^[1] ; P.L. Aguilar Mateos ^[1] ; J.J. de Sanjosé Blasco ^[1] ; E. Rebollada Casado ^[2]
  1. [1] Universidad de Extremadura

     Universidad de Extremadura

     Badajoz, España

     
  2. [2] Junta de Extremadura

     Junta de Extremadura

     Mérida, España

     
• Localización: El patrimonio geológico y minero: Identidad y motor de desarrollo / Luis Mansilla Plaza (dir. congr.), Josep Maria Mata i Perelló (dir. congr.), 2019, ISBN 978-84-9138-081-8, págs. 583-588
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Identification of minerals with non-destructive methodology: Hyperspectral camera, spectroradiometer and artificial neuronal network
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• Resumen
  • español

    En el grupo de investigación Nexus empleamos las nuevas tecnologías para satisfacer la necesidad de estudio, protección, conservación y difusión del patrimonio geológico y minero con una novedosa metodología no destructiva. Para ello empleamos distintas técnicas y equipos. En el trabajo que aquí se expone empleamos un espectro radiómetro y una cámara hiperespectral para la adquisición de datos espectrales de los objetos de estudio, en este caso particular los minerales. La información que adquirimos con estos equipos posteriormente es procesada por una red neuronal artificial con el fin último de identificar la procedencia de cada uno de estos minerales y de generar una biblioteca de firmas espectrales. Para conseguir nuestro objetivo nos hemos basado en las mínimas impurezas químicas que hay en cada uno de los cristales respecto a su fórmula química empírica estándar. Con este trabajo se demuestra que la red neuronal empleada consigue identificar como clases distintas cada una de las muestras y por consiguiente discernir mediante computación su procedencia.

  • English

    In the investigation group Nexus we use the new technologies to satisfy the needs of study, protection, conservation and diffusion of the geological and mining heritage with a new non-destructive methodology. For this we use different techniques and equipment. In the work presented here we use a spectroradiometer and a hyperspectral camera for the acquisition of spectral information of the objects of study, in this particular case the minerals.The information we get with this equipment subsequently processed by an artificial neural network in order to identify the origin of each of these minerals and to generate a library of spectral signatures. To achieve our goal we have based on the minimum chemical impurities in each of the crystals with respect to its empirical standard chemical formula. This work demonstrates that the neural network used can identify as distinct classes each of the samples and therefore to discern by means of computation its origin.