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

Abstract

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