Citation
Catalina Hernández, Juan Carlos and Castroviejo Bolibar, Ricardo
(2017).
Microscopía de reflectancia multiespectral: aplicación al reconocimiento automatizado de menas metálicas.
"Revista de metalurgia", v. 53
(n. 4);
pp. 1-20.
ISSN 0034-8570.
https://doi.org/10.3989/revmetalm.107.
Abstract
El artículo presenta el sistema CAMEVA, un sistema de microscopía de reflectancia multiespectral especialmente concebido para facilitar la identificación y caracterización de las fases minerales presentes en preparaciones pulidas de menas metálicas, así como para automatizar la realización de distintos tipos de análisis cuantitativos sobre ellas. El sistema CAMEVA permite obtener resultados similares a los de un sistema MEB (microscopía electrónica de barrido), superando algunas de sus limitaciones, como sus rígidas y costosas exigencias de infraestructura y especialización o la dificultad de distinguir especies polimorfas, pero a un coste notablemente inferior. Los ensayos realizados muestran que el sistema permite la identificación automatizada y fiable de las menas de interés industrial, a partir de la información multiespectral en el rango VNIR (visible e infrarrojo cercano, entre 400 y 1000 nm) recogida en una base de datos específica; esta base de datos, que incluye los 70 minerales de mayor interés, es fácilmente ampliable. ---------ABSTRACT--------- Multispectral reflectance microscopy: Application to automated recognition of metallic ores. The paper introduces the CAMEVA system, a multispectral reflectance microscopy system specially conceived to facilitate the identification and characterization of the mineral phases present in a polished block of metallic ores, as well as to automate the realization of different types of quantitative analyses on them. The CAMEVA system provides results similar to those of a SEM (scanning electron microscopy) system, surpassing some of its limitations, such as its rigid and costly infrastructure requirements and specialization or the difficulty of distinguishing polymorph species, but at a significantly lower cost. The tests carried out show that the system allows for automated and reliable identification of the ores of industrial interest from the multispectral information in the VNIR range (visible and near infrared, between 400 and 1000 nm) gathered in a specific database. This database, which includes 70 minerals of interest, is easily expandable.