Evaluación y calibración de software para la obtención de granulometría mediante análisis digital de imágenes

Abstract

El potencial que existe de mejorar la productividad global al considerar las etapas de minado y molienda, de una forma interrelacionada, lleva al día de hoy una serie de implementaciones tecnológicas como es el estudio granulométrico mediante el análisis digital de imágenes. Este conlleva numerosas ventajas en su aplicación, sin embargo, su desempeño lo conocen solo quienes lo han instaurado en sus operaciones, de forma que en el presente compilado se estudia a escala la precisión del software Split-Desktop® frente a distintos escenarios y se determina qué variables impactan mayormente los resultados, generando una guía de aplicación para quien desee incorporarlo. El proceso involucra analizar 5 distribuciones de granulometría conocida, dispuestas en plano y simulando una pila, bajo dos niveles de iluminación, diversas distancias focales y número de imágenes; modificando los parámetros de funcionamiento del software en niveles determinados. Los resultados están cuantificados en función de la raíz del error cuadrático medio (RMSE) de la curva estimada, así como la diferencia de 𝑥20, 𝑥50, 𝑥80 con respecto a su valor de referencia. Los resultados se encuentran dentro de lo esperado y se establecen posibilidades de mejora, el análisis estadístico y la interpretación de los mismos indican que efectivamente el software es una buena herramienta, cuya estimación se ve principalmente afectada por la disposición del material fotografiado, no así la iluminación ni la distribución estudiada. De los casos analizados, existen aquellos en que la estimación de los parametros característicos 𝑥20, 𝑥50, 𝑥80 es muy buena, con errores de entre 0% y 5% respecto al valor de referencia, principalmente para curvas suaves y heterogéneas con baja presencia de finos. Se observan errores de hasta un 80% en partículas inferiores a 1 centímetro, lo que refleja los problemas encontrados en la literatura con respecto al tratamiento de finos, la fusión y la división de fragmentos. También se evidencia que, al cambiar el material de entrada al software, existen variaciones en la estimación granulométrica que permitirían identificar dicho cambio y tomar las acciones correspondientes.