MINERÍA la mejor puerta de acceso al sector minero MINERÍA / MAYO 2023 / EDICIÓN 548 23 Abstract Sensor-based ore sorting is a technology used to classify high-grade mineralized rocks from low-grade waste rocks to reduce operation costs. Many ore-sorting algorithms using color images have been proposed in the past, but only some validate their results using mineral grades or optimize the algorithms to classify rocks in real-time. This paper presents an ore-sorting algorithm based on image processing and machine learning that is able to classify rocks from a gold and silver mine based on their grade. The algorithm is composed of four main stages: (1) image segmentation and partition, (2) color and texture feature extraction, (3) sub-image classification using neural networks, and (4) a voting system to determine the overall class of the rock. The algorithm was trained using images of rocks that a geologist manually classified according to their mineral content and then was validated using a different set of rocks analyzed in a laboratory to determine their gold and silver grades. The proposed method achieved a Matthews correlation coefficient of 0.961 points, higher than other classification algorithms based on support vector machines and convolutional neural networks, and a processing time under 44 ms, promising for real-time ore sorting applications. plata. El método propuesto logró un coeficiente de correlación de Matthews de 0.961 puntos, superior al de otros algoritmos de clasificación basados en máquinas de vectores de soporte y redes neuronales convolucionales, y un tiempo de procesamiento inferior a 44 ms, prometedor para aplicaciones de clasificación de minerales en tiempo real. Introducción La ley del oro no ha dejado de disminuir a lo largo de los años, ya que la mayoría de los yacimientos de alta ley se explotan actualmente o ya se han agotado[1,2]. Esta tendencia también se ha observado en metales como el cobre[1] y el manganeso[3]. La explotación de yacimientos de baja ley requiere más recursos que los de alta ley para producir la misma cantidad de concentrado, lo que se traduce en un aumento de los costos de operación y menores beneficios[4]. Se están desarrollando nuevas tecnologías mineras para optimizar el tratamiento y hacer más accesible la minería de baja ley para seguir el ritmo de la creciente demanda de metales. Por lo general, el proceso de extracción aurífera consta de varias etapas que forman una cadena de valor de operaciones, entre las que se incluyen la minería, el chancado, la molienda y la recuperación del oro[5]. La clasificación de minerales mediante sensores es una tecnología de preconFigura 1. Veta en la mina seleccionada que muestra brecha, veta de cuarzo y andesita. 1. Brecha; 2. Veta de cuarzo; 3. Andesita.
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