Aplicación del análisis multi-espectral para el reconocimiento automatizado de menas metálicas=Use of multi-spectral analysis for automatic identification of ores

Catalina Hernández, Juan Carlos; Segundo, Fernando; Brea, Carolina; Pérez-Barnuevo, Laura; Samper Escalona, Josefina; Espí Rodríguez, José Antonio; Sánchez Castillo, Lázaro y Castroviejo Bolibar, Ricardo (2009). Aplicación del análisis multi-espectral para el reconocimiento automatizado de menas metálicas=Use of multi-spectral analysis for automatic identification of ores. "Geogaceta" (n. 46); pp. 47-50. ISSN 0213-683X.

Descripción

Título: Aplicación del análisis multi-espectral para el reconocimiento automatizado de menas metálicas=Use of multi-spectral analysis for automatic identification of ores
Autor/es:
  • Catalina Hernández, Juan Carlos
  • Segundo, Fernando
  • Brea, Carolina
  • Pérez-Barnuevo, Laura
  • Samper Escalona, Josefina
  • Espí Rodríguez, José Antonio
  • Sánchez Castillo, Lázaro
  • Castroviejo Bolibar, Ricardo
Tipo de Documento: Artículo
Título de Revista/Publicación: Geogaceta
Fecha: Mayo 2009
Materias:
Escuela: E.T.S.I. Minas (UPM) [antigua denominación]
Departamento: Ingeniería Geológica [hasta 2014]
Licencias Creative Commons: Reconocimiento - Sin obra derivada - No comercial

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Resumen

La identificación tradicional de minerales metálicos con microscopía de luz reflejada se basa en la experiencia del observador. Los observadores calificados se han convertido en una rareza, ya que la microscopía a menudo se descuida en la formación universitaria actual, pero dado que son información necesaria y barata, se necesitan alternativas innovadoras, especialmente para la cuantificación. Muchas de las propiedades de diagnóstico de los minerales desafían la cuantificación, pero los recientes desarrollos en electrónica y óptica permiten nuevos conocimientos sobre la reflectancia y las propiedades de color de los minerales. Se presentan los resultados preliminares para el desarrollo de un sistema experto destinado a la identificación automática de minerales en función de sus propiedades de reflectancia. La capacidad discriminatoria del sistema se ve reforzada por las medidas de reflectancia de IR cercanas, mientras que los filtros UV probados hasta la fecha no son confiables. La interacción con el software de análisis de imágenes a través de un microscopio totalmente automático, para producir información cuantitativa y morfológica para la geometalurgia, se basa en la identificación automática de los minerales en función de los espectros medidos. Esta metodología aumenta enormemente el rendimiento del microscopista; sin embargo, la supervisión de un experto siempre es necesaria. ----------ABSTRACT---------- Traditional identification of ore minerals with reflected light microscopy relies heavily on the experience of the observer. Qualified observers have become a rarity, as ore microscopy is often neglected in today’s university training, but since it furnishes necessary and inexpensive information, innovative alternatives are needed, especially for quantification. Many of the diagnostic optical properties of ores defy quantification, but recent developments in electronics and optics allow new insights into the reflectance and colour properties of ores. Preliminary results for the development of an expert system aimed at the automatic identification of ores based on their reflectance properties are presented. The discriminatory capacity of the system is enhanced by near IR reflectance measures, while UV filters tested to date are unreliable. Interaction with image analysis software through a wholly automated microscope, to furnish quantitative and morphological information for geometallurgy, relies on automated identification of the ores based on the measured spectra. This methodology increases enormously the performance of the microscopist; nevertheless supervision by an expert is always needed.

Proyectos asociados

TipoCódigoAcrónimoResponsableTítulo
Gobierno de EspañaCGL 2006-13688CAMEVASin especificarCaracterización Automatizada de Menas Metálicas mediante Visión Artificial

Más información

ID de Registro: 11290
Identificador DC: http://oa.upm.es/11290/
Identificador OAI: oai:oa.upm.es:11290
URL Oficial: http://www.sociedadgeologica.es/publicaciones_geogaceta.html
Depositado por: Biblioteca ETSI Minas y Energía
Depositado el: 02 Jul 2012 09:49
Ultima Modificación: 01 Ago 2018 07:31
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