Análisis mineralógico de escoria de fundición usando sistema de visión

Abstract

La presente memoria de título tiene como objetivo analizar imágenes mineralógicas de escoria de fundición usando un sistema de visión semiautomático de modo de obtener la caracterización y cuantificación de los minerales o fases de minerales presentes en dichas muestras. Principalmente se estudia la composición porcentual de las fases presentes, y su caracterización en el espacio de color RGB, aprovechando la información de color que está en ellas. Dichas imágenes se han utilizado en una tesis hecha con anterioridad, pero con distintos métodos empleados para su cuantificación. El método empleado aquí corresponde a un sistema de visión semiautomático en ambiente Matlab, que permite la segmentación de las imágenes en base exclusivamente a la caracterización de color que se logra. Esto se hace utilizando la Distancia de Mahalanobis. Posteriormente se hace una cuantificación de dichas segmentaciones para cada una de las fases de minerales, y para cada una de las imágenes. Una vez realizada dicha tarea, es posible obtener conclusiones en vista de los resultados, y a su vez, se realiza una comparación con los resultados obtenidos en el trabajo anterior que ha utilizado prácticamente las mismas muestras mineralógicas de escoria de fundición, con la salvedad que para su caracterización y cuantificación se utilizó un programa de análisis de imágenes disponible en la web llamado Scients by Struers, cuyas imágenes son analizadas en escala de grises. Así se puede comparar ambos métodos. Además se tiene los análisis químicos con los cuales comparar. Son observables ventajas y desventajas del uso de este método, como también un buen desempeño y otro menor en las distintas muestras. También es posible concluir acerca de la utilización del espacio RGB y la información que otorgan las imágenes policromáticas. Finalmente se puede obtener una especie de base de datos, información de los pixeles, comportamiento del método para distintos valores de ellos, y comentarios y experiencia para un trabajo futuro en el área del análisis de imágenes mineralógicas.