MINERÍA la mejor puerta de acceso al sector minero MINERÍA / MAYO 2023 / EDICIÓN 548 49 una escena con unas dimensiones de 215 mm × 317 mm. Las imágenes se iluminaron con 2 m de tiras de LED de 16.2 W/m, con una temperatura de color de 4,000 K. La cinta transportadora funcionaba a una velocidad de 1 m/s, que es solo un tercio de las clasificadoras comerciales. Sin embargo, estas utilizan cámaras de escaneado lineal y potentes barras LED, que son capaces de reducir el tiempo de exposición del sensor para obtener imágenes más nítidas. Utilizando el banco de pruebas, adquirimos 867 imágenes de 435 rocas (54.4 kg) ya que, en la mayoría de los casos, se fotografiaron desde dos lados diferentes. Todas las rocas se extrajeron de la misma veta que las pruebas con rocas estáticas, pero aproximadamente dos años más tarde. Además, las rocas se lavaron antes de realizar las pruebas para eliminar el polvo y el barro de su superficie y luego se fotografiaron cuando aún estaban húmedas. Tras crear la base de datos de imágenes, las 460 rocas se secaron y se analizaron en un laboratorio geoquímico mediante ensayos al agua regia y al fuego para estimar sus leyes de oro y plata. Las estadísticas de ley de este grupo de rocas se muestran en la Tabla 1 y corresponden a la campaña de ensayos realizada en enero de 2022. Se realizaron ensayos de clasificación utilizando el algoritmo seleccionado en las pruebas estáticas, que consiste en extraer características de color y textura de las subimágenes y clasificarlas después con redes neuronales entrenadas con etiquetas de geólogos. La única modificación que se introdujo en el algoritmo fue que las subimágenes tenían una longitud lateral de 32 píxeles en lugar de 64, debido a la menor resolución de la cámara y a la menor densidad de píxeles. El algoritmo se entrenó y probó en 100 iteraciones, eligiendo las imágenes de cada conjunto al azar. Sin embargo, a diferencia de las pruebas con rocas estáticas, el conjunto de pruebas con rocas en movimiento se formó eligiendo proporciones de minerales muy parecidas a las que se encuentran en la mina seleccionada. En concreto, las proporciones del conjunto de pruebas son 39% VE, 39% BX, 19% AN y 3% AA. Aunque estas proporciones pueden variar en diferentes vetas y periodos de tiempo, los valores representan medias y fueron validados por geólogos de la empresa minera. Tras realizar las 100 iteraciones, comprobamos que el promedio de MCC de las pruebas con rocas en movimiento era de 0.901, inferior al promedio de MCC de 0.961 obtenido utilizando rocas estáticas. La disminución del rendimiento podría explicarse por uno o varios de los siguientes factores: leyes más bajas, muestras de roca no ideales, superficies húmedas, una menor resolución de la cámara y el desenfoque producido por el movimiento de las rocas. El desenfoque de movimiento es perjudicial para el algoritmo porque distorsiona la textura de la roca. Aunque los tres primeros factores no pueden controlarse, ya que dependen exclusivamente de las características del mineral, los dos últimos podrían controlarse en futuros trabajos utilizando mejores sensores. En particular, usar una cámara de barrido lineal y una fuente de luz más brillante es clave Figura 16. Distribución de los tiempos de procesamiento de las imágenes del grupo de rocas 2.
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