Desarrollo de herramienta de caracterización de espumas de flotación a partir de análisis textural de imágenes

Abstract

La flotación de cobre es un proceso por el cual se separan partículas con minerales de cobre de aquellas que no lo tienen. De esto se obtiene concentrado de cobre, el cual es el principal producto asociado a la industria de este metal que es exportado desde el país. El proceso se realiza en una cámara denominada celda de flotación. En esta el mineral es ingresado junto con agua y se le inyecta aire, el cual asciende en forma de burbujas, a las cuales las partículas de cobre se adhieren y forman una fase en la superficie, denominada zona de espuma, donde se acumulan todas las burbujas. La calificación de la calidad de la espuma es una labor muy importante, ya que permite predecir la calidad del concentrado producido. Esta labor es hecha actualmente por los operadores de las celdas y no es un proceso estandarizado, sino que depende de la interpretación subjetiva del trabajador. Se propone en el desarrollo de esta memoria crear una herramienta de caracterización de calidad de espumas de flotación, que funcione mediante una técnica conocida como análisis textural de imágenes, en la cual se analiza la estructura que forman las burbujas. En una investigación previa, se ve que estas técnicas tienen una buena capacidad para clasificar fotos de espuma, aunque en ella se utilizan fotos de espuma de laboratorio y se clasifica por tipo de espumante y no por calidad. Para lograr elaborar la herramienta, se cuenta con dos etapas principales de trabajo. Primero, se trabaja en obtener una gran cantidad de fotos de espumas de flotación industriales en variadas condiciones, con el fin de poder generar una base de datos en la cual poder hacer las pruebas de los algoritmos. Posteriormente, se estudian y analizan técnicas para la discriminación de espumas mediante imágenes, implementándose tres algoritmos de investigaciones previas. Además, se programa un algoritmo totalmente nuevo e ideado durante el desarrollo de esta memoria. Al hacer las pruebas, se obtiene que el algoritmo de distribución de puntos en patrón es el menos eficiente de todos, ya que tiene una baja precisión a la hora de clasificar y es muy lento. El algoritmo del mapa Variografico completo tiene una precisión alta, pero un tiempo de cómputo muy elevado. Por último, los algoritmos de conteo de bordes y de mapa variográfico compacto, tienen altas precisiones a la hora de clasificar por calidad, y tiempos de cómputo bajos, por lo que ambos demuestran ser buenas opciones para ser utilizados en la herramienta. Finalmente, se decide que la herramienta final que se entrega como propuesta utilice ambos métodos para caracterizar una imagen, además de incluir un sistema que permita conocer la probabilidad de pertenencia a cada categoría de calidad existente. Esta metodología de entrega de probabilidad y la combinación de algoritmos que utiliza la herramienta fueron ideados durante el desarrollo de esta memoria, siendo esto último el principal aporte de este trabajo. También se puede concluir que, si bien es posible automatizar un sistema de caracterización de calidad de espumas, las acciones a realizar después de la identificación del problema aún deben ser tomadas por los operadores, ya que hasta ahora no se ha desarrollado un algoritmo automatizado que lo haga.