Determinación de granulometría y estrategia de extracción de material minero para LHD minero por medio de mediciones laser
Professor Advisor
dc.contributor.advisor
Ruiz del Solar, Javier
Professor Advisor
dc.contributor.advisor
Agusto Alegría, Héctor
Author
dc.contributor.author
Madrid Carrasco, Aníbal Alejandro
Staff editor
dc.contributor.editor
Facultad de Ciencias Físicas y Matemáticas
Staff editor
dc.contributor.editor
Departamento de Ingeniería Eléctrica
Associate professor
dc.contributor.other
Fuentes Sepúlveda, Sergio
Admission date
dc.date.accessioned
2015-09-03T18:01:47Z
Available date
dc.date.available
2015-09-03T18:01:47Z
Publication date
dc.date.issued
2015
Identifier
dc.identifier.uri
https://repositorio.uchile.cl/handle/2250/133398
General note
dc.description
Ingeniero Civil Eléctrico
Abstract
dc.description.abstract
La robótica y automatización han tenido un gran impacto en la industria en el país, aumentando sustancialmente la productividad de ésta a lo largo de los años. Uno de los procesos que se ha buscado automatizar en minería, es la extracción de mineral en minas subterráneas, el que se realiza por un Load Haul Dump. Este proceso ha sido parcialmente automatizado, quedando pendiente desarrollar de manera efectiva proceso de carguío para que sea autónomo. Este es difícil de automatizar debido a la variabilidad de la granulometría del material a cargar que se encuentra en el punto te extracción.
Esta memoria se enmarcó en el proyecto de automatización del proceso de carga de un LHD en el Advanced Mining Technology Center (AMTC) de la Universidad de Chile. El trabajo consistió en el diseño y desarrollo de un sistema de medición granulometría del mineral en un punto de extracción y la entrega de un punto en donde se recomiende iniciar la carga de este. En este trabajo se diseña y desarrolla una maqueta a escala del punto de extracción real, en la que utilizando un láser actuado por medio de un servo motor y el framework ROS, se obtiene una nube de puntos la que es procesada por un algoritmo que ocupa segmentación en tres dimensiones. De esta manera se obtiene una serie de clústeres representando cada una de las rocas. Además se implementa un filtro de manera que rocas detectadas con un volumen menor al impuesto por el usuario, no serán consideradas, y finalmente utilizando esta información se entrega una línea en la que se recomienda comenzar el carguío. Este sistema fue sujeto a una serie de pruebas con distintas rocas en diferentes configuraciones obteniendo un error promedio de 14,17 %. También fue sujeto a prueba en un ambiente húmedo, en el que el rendimiento se mantuvo constante y a pruebas en un ambiente con polvo, en donde el láser no fue capaz de atravesarlo por lo que no se obtuvieron resultados. Finalmente se encontró que el tiempo en el que se entrega una nube de puntos por el sistema es 12 segundos y se realizó un análisis teórico para concluir que estos resultados son representativos en un ambiente real.
Concluyendo, se desarrolló un sistema capaz de diferenciar las rocas relevantes del fino, obteniendo su granulometría utilizando el framework ROS y el hardware requerido. El trabajo realizado abre las puertas para el desarrollo y prueba de nuevas estrategias de carguío autónomo en el AMTC. Como trabajo futuro se propone caracterizar rigurosamente el desempeño del láser en ambientes con polvo y realizar pruebas con un LHD a escala para determinar la efectividad de la estrategia de carguío entregada en este trabajo, además de una serie de sugerencias para mejorar el desempeño del algoritmo desarrollado.