MINERÍA la mejor puerta de acceso al sector minero MINERÍA / MAYO 2023 / EDICIÓN 548 27 el rendimiento del algoritmo en un entorno que se asemeja más a una planta de clasificación real. La estructura de este documento es la siguiente. La sección 2 describe los minerales de la mina seleccionada y el sistema de visión. La sección 3 presenta los métodos de procesamiento digital de imágenes y Machine Learning del sistema propuesto. Por último, la sección 4 presenta el rendimiento del método propuesto y lo compara con otros que utilizan diferentes algoritmos de clasificación. Sistemas minerales y de visión La mina seleccionada es una mina subterránea de oro y plata situada en los Andes peruanos, a más de 4,200 m sobre el nivel del mar. Esta se caracteriza por sistemas mineralizados epitermales de baja y alta sulfuración alojados en vetas, brechas y diseminación dentro de rocas volcánicas terciarias. Esta sección presenta las características de los cuatro tipos de minerales más abundantes encontrados en una de las vetas de la mina seleccionada y el sistema utilizado para implementar el algoritmo de clasificación de minerales. Características minerales Todos los fragmentos de roca utilizados en este trabajo se extrajeron de una veta, compuesta principalmente por cuarzo rodeado de roca encajonante volcánica. La veta tiene aproximadamente 2 m de ancho y está orientada en un ángulo de 45°. La transición entre la veta principal y la roca encajonante no es abrupta, ya que hay una zona intermedia en la que la roca encajonante contiene vetas de cuarzo y sulfuros más pequeños. Las rocas que se encuentran en esta zona intermedia se denominan brechas. La Figura 1 muestra una imagen de la veta seleccionada, en la que pueden verse claramente la brecha, la veta de cuarzo y la roca encajonante. Las rocas extraídas de la veta principal (VE) están compuestas de cuarzo (SiO2) y calcita (CaCO3). Aunque el cuarzo no es un mineral económicamente valioso, su presencia está positivamente correlacionada con altas leyes de oro y plata[22]. Esto se debe principalmente a la diseminación de sulfuros[23], como acantita y argentita (Ag2), electrum (una aleación de oro Figura 4. Estructura MDF utilizada para colocar la cámara y la fuente de luz a una distancia fija de las rocas, eliminando así la mayor parte de las variaciones externas de brillo y tamaño de los píxeles. Tabla 2. Número de Rocas e Imágenes Utilizadas para Entrenar y Probar el Rendimiento de los Algoritmos Propuestos Mineral Grupo 1 Grupo 2 Grupo 3 Rocas Imágenes Rocas Imágenes Rocas Imágenes VE 77 234 11 62 104 208 BX 33 44 2 5 185 370 AN 25 137 23 77 60 117 AA 21 50 4 11 86 172 Total 156 465 40 155 435 867
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