University of Zagreb Faculty of Mining, Geology and Petroleum Engineering
Doi
Abstract
Fast and relatively accurate determination of the fragment size distribution of a muck-pile is still a challenge in mining operations and the existing measurement methods are inefficient. In this research, a new algorithm to determine fragment size distribution due to blasting was presented, using the image processing technique. In the newly proposed approach, delineating of the fragmented rock particles, as the main core of processing, was carried out, using a convolutional neural network. Two networks were defined and trained by 150 laboratory and 150 field data images. Also, 30 laboratory and 30 field data images were applied to carry out the validation visually, and by using F1-scores. For the two laboratory and field networks and results obtained by Split-Desktop software automatic edge detection on the same images, the F1-scores are equal to (0.98, 0.74) and (0.99, 0.85) respectively. Also, for determination of fragment size distribution by laboratory data network and Split-Desktop software automatic edge detection on the same images, the Root Mean Square Error (RMSE) for F30 and F80 are equal to (0.36, 1.20) and (0.31, 1.24) respectively. These indicate better performance of the proposed approach for both rock edge detection and fragment size distribution over Split-Desktop software automatic edge detection.Brzo i relativno točno određivanje raspodjele veličine fragmenata usitnjenoga materijala još je uvijek izazov u rudarstvu, a postojeće metode za mjerenja raspodjele nisu učinkovite. U ovome istraživanju prikazan je novi algoritam za određivanje veličine fragmenata uslijed miniranja koji se koristi tehnikom obrade slike. U novopredloženome pristupu ocrtavanje usitnjenih stijenskih fragmenata provedeno je korištenjem konvolucijske neuronske mreže. Dvije mreže načinjene su i trenirane pomoću 150 laboratorijskih i 150 terenskih slika. Također, primijenjeno je 30 laboratorijskih i 30 terenskih slika kako bi se provela validacija vizualnim putem i F1-mjerom (engl. F1-Score). Na istim slikama dvije laboratorijske i terenske mreže imale su F1-mjeru od 0,98 i 0,99 nasuprot 0,74 i 0,85 za dobivene rezultate pomoću automatskoga otkrivanja rubova programom Split-Desktop. Također, za određivanje raspodjele veličine fragmenata pomoću mreže na bazi laboratorijskih podataka srednja kvadratna pogreška (RMSE) za F30 i F80 iznosila je 0,31 i 0,36 odnosno 1,20 i 1,24 kod automatskoga otkrivanja rubova softverom Split-Desktop na istim slikama. To upućuje na bolja svojstva predloženoga pristupa za otkrivanje rubova stijene i raspodjelu veličine fragmenata u odnosu na automatsko otkrivanje rubova programom Split-Desktop
