New data on the specular reflectance of ores (VNIR: 400 - 1000 nm) and their significance for ore microscopy

This work is part of the project CAMEVA for the development of an expert system aimed at the automatic identification of ores [1, 2]. It relies on the measure of their reflectance values, R, on digital images. Software for calibration, acquisition and analysis of the multispectral data was designed by AITEMIN [3]; the research was also assessed by H.J. Bernhardt and E. Pirard [1]

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

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

Improved ore processing assessed by digital image análisis of the ores: a key to the sustainable development of the Iberian Pyrite Belt

Mining in the Iberian Pyrite Belt (IPB), the biggest VMS metallogenetic province known in the world to date, has to face a deep crisis in spite of the huge reserves still known after ≈5 000 years of production. This is due to several factors, as the difficult processing of complex Cu-Pb-Zn-Ag- Au ores, the exhaustion of the oxidation zone orebodies (the richest for gold, in gossan), the scarce demand for sulphuric acid in the world market, and harder environmental regulations. Of these factors, only the first and the last mentioned can be addressed by local ore geologists. A reactivation of mining can therefore only be achieved by an improved and more efficient ore processing, under the constraint of strict environmental controls. Digital image analysis of the ores, coupled to reflected light microscopy, provides a quantified and reliable mineralogical and textural characterization of the ores. The automation of the procedure for the first time furnishes the process engineers with real-time information, to improve the process and to preclude or control pollution; it can be applied to metallurgical tailings as well. This is shown by some examples of the IPB

Caracterización y cuantificación automatizadas de menas metálicas mediante visión artificial: Proyecto CAMEVA

El proyecto CAMEVA (Caracterización Automatizada de Menas metálicas mediante Visión Artificial) pretende desarrollar un sistema automatizado capaz de llevar a cabo la identificación y cuantificación de los minerales presentes en muestras de menas metálicas para facilitar su posible aprovechamiento industrial. El sistema integra un microscopio óptico de reflexión motorizado, una rueda de filtros monocromadores situada ante la fuente luminosa, una cámara B/N de investigación y un ordenador, en el que un programa de análisis digital de imagen asociado a un sistema experto especialmente desarrollado para esta aplicación controlarán el proceso. Se mide la reflectancia multiespectral y se ha optado por trabajar habitualmente sin polarizador, con el fin de reducir la variabilidad arbitraria de medidas ligada a la anisotropía de los minerales. Para la identificación se compararán las reflectancias medidas con las bases de datos de reflectancia espectral existentes (p. ej. IMA-COM). Las experiencias previas del equipo indican que es posible diferenciar las menas más comunes mediante el análisis de la imagen microscópica en color con cámara RGB y constriñendo las opciones de busca con información adicional, tal como la tipología del yacimiento y la asociación mineral real. El proyecto actual va más allá, y pretende identificar las menas a partir de imágenes multiespectrales, que incorporan valores espectrales entre 350 y 1000 nm (es decir, no sólo el espectro visible, sino el UV e IR cercanos), y recurriendo a un sistema experto construido específicamente para tener en cuenta los diversos tipos de información disponible (reflectancia espectral, origen de la muestra, asociaciones minerales, morfología, etc). La validación del método se efectúa mediante el análisis comparativo de muestras y patrones intercambiados entre laboratorios. El desarrollo previsto busca la automatización total del proceso (incluida la calibración) y la capacidad de auto-aprendizaje del sistema. Una vez terminado, el sistema será puesto a prueba en problemas industriales reales (mineralúrgicos o de protección ambiental), gracias a los contactos establecidos con entidades nacionales e internacionales del sector. En el futuro, cabe plantear la extensión del campo de aplicación del sistema a otros tipos de minerales, materiales o producto