MINERÍA la mejor puerta de acceso al sector minero MINERÍA / MAYO 2023 / EDICIÓN 548 41 Sistema de votación Tras generar los mapas de probabilidad, la etapa de clasificación utiliza un sistema de votación que analiza la probabilidad de cada subimagen para decidir si una roca está mineralizada o no y, en consecuencia, si debe enviarse a la planta de tratamiento o al vertedero. Los datos de entrada de esta fase son los mapas de probabilidad, y el dato de salida es un único valor de clasificación, que toma un valor de 1 si el algoritmo decide que la roca es mineralizada, o de 0 si decide que la roca es estéril. El sistema de votación corresponde a la cuarta etapa del algoritmo propuesto, representada gráficamente en la Figura 5. El sistema de votación consta de dos etapas principales. En la primera, el algoritmo analiza cada subimagen y compara la puntuación dada por cada mapa de probabilidad. El mapa con la puntuación más alta para una subimagen dada determina su clase mineral cuando el algoritmo se entrena utilizando las etiquetas del geólogo. En cambio, cuando el algoritmo se entrena con las etiquetas obtenidas mediante la realización de ensayos químicos, determina si la subimagen es mineralizada o no comparando la probabilidad predicha con un umbral binario, cuyo valor se determina experimentalmente en la etapa de entrenamiento. Tras asignar una clase a cada subimagen, el algoritmo produce un mapa de distribución de minerales, representado por MMD. Este proceso se presenta gráficamente en la Figura 11. La segunda etapa del sistema de votación cuenta el número de subimágenes que pertenecen a cada clase de mineral, la que tiene la mayor cantidad de subimágenes determina la clase global de la roca. Cuando se entrena con las etiquetas de los geólogos, si la roca en su conjunto se clasifica como veta (VE) o brecha (BX), el algoritmo asume que la roca está mineralizada y debe enviarse a la planta de procesamiento, y si la roca es andesita pura (AN) o andesita alterada (AA), debe enviarse al vertedero. Este proceso de decisión se basa en el hecho de que, por término medio, VE y BX tienen una ley por encima de la de corte. Resultados y discusión El algoritmo propuesto se entrenó y probó primero utilizando las imágenes de rocas estáticas, que corresponden a los grupos de rocas uno y dos. Esta primera prueba se utilizó como ensayo de concepto para validar el algoritmo en un entorno ideal, con muestras de roca seca muy representativas de cada clase mineral y fotografiada con una imagen de alta resolución. A continuación, tras validar el algoritmo en este entorno ideal, se realizaron más pruebas con imágenes de rocas en movimiento correspondientes al grupo tres, que se fotografiaron en un nuevo banco de pruebas con una cámara industrial. Aunque se realizan en un laboratorio, estas pruebas son más representativas de las condiciones que cabría esperar en una clasificadora real, ya que las rocas se fotografían moviéndose a una velocidad constante mientras siguen estando húmedas. Entrenamiento de los modelos de clasificación Para entrenar y probar el modelo de clasificación en la fase de prueba de concepto, el conjunto de datos de imágenes se dividió en un conjunto de entrenamiento y un conjunto de prueba. Como se explicó, el geólogo clasificó las 196 rocas de los grupos de rocas 1 y 2 en cuatro clases minerales, mientras que las 40 rocas del grupo 2 también se analizaron en un laboratorio geoquímico para Figura 13. Representación gráfica del proceso de aumento de datos.
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