MX2007002630A - Aparato y metodo para analisis de tamano, forma y angularidad, para el analisis composicional de particulas minerales y de roca. - Google Patents

Abstract

Se describe el equipo y el proceso para la medicion tridimensional del tamano y la forma y para el analisis composicional de las particulas minerales y de roca y objetos similares. Una mezcla de particulas u objetos del mismo o diferentes tamanos de minerales o de rocas o similares son alimentados individualmente y automaticamente sobre una banda transportadora para las mediciones de la vision de la maquina tridimensional utilizando laser y dos camaras, y subsecuentemente para las mediciones espectroscopicas utilizando luz visible e infrarroja y luego son recolectadas en el extremo del transportador. El software de computadora es utilizado para analizar la medicion automaticamente y para calcular el tamano, la forma, la redondez y preferentemente la composicion petrografica y otras caracteristicas o propiedades de cada objeto individual y la distribucion estadistica de las propiedades relevantes, ya sea de acuerdo a los procesos de medicion integrales o a los metodos especificos del usuario.

Description

APARATO Y MÉTODO PARA ANÁLISIS DE TAMAÑO, FORMA Y I ANGULARIDAD, PARA EL ANÁLISIS COMPOSICIONAL DE PARTÍCULAS i ' MINERALES Y DE ROCA , CAMPO DE LA INVENCIÓN La presente invención se refiere al equipo y a los métodos para el a|nálisis de partículas de minerales y de rocas y específicamente un novedoso aparato y a los métodos para el análisis automático de tales partículas, con base en ! los métodos ópticos y espectrofotométricos para determinar el i tamaño y la forma, | incluyendo la forma y la angularidad, y la composición de las partículas minerales .y de roca y la clasificación de partículas de acuerdo al tamaño, a la forma y al tipo petrográfico. ANITECEDENTES DE LA INVENCIÓN Los métodos clásicos, manuales y mecánicos de análisis de tamaño; descripción petrológica y otros análisis de partículas de roca y minerales están bien establecidos y i son rutinariamente ¡ empleados por las industrias de agregados i de construcción para control de calidad y para la evaluación, i por ejemplo, de los agregados para caminos y agregados de i concreto. No obstante, los métodos tradicionales a menudo I requieren especialistas altamente entrenados y todavía son difíciles de obteríer resultados reproducibles, y éstos son tediosos, consumen ¡tiempo y son caros.

REF. :179966 Han sido : descritos los métodos y el equipo en la técnica anterior para el análisis óptico de partículas minerales y de roca, por ejemplo en los documentos WO02/090942-A1; DEr29800809-Ul ; DE-20117494-U1 ; DE-20219141- I Ul; US-6, 061,130; y US-5 , 309 , 215. No obstante, ninguno de los I métodos o equipo descritos en dichos documentos proporcionan un análisis tridimensional para la determinación automática del tamaño y la , forma (por ejemplo la clasificación de acuerdo a la forma, y la angularidad) de partículas minerales y de roca, ni tampoco proporcionan el análisis de la composición petrográfica. Existe una necesidad para métodos y equipo que puedan proporcionar mediciones confiables y reproducibles de alto rendimiento de las partículas minerales y de roca, para determinar el tamaño, la forma y preferentemente también la composición de tales partículas. BREVE DESCRIPCIÓN DE LA INVENCIÓN Un objetivo de la presente invención es proporcionar un aparato y método para el análisis de alto rendimiento de objetos/partículas en una muestra seleccionada de minerales, rocas, grava, agregados naturales, fabricados o reciclados y similares, para determinar el tamaño y la forma automáticamente de ' cada partícula/objeto en una muestra, que comprende una pluralidad de partículas/objetos donde la determinación de la forma incluye los parámetros que definen forma y angularidad. El aparato de la presente invención combina un I sistema de alimentación adecuado para alimentar dichos objetos en una corriente de capa simple de cierta anchura máxima predeterminaba, tal que los objetos están intercalados j (es decir no traslapados o en contacto directo) con un sistema de detección de imágenes ópticas configurado para obtener datos sup Ierficiales tridimensionales para cada objeto, y un sistema de control que es proporcionado con los medios de procesamiento y el software dedicado para procesar imágenes de dichos 'objetos, y para determinar automáticamente el tamaño y la forma de los objetos, y el retorno de los parámetros que representan el tamaño y la forma de los objetos. Preferentemente, el aparato comprende además un sistema de detección espectroscópica para obtener espectros de las muestras, que son procesados por el sistema de control para obtener datos que representan la composición y/o el tipo petrográfico de lqs objetos de muestra. El aparato y el método de la invención son capaces de analizar automática y i rápidamente las muestras petrológicas , por ejemplo para evaluar la calidad y la adecuación para construcciones, concreto, trabajo én carreteras y aplicaciones relacionadas. I Tales análisis han estado basados hasta ahora en métodos semi-mecánicos tediosos (tamizado y molienda) e inspección i visual manual.

Otro aspecto más de la invención proporciona un método para determinar el tamaño y la forma de los objetos en una pluralidad de objetos en una muestra seleccionada de minerales, rocas, 'grava, agregados naturales, fabricados o reciclados y similares, donde la determinación de la forma incluye al menos la determinación de un parámetro de forma o clase que indica si las partículas son o no alargadas y/o planas y una determinación de la angularidad. Un aspecto adicional proporciona un producto de programa de computadora para llevar a cabo el análisis de datos y determinaciones en los métodos descritos en la presente y el control de adquisiciones de datos. BREVE DESCRIPCIÓN DE LAS FIGURAS La Figura 1 ilustra esquemáticamente el acomodo general del sistema de triangulación de cámara láser para la detección óptica y análisis superficial. Dos cámaras 1 y 2 son mostradas y un láser 3 que dirige un haz láser hacia un objeto 4. La flecha 5 muestra la dirección del movimiento del transportador 11. 6 muestra una fuente opcionalmente incluida de luz IR/VIS y 7 és un espectrofotómetro opcional para medir la absorbancia de IR/VIS de los objetos de muestra 4. Las Figuras 2a-2b muestran un panorama general de un aparato preferido de la invención. La Figura 3 es un diagrama esquemático de la estructura de programa de una porción del sistema de control y del programa para el análisis superficial de detección óptica, como se describe con más detalle en el Ejemplo 1. La Figura 4 muestra una imagen de intensidad de intervalo libre dé efectos de oclusión y perspectiva, que representa una partícula que va a ser analizada por el I algoritmo de morfología matemática descrito en la presente. Las Figuras 5a-5c ilustran cómo la pérdida de volumen ("volumen perdido" o "volumen de ángulos") de una superficie angular es determinada por un procedimiento de morfología matemática "de bola giratoria"; la superficie original es mostrada en la Figura 5a, la transformación es luego aplicada (Figura 5b) y cualesquiera puntos que no pueden ser accedidos por el elemento de estructuración elipsoidal, son suprimidos (Figura 5c). Las Figuras 6a-6c muestran secciones transversales de tres partículas ¡derivadas de las imágenes de intervalo de captura. La línea externa representa el límite original y la línea interna representa el límite después de la abertura morfológica. La Figura 6a representa una partícula bien redondeada, la Figura 6b una partícula sub-redondeada y la partícula 6c una partícula angular. La Figura 7a muestra una gráfica de dispersión de la pérdida de volumen, como es determinada de acuerdo a la invención (ver Ejemplo 2) contra la angularidad visualmente evaluada para cada; partícula, clasificada de acuerdo a la escala de Powers, !que ilustra la variabilidad de la pérdida de volumen dentro ide clases de mayor angularidad. La figura 7b es una gráfica de la desviación estándar del volumen porcentual perdido bajo cada clase, contra el número de Powers evaluado man Iualmente. I La Figura 8 muestra la relación entre la pérdida de volumen porcentual promedio, determinada automáticamente mediante el método de la invención, y el número de Powers para cada categoría. i Las Figuras 9a-9c muestran vistas de monitor i generadas por el sbftware de computadora para implementar la I invención; la figura 9a es una vista que muestra los datos de medición para un objeto simple, incluyendo la longitud de los ejes, la clase de angularidad, la forma de clase, el volumen de los ángulos y más; la figura 9b muestra la distribución acumulada del tamaño de partícula para una muestra, basada en el volumen de la mu Iestra (izquierda) y el número de objeto de I la muestra (derecha) ; la figura 9c muestra la distribución de los objetos de muestra en angularidad, y clases de forma, ambos basados en el volumen (izquierda) y número (derecha) . DESCRIPCIÓN DETALLADA DE LA INVENCIÓN El aparato de la presente invención puede ser fabricado para tipos de muestra particulares, pero es en general adecuado para el análisis automático de muestras de lotes que comprenden una pluralidad de objetos/partículas tales como minerales, rocas, grava, agregados naturales, fabricados o reciclados, y similares. El término "forma" como se utiliza en la presente, se refiere en general a la forma macroscópica y angularidad de un objeto, y' preferentemente también a la textura superficial. Como se utiliza en la presente el parámetro "forma" es utilizado para clasificar los objetos analizados de acuerdo a la proporción de los ejes principales (ejes largo, intermedio y corto) del objeto. De acuerdo con éstos, I los objetos pueden! ser clasificados como se muestra en la Figura 9c en cuatro; clases, alargado, alargado plano, plano y cuboidal . Si todos los ejes son sustancialmente similares en longitud, el objeto es clasificado como cuboidal; si los ejes intermedio y corto son similares y el eje largo sustancialmente más largo, el objeto es clasificado como alargado; si los ejes largo e intermedio son similares y sustancialmente más largos que el eje corto, el objeto es clasificado como plano; y si todos los ejes son diferentes, por ejemplo el eje largo sustancialmente más largo que el eje intermedio que es sustancialmente más largo que el eje corto, el objeto es clasificado como plano alargado. Pueden ser elegidos diferentes; valores de corte para definir los límites entre las clases de¡ forma, en un esquema de clasificación dos ejes son considerados similares si su proporción es menor de 0.67 (eje más corto:eje más largo), pero este valor puede también ser establecido como por ejemplo 0.5 o 9.75. Estas diferentes formas pueden también ser expresadas en términos de una proporción de aspecto escamoso o proporción de alargamiento . En general en la técnica, se considera que una ' partícula es escamosa si su espesor es menor de 0.5 ó 0.67 de su anchura, y una partícula es considerada "alarg da" si su anchura es menor de 0.5 ó 0.67 su longitud, dependiendo de qué estándares se utilicen. Tal clasificación es fácilmente lograda con los métodos de la presente invención ¡ mediante el agrupamiento de los objetos medidos de acuerdo a las proporciones de eje principal medidas y la elección de intervalos apropiados para definir los grupos que se ajustarán a la clasificación de acuerdo a las mediciones comparativas con mediciones de calibre clásicas. El aparato comprende un alimentador para alimentar los objetos de muestra sobre una banda transportadora, tal que los objetos intercalados en una corriente de capa simple que no se traslapan uno con el otro o en contacto directo. En ciertas modalidades los objetos son sustancialmente alineados en una línea simple, tal que un objeto de muestra a un tiempo entra al área de detección del aparato, no obstante, dos o más objetos pueden también ser detectados simultáneamente, siempre y cuando el medio de detección y el software de análisis puedan diferenciar entre objetos. Un número de soluciones alimentadoras conocidas para la persona experta en la técnica pueden ser empleadas de acuerdo con la invención, tal como una o más bandas transportadoras acomodadas a un ¡ ángulo, por ejemplo, perpendicular, con respecto a la banda I transportadora principal del aparato. La modalidad actualmente preferida comprende un elevador espiral vibratorio 8 como se muestra en la Figura 2, las dimensiones del cual dependen de las muestras particulares que van a ser analizadas. Los ' elevadores espirales adecuados son proporcionados por ScanVibro, Dinamarca. Otras configuraciones pueden también ser utilizadas tales como los ali entadores de dosificación vibratoria, que son proporcionados, por ejemplo por Vibratechniques Ltd (Reino Unido) . El transportador principal 11 utilizado en el aparato puede ser i I fácilmente seleccionado por la persona experta y debe ser ¡impulsado preferentemente con un motor de alta precisión adecuado, para asegurar una velocidad fija del I transportador durante la operación del aparato. En una modalidad, es utilizado un motor eléctrico, la velocidad del cual es directamente dependiente de la frecuencia de la corriente alterna • (AC) de entrada, la frecuencia es controlada de manera precisa con un controlador de frecuencia ajustable. En la configuración mostrada en la Figura 2, un transportador de alimentación 12 transmite los objetos desde el alimentador 8 hacia el transportador principal 11, el transportador de alimentación es ajustado a una velocidad más lenta y ayuda en la distribución discreta de los objetos. El transportador principal 11 es impulsado por un rodillo 10 axialmente conectado a un motor eléctrico fijado al panel lateral lejano 14 de la cubierta 13. El lado abierto de la cubierta 13 puede ser también cerrado con un panel lateral frontal montable (no mostrado) Detección óptica y análisis superficial El aparato comprende una fuente de iluminación que emite un haz de luz plano (por ejemplo luz colimada y preferentemente coherente) a través de la banda transportadora principal, típicamente el haz es ortogonal a la dirección de movimiento y preferentemente también al plano de la banda. En una> modalidad, es utilizada una luz láser de diodo coherente con un lente adecuado para crear un haz de luz coherente plano; colimado. La anchura del haz a través de la banda determina la anchura máxima de los objetos que van a ser analizados, típicamente para muestras convencionales de agregados de roca es adecuada una anchura de aproximadamente 40 a 160 mm, tal como del intervalo de aproximadamente 40 a 100 mm, por ejemplo en el intervalo de aproximadamente 40 a 80 mm, tal como < por ejemplo aproximadamente 50 mm o aproximadamente 60 mm, o más ancho tal como aproximadamente 100 mm, 120 mm, 140 mm ó 160 mm. Objetos más largos pueden ser analizados, con la condición de que su eje longitudinal se tienda a lo largo de la banda, tal que la anchura del objeto a través de la banda no sea mayor que la anchura del haz. La anchura del haz a través del plano del haz mismo afecta la resolución del análisis superficial, preferentemente la anchura a la altura superficial máxima del objeto que va a ser' analizado es menor de aproximadamente 0.1 mm, tal como 0.05 mm o menos. No obstante, es difícil definir la anchura del haz;¡ la anchura observada dependerá del nivel de luz ambiental, de la textura de la superficie sobre la cual se proyecta la luz, etc. y en particular de la configuración del lente que está adecuadamente configurado tal que el haz es enfocado a la altura de la partícula estimada, por ejemplo, 30 a 40 mm desde la banda transportadora, o menos para muestras de partículas más pequeñas . La invención es particularmente útil para el análisis de agregados con tamaño de grava (de aproximadamente 2 a 4 mm hasta 40;-60 mm) y agregados de tamaño de piedra desde aproximadamente 20 a 40 hasta aproximadamente 160 mm) y puede ser también utilizado para partículas de tamaño de arena (aproximadamente 0.5 a 2 mm) aunque pueden ser necesarias diferentes configuraciones de alimentador, tales soluciones adecuadas son conocidas por aquellos expertos en la técnica.

Los medios de captura de imágenes comprenden al menos un detector de imágenes, típicamente una cámara de visión de máquina con un lente y detector de CCD o CMOS, el lente se selecciona; con una longitud focal adecuada. El o los detectores están acomodados tales que éstos pueden capturar una imagen de la reflexión difusa del haz de luz plano que ilumina un objeto transportado a través de la trayectoria del haz. El detector de imágenes es controlado para capturar imágenes con un intervalo regular corto tal como aproximadamente 10 ' imágenes por segundo o mayor, tal como aproximadamente al menos 20 imágenes por segundo, incluyendo al menos 24 o al menos 26 imágenes por segundo. Con procesadores más rápidos, una velocidad más alta puede ser obtenida, tal que en el intervalo de aproximadamente 25 a 120 imágenes por segundo pueden ser obtenidas, tal como aproximadamente 40 jó 48 imágenes por segundo, o hasta 75 ó 100 imágenes por ! segundo. La frecuencia de captura de imágenes determina la velocidad permitida del transportador, y de este modo el rendimiento de la medición. Para análisis de alto rendimiento1 es deseada una alta frecuencia de captura de imágenes, tal como al menos 50 imágenes por segundo o al menos 100 ó 120 imágenes por segundo. El software y el sistema de control de la presente invención permite el análisis de alto rendimiento y puede, con la configuración de los sistemas actuales, ser configurado tal que al menos aproximadamente 10Q objetos de menos de 100 mm de diámetro más ancho (eje longitudinal) son analizados por hora, y I preferentemente al ¡menos aproximadamente 200 rocas de menos de 100 mm de diámetro más ancho por hora. Los objetos I alargados más largos pueden no obstante ser analizados, con I la condición de que tales objetos alargados se tiendan en paralelo con la barída transportadora y la anchura del objeto a través de la banda sea menor que la anchura del haz . En consecuencia, el alimentador del aparato es preferentemente configurado tal que los objetos están acomodados sobre el transportador con el eje más largo a lo largo de la dirección de la banda. En una modalidad preferida al menos dos detectores i de imágenes son utilizados, preferentemente tal que éstos i están acomodados pat capturar imágenes de la reflexión del haz plano, estando orientados los detectores hacia el objeto desde un ángulo diferente al haz plano, preferentemente uno sobre cada lado del; haz plano y alineados tal que cada uno de los planos de imagen tiene un eje horizontal perpendicular a la dirección de la banda transportadora, en paralelo con el haz plano. En otras palabras, los detectores son preferentemente alineados con la dirección de la banda, uno enfrente del haz y el otro opuesto al haz, como se ilustra en la Figura 1 y en la Figura 2. El aparato comprende además un sistema de control que está provisto , con medios de procesamiento que tienen almacenados en éstos un programa de computadora y una memoria, para controlar las partes mecánicas y de equipo físico (hardware) • del equipo y para almacenar imágenes controladas, y el ? sistema de control está adaptado para procesar una secuencia de imágenes del objeto para determinar automáticamente el' tamaño y la forma de los objetos y devolver los parámetros que representan el tamaño y la forma, incluyendo la angúlaridad y la forma, de los objetos, y preferentemente también la composición petrológica de los objetos de muestra. En una modalidad del aparato, el sistema de control está adaptado para' procesar las secuencias de imágenes y la imagen superficial ! tridimensional resultante del objeto, con base en un programa de computadora y el cálculo de uno o más de los siguientes parámetros: el tamaño de los objetos; la longitud del eje largo, intermedio y corto; la proporción de alargamiento y la proporción de escamas; la clase de forma; el índice de forma equivalente; el índice de escama equivalente; la aspericidad; la redondez o el valor de angularidad y/o la clase; y la distribución estadística de uno o más de dichos parámetros para una pluralidad de partículas analizadas. En una modalidad preferida, el sistema de control está adaptado para procesar la secuencia de imágenes implementando un algoritmo de morfología matemático para calcular un valor de pérdida de pseudo-volumen que está correlacionado a un parámetro y/o clase de redondez o angularidad. La angularidad de una partícula de roca es tradicionalmente descrita utilizando una de seis categorías sobre la escala de Powers, donde 1 es "muy angular", 2 es "angular", 3 es "sub-angular" , 4 es "sub-redondeado" , 5 es "redondeado" y 6 es¡ "bien redondeado", como fue originalmente sugerido por Powers1. (Powers, M.C. "A new roundness scale for sedimetary partiól s" Jurnal of Sedimentary Petrology (1953) Vol. 23, p. 117-119) . Como se describe con más detalle en la presente, una escala de angularidad puede ser construida con base en las mediciones de angularidad de acuerdo a la invención. La escala puede estar basada en la determinación del "% volumétrico de los ángulos" donde los valores de corte apropiados pueden ser seleccionados para crear intervalos que clasifican los objetos sustancialmente como si fueran clasificados por inspección manual de acuerdo a la escala de Powers. Los inventores han encontrado que es posible clasificar automáticamente con el aparato y el método de la invención, las partículas en clases de acuerdo a la definición de angularidad de Powers con correlación estadística buena a la clasificación independiente por inspección manual. Análisis de morfología El sistema de triangulación de láser de cámara doble de la modalidad preferida de la invención permite suficiente cobertura superficial, proporcionando I efectivamente un modelo completo del hemisferio superior de la partícula. Cada partícula puede de este modo ser representada como una imagen de rango o intervalo libre de oclusión y efectos de perspectiva, como se muestra en la Figura 3. ! Existe una afinidad natural entre la formación de imágenes de intervalo y la morfología en escala de grises. Los datos de turbidez u opacidad obtenidos utilizando la triangulación con láser y representados en la imagen de intervalo es efectivamente una superficie libre en espacio J?3. Con el fin de caracterizar la morfología de la partícula se necesita asumir! ue el objeto es sólido en la región ocluida debajo de la superficie visible. Una imagen de nivel de grises, denotado; como una función f (x, y) en el espacio R2 , es considerado en la morfología de escala de grises como un grupo de puntos [x,y,f(x,y)] en el espacio J?3. La sombra U[f] puede ser definida como: i U[/]={p(x,y, z) :z=/(x,y) } (Eq. 1) La sombra de un grupo X en el espacio R3 es de este modo el volumen de los puntos contenidos dentro de la sombra de X, donde el iluminante es una fuente de luz puntual a una I distancia infinita en la dirección z positiva (Stanley R. Sternberg, S.R. Grayscale Morphology CVGIP 35 (1986), p. 333-355). Esto corresponde a la dirección de iluminación en el sistema de triangulación con láser y la sombra es de este modo análoga a la sombra difundida por el láser. La erosión en escala de grises y la dilatación son entonces definidas como sigue. La erosión de una imagen f con un elemento de estructuración g involucra la traslación del elemento de estructuración a cada punto sobre la imagen, y tomando un "mínimo de diferencias", de este modo: (/Tgr) ( i , j-y) -g (x, y) : ( i -x, j-y) , (x, y) eZ2 ) (Eq. 2) i i Similarmerite, para una dilatación en la escala de grises se traslada e Il elemento de estructuración a cada punto sobre la imagen y se toma un "máximo de sumas", de este modo: (f®g) ( i , j ) =max{f { i -x, j -y) -g (x, y) : ( i -x, j-y) , (x,y)eZ2} (Eq. 3) En su forma estándar, estas operaciones son altamente sensibles al ruido y a las variaciones de I intensidad localizadas. Esto es de interés particular cuando se trata con formación de imágenes de intervalo, ya que cualquier ruido de impulso debido a la mancha de láser y a la oclusión puntual podría tener un impacto mayor sobre los resultados del procesamiento. En la morfología suave, los operadores máximo y mínimo utilizados en la dilatación y erosión son reemplazados con estadísticas de orden ponderado más generales. El elemento de estructuración consiste de un centro "duro" y un límite "blando", donde el centro es ponderado para ejercer más influencia sobre la operación que el límite. De este modo, definimos un sistema de estructuración [B, Á, k] consistente de tres parámetros, los I grupos finitos A y B, AcB, y un número natural k que satisface 1 < k <|B| . B es el grupo de estructuración, A es su centro duro, k \ es su índice de orden o parámetro de repetición. Denotamos el Jc-ésimo miembro más pequeño y el Tesi o miembro más grande un grupo por min(?:) y mas { k) respectivamente, y [ respetando la convención utilizada por Koskinen et al. (Koskinen et al. Soft Morphological Filtres Proceedings of SPIE' (1991) Vol. 1568, p. 262-270), utilizamos i 0 para denotar la operación de repetición. La erosión suave de una imagen f con un sistema de estructuración [B, AJ k] es entonces definido mejor por: f@ [B, A, k] (x)=min(;° [ {k?f ( a) aeAx) {f (b) : b= (B-A) x) ] (Eq. 4) Similarmehte, la dilatación suave de f por [B, A, k] es definida por: f® [ B, A, k] :aeAx}?{/(¿) : be ( B-A) x) ] (Eq. 5) La selección cuidadosa de un elemento de estructuración apropiado es crítica para la eficacia de cualquier operación, morfológica . En el análisis de objetos de acuerdo con la | presente invención, el elemento de i estructuración necesita ser invariante a la orientación de la partícula y la inclinación de las superficies de la partícula en cualquier punto. La abertura morfológica debe también dar como resultado una pérdida mínima de volumen en las partículas por una superficie bien redondeada. Una esfera de tamaño adecuado : es la elección ideal bajo estos constreñimientos. Nuevamente, esto es representado como una imagen del rango ; o intervalo. Cuando se utiliza este procedimiento, efectivamente una aproximación discreta a una i hemiesfera está siendo utilizada, en vez de una esfera continua genuina. La aplicación de las aberturas o cierres morfológicos a imágenes en escala de grises, utilizando un elemento de estructuración con valores de grises que representan la superficie de una hemiesfera, son en general conocidas como las transformaciones de bola giratoria, originalmente descrita por Sternberg (ibid.) como un medio de suavizar las discontinuidades y eliminar el ruido en imágenes de intensidad estándar. El procedimiento puede ser descrito como sigue. En el caso de una oclusión morfológica, la imagen hace girar una bola sobre la superficie tridimensional descrita por los niveles de grises presentes en la imagen. Si la superficie es lisa con curvatura relativamente baja, la bola hará contacto con la superficie én cada punto. No obstante, la bola no hará contacto con los puntos de la superficie contenidos dentro de hoyuelos o canales estrechos, por ejemplo donde la curvatura de la concavidad excede aquella de la esfera. La función resultante es entonces la unión de cada trayectoria que la bola puede seguir, o más específicamente la unión de las traslaciones del elemento de estructuración esférico para cada punto sobre la superficie. Cualesquiera hoyuelos o canales estrechos ¡ en la superficie son de este modo "cerrados" . Similarmente, la abertura morfológica puede ser visualizada como el rodamiento de una bola sobre el lado inferior de la superficie tridimensional. En este caso, son i las protuberancias' de la alta curvatura, tales como los bordes y esquinas agudas, los que se pierden para el procedimiento. Esto es ilustrado en la Figura 5. La superficie original, mostrada en una sección transversal, puede ser observada en la Figura 5a. La transformación es luego aplicada (Figura 5b) . Cualesquiera puntos sobre la superficie que no ¡ puedan ser accedidos por la esfera son suprimidas (Figura 5c) . En esta base contendemos que la abertura de una imagen de rango de una partícula, utilizando un elemento de estructuración esférico de tamaño apropiado, se puede proporcionar un medio de discriminación entre diferentes clases de angularidad, simplemente al analizar la proporción del volumen perdido ("volumen de ángulos") debido al procedimiento. Esto simula efectivamente el proceso de desgaste natural mediante el cual las partículas de la roca tales como la arena y la grava se llegan a redondear, al reducir cada partícula a un estado "bien redondeado" . Podríamos sugerir que en este caso el límite del elemento de estructuración debe ejercer igual influencia hacia el centro, de modo que A=B con respecto a las ecuaciones (4) y (5) . El parámetro de rango k puede ser luego seleccionado de acuerdo al nivel anticipado! de ruido en las imágenes de intervalo. La habilidad discriminatoria de este procedimiento dependerá claramente a un grado mayor de la selección cuidadosa del diámetro del elemento de estructuración esférico utilizado. Más bien, las metodologías originales propuestas para la, clasificación petrológica manual definen la angularidad con' respecto al tamaño de la partícula. El procedimiento utilizado por Wadell (Wadell, H. Vo.2u.me, shape and roundness of quartz parti óles, Journal of Geology (1935) Vol. 43, p. 250-280), considerado en general como autoritario y a partir del cual fue derivada la escala de Powers ampliamente utilizada (Powers, ibid.), involucra la división de los radios promedio de las esquinas de una imagen de grano bidimensional, entre el radio del círculo inscrito máximo.

Dado que una de agregado típico puede contener partículas de tamaños muy diferentes, parece intuitivo que el tamaño del elemento de estructuración deba ser dinámicamente seleccionado de acuerdo al tamaño de la partícula que se analiza. No obstante, la consideración adicional nos conduce a la cuestión del uso de un elemento de estructuración esférico. Primeramente, la altura de la partícula, considerada como la dimensión ortogonal al plano de la imagen, no tendrá! impacto sobre la pérdida de volumen absoluto. Las partículas son alturas proporcionales más grandes permanecen para perder proporcionalmente menos volumen. Además de! esto, la angularidad de una esquina es tradicionalmente medida con respecto a un círculo inscrito I máximo en la proyección dada (Wadell, ibid.). No obstante, una esfera de proporciones adecuadas con respecto a una proyección puede ser inapropiada para otra más. De este modo, con el fin de eliminar la desviación asociada con las proporciones de alargamiento y planeidad de la partícula, se reemplaza el elemento de estructuración esférico con un I elipsoide con proporciones entre dimensiones idénticas a aquellas de la partícula que sufre análisis. Los ejes del elemento de estructuración permanecen alineados con los ejes de la partícula a todos los tiempos durante el procedimiento, asegurando que se 'mantenga la proporcionalidad a partir de una proyección arbitraria bidimensional. Ya que las dimensiones de las partículas agregadas son observadas como propiedades fundamentales y son determinadas como n asunto rutinario, es directo el generar adaptativamente un .elemento de estructuración de proporciones i similares. Empíricamente, los inventores han encontrado que un elemento de estructuración con semi-ejes de 1/6 de la longitud de aquellos de la partícula, dan resultados óptimos.

También se contempla que los elementos de estructuración con la misma proporción entre dimensiones que la partícula que se analiza, pero con otra constante de proporcionalidad puede también ser utilizada, por ejemplo teniendo semi-ejes con un valor en el intervalo de aproximadamente 1/3 a 1/10, tal como i en el intervalo 1/4 a 1/10 de los ejes de la partícula, tal como aproximadamente 1/4, aproximadamente 1/5, i aproximadamente 1/7 o aproximadamente 1/8. La Figura 6 muestra las secciones transversales de tres partículas derivadas de las imágenes de intervalo, capturadas. La línea I externa representa1 el límite original y la línea interna I representa el límite después de la apertura morfológica. La Figura 6a fue tomada a , partir de una partícula bien redondeada. Se p ede observar que el límite permanece prácticamente sin i cambio, y la pérdida de volumen es despreciable. '• Se debe ' notar que cuando se observan secciones transversales tales como se muestran en la Figura 6, la pérdida de volumen no necesariamente corresponde al perfil visible. Por ejemplo, en la Figura 6c, la pérdida de volumen a mano izquierda del perfil, corresponde a una esquina no i visible en esta proyección. Análisis de textura1 Las imágenes adquiridas como se describió anteriormente pueden también ser utilizadas para determinar la textura más ¡fina (aspereza) de las partículas, y preferentemente también la textura intermedia (porosidad) I también. Esto es fácilmente logrado por el análisis de al i menos una porción de las periferias de una partícula en una i imagen o en un períil a través de la hemiesfera superior de la partícula, donde la aspereza (ondulación) de las periferias dará una indicación de la textura fina de la superficie (lisa/ás'pera) . Medición y clasificación de absorbancia/reflectancia Una modalidad útil del aparato comprende una fuente de luz que proporciona un haz de luz visible y/o infrarroja, y un detector espectrofotométrico para detectar las reflexiones del haz a partir de un punto iluminado del i I objeto, y la medición del espectro de absorbancia o reflectancia visible y/o infrarrojo, estando adaptado el sistema de control para procesar dicho espectro, y para compararlo a los espectros de referencia y/o a los valores espectrales basados en materiales de referencia para clasificar el objeto de acuerdo a un sistema de clase predeterminada de tzipos y/o variantes de partículas minerales y de roca y objetos similares. Con esto, el aparato y el método de la invención son capaces de clasificar i automáticamente las muestras de roca, los agregados y i similares, de acuerdo con un sistema de clasificación predeterminado . El aparato es preferentemente configurado para clasificar las muestras de acuerdo al sistema de clasificación como jse describe en el estándar Europeo EN-932-3, tal que los objetos de muestra que representan al menos 10 de las clases más comunes y preferentemente al menos 15 ó 20 de dichas clases pueden ser determinados automáticamente. El sistema de clasificación agrupa los tipos de roca como sigue: ¡ rocas ígneas plutónicas: granito, sienita, granodiorita, diorita, gabro; rocas ígneas hipabisales: dolerita, diabase; rocas ígneas extrusivas (volcánicas) ; riolita, traquita, andesita, dacita, basalto; rocas sedimentarias (divididas en dos grupos basados ¡en su origen): rocas clásticas; arenisca, conglomerado, brecía, arkose, greywacke, cuartzita, pizarra (piedra de cieno); rocas no clásticas, químicas y biogénicos; piedra caliza, greda, dolomita, chert; rocas metamórficas; amfibolita, gneis, granulita, hornfelsa (roca corneana) , mármol calcítico/dolomítico, cuartzita, serpentina, esquisto, pizarra, milonita. No obstante, es altamente preferido que el aparato I y método de la invención sean capaces de clasificar cualquier objeto de muestra dado en cualquiera de las clases anteriores, en algunas aplicaciones prácticas será altamente i útil determinar fácilmente un número de clases principales, I cada una de las cuales puede comprender una o más de las I clases anteriores, muestras de las cuales tienen propiedades de agregado similares, y de este modo no necesitan ser distinguidas para el uso industrial /construcción. Dos rutas principales son preferidas para el análisis espectral y la comparación a espectros y/o valores de referencia, ya sea utilizando métodos estadísticos usando clasificadores estadísticos o utilizando redes neurales. Las redes neurales consisten de una red interconectada de ! sus unidades básicas, las denominadas i neuronas . La neurona recibe un vector de información que ; contiene R valores ! diferentes y multiplica tal valor Pi con un peso discreto, , w . La suma de estos productos, por ejemplo, el producto de puntos de los vectores p y w, posiblemente más una desviación b, es la entrada a la función f de transferencia ; de la neurona, que devuelve un valor de salida a. La red es "entrenada" antes de que pueda proceder el análisis de la muestra real, el producto de este entrenamiento es una colección de pesos ajustados que puede i esperarse que regresen a un valor correcto, por ejemplo el número de clase, cuando se dan valores de entrada para una ' muestra desconocida,. i Los inverítores han encontrado que es útil en los i métodos de la invención aplicar los métodos estadísticos utilizando un pro'cedimiento de onda pequeña. Las ondas pequeñas tienen propiedades locales adecuadas y se ha constatado que son ; apropiadas para la modelación estadística de datos dimensionales altos. En una modalidad, las ondas pequeñas de Daubechies con dos momentos de desvanecimiento son utilizadas. La¡ precisión de la clasificación puede ser mejorada mediante él uso de varias mediciones a partir de diferentes posiciones de cada objeto de muestra de I referencia. Para tales mediciones de medios, una predicción confiable del miembro de clase puede ser fácilmente derivado por el uso de pequeñas ondas . La fuente de luz visible e infrarroja proporciona preferentemente luz visible e infrarroja que comprende el intervalo de longitud de onda de aproximadamente 340 a aproximadamente 4Ó00 nm, tal como preferentemente de aproximadamente 340 a aproximadamente 1200 nm, en donde un detector adecuado ¡es seleccionado, el cual detecta dicho intervalo. Los det ctores espectrofotométricos adecuados pueden ser fácilmente seleccionados por la persona experta, por ejemplo, tales1 como los Espectrómetros AvaSpec de Antes (eerbeek, Holanda) quienes también suministran fuentes de luz i adecuadas que pueden ser seleccionadas para proporcionar luz en el intervalo de longitud de onda adecuado. Se debe , notar que el novedoso aspecto de la invención que pertenece al análisis espectroscópico puede ser implementado como una modalidad única, por ejemplo, un aparato que comprende las características necesarias anteriormente descritas para el análisis espectroscópico de objetos y el análisis petrográfico automático como se describe en la presente. Tal aparato podría en general comprender un alimentador adecuado y un transportador preferentemente como se describe para las modalidades anteriores; una fuente de luz que proporciona un haz de luz visible y/o infrarroja y un detector espectrofotométrico para detectar secuenciálmente las reflexiones de dicho haz a partir de un punto iluminado del objeto, y midiendo la absorbancia visible y/o infrarroja o el espectro de reflectancia como se describe anteriormente, teniendo el aparato un sistema 'de control para un análisis espectral y la comparación con los espectros/valores de referencia como se describe con detalle adicional en la presente. La invención proporciona en otro aspecto más como se mencionó anteriormente, un producto de programa de computadora para llevar a cabo el análisis de datos y preferentemente también para controlar la adquisición de datos en los métodos como se describen en la presente, para el análisis automático de datos de imágenes como se describen en la presente, para el análisis automático de objetos de muestra como se ¡definen anteriormente. El producto de I programa de computadora comprende los medios de instrucción para instruir a un procesador de la computadora, cuando es cargado y corrido sobre una computadora para: recibir datos :de entrada de al menos dos detectores de imágenes configurados para capturar a un mínimo las imágenes secuenciales de frecuencia predeterminada de la reflexión de un haz coherente plano que ilumina a través i de la dirección de una corriente de dichos objetos que i se mueven a una velocidad predeterminada, - almacenar las imágenes y procesar las imágenes para cada objeto, para obtener datos que indican el tamaño del objeto y los datos superficiales tridimensionales, o un mapa de conjtorno y los mapas topográficos que representan dicho objeto, - determinar con1 base en los datos obtenidos, uno o más I parámetros de i tamaño y parámetros de forma para los objetos, donde los parámetros de forma comprenden un parámetro de forma y/o la clasificación que indica si las partículas son alargadas y/o planas y un parámetro de angularidad/redondez y/o clasificación. El producto de programa de computadora utiliza preferentemente cualquiera de los métodos de análisis I anteriormente descritos y los algoritmos morfológicos. i En ciertas modalidades, el producto del programa de computadora puede ser separado en unidades sustancialmente I separadas, una unidad para la adquisición de datos y el control del aparató medición (calibración de la velocidad del transportador, detectores, etc.) y otra unidad más que puede ser corrida sobre una computadora separada para el análisis de datos y la presentación de datos. En una modalidad útil el producto de programa de computadora está ' además adaptado para introducir datos espectrales visibles y/o infrarrojos obtenidos para cada objeto como se describe anteriormente, y analizar de acuerdo con los métodos descritos en la presente, con el fin de determinar la información petrológica u otra información de la composición, como se describe anteriormente para los objetos. Preferentemente, dicha información comprende una clasificación del objeto de acuerdo a un sistema de clase i predeterminado de1 los tipos de rocas petrológicas y/o variantes como se describen con detalle anteriormente. i La presente invención no está de ningún modo restringida a la descripción específica de la especificación y las figuras, sino que también abarca cualesquiera modificaciones dentro del alcance de las reivindicaciones anexas. Por ejemplo, se podrían utilizar o tener diferentes longitudes de onda de luz de aquellas especificadas aquí para las mediciones espectroscópicas y diferentes lentes y sondas de reflexión; una cámara extra para obtener información adicional sobre las propiedades de textura superficial y el color; el sistema para clasificar los objetos después de la medición y de acuerdo a los resultados de las mediciones; diferente tipo de alimentador y el sistema para controlar la entrada y salida de partículas u objetos hacia y desde el transportador; más de una hilera de objetos alienados para la medición. También, el equipo de la invenpión podría ser utilizado para la medición del tamaño, la forma o la composición de otros materiales, como: minerales; '. especímenes de núcleo perforado o trituraciones; otolitos en peces; material de construcción reciclado; minerales industriales; piedras decorativas; troceados; minerales metálicos y aleaciones. EJEMPLOS ; Ejemplo 1: Guía para programar parte del análisis de tamaño, forma y angularidad La estructura del programa es mostrada diagramáticamente én la Figura 2. La siguiente sección I describe brevemente' el papel y funcionalidad de las secciones de una versión inici I al de una modalidad de software. I Calibración de la cámara 1. Es capturado un cuadro simple. Para cada1 columna en la imagen, el píxel más brillante (teóricam nte correspondiente al centro de la línea de láser) es localizado. Cuando la intensidad del píxel excede la "intensidad mínima" (utilizada para distinguir entre los pixeles ' atribuibles a la línea de láser y los ¡ pixeles correspondientes a los niveles de luz antecedente o de fondo) , "el algoritmo de triangulación subVI" es llamado para calcular la altura en ese punto. Es de este modo generado para el cuadro un arreglo unidimensional de valores de altura. El valor mediano es tomado como la altura de la banda. Éste es utilizado como un valor de referencia en todos los cálculos de triangulación subsiguientes. El valor mediano es tomado debido a que la mayoría de las columnas en ;el cuadro de imagen debe ser cubierto por la línea de láser. Seleccionando de este modo la media, significa que no recogemos un valor de altura correspondiente a una línea ocluida. Además, también se excluyen valores alejados provocados; por el polvo, etc. i Calibración de la cámara 2. Es el mismo procedimiento que se describe para la cámara 1.

"Máquina de Estado"! I Estado Q: Responde a un comando de "paro o detención". Cierra ¡las imágenes, aclara la memoria, etc. Estado 1 ' (estado inicial) : Adquiere continuamente los cuadros de la ' cámara 1 (paralelamente con la dirección del movimiento) . Recurre a "detector de partículas subVI basado en oclusión" para contar el número de líneas ocluidas en cada cuadro. Si el número de líneas ocluidas excede el "nivel de disparo de oclusión" -indicando que una partícula por venir está ocluyendo la línea láser desde la cámara, el sistema se mueve al estado 2. Si el paro es presionado a cualquier tiempo, él sistema se mueve al estado 0. Estado 2 (adquirir datos) : Adquiere continuamente cuadros de ambas cámaras. Recurre a la "triangulación calibrada subVI" para generar arreglos de datos de altura. Recurre a "fusionar líneas subVI" para fusionar los datos de altura generados de¡ cada cámara. La rutina utiliza un seguro de Boolean para indicar cuándo el sistema ha comenzado a adquirir datos de la superficie de la roca (por ejemplo cuando los valores de altura devueltos por la "triangulación calibrada subVI" excede el umbral de altura mínimo) . Esto es inicialmente ajustado a falso, y se asegura a verdadero tan pronto como es devuelto un valor de alta positivo. Criterio de paro 1: Si el seguro permanece falso por más de un número predeterminado de líneas (control de "líneas inactivas máximas"), no existe claramente una partícula bajo el láser y el disparo debe haber sido falso. En este caso, la rutina detendrá la adquisición de datos y regresará al estadoi 1. Criterio de paro 2 : Si el seguro ha sido disparado (por ejemplo ajustado a verdadero) y ninguna cámara está adquiriendo datos de altura positiva, esto debe indicar el final de una partícula. No obstante, ya que esto podría ser provocado por la! partícula intermedia de oclusión, es necesario permitir 'una cierta tolerancia. Como tal, cada vez que un par de cuadros es capturado y estas condiciones son cumplidas, un contador es incrementado. Si la cámara adquiere subsecuentemente datos de altura positivos, el contador es reajustado a cero. Si el contador excede un valor predeterminado ("cuenta de gracia"), el sistema deja de adquirir y procede al estado 3. Criterio ¡ de paro 3 : Si el botón de paro es presionado a cualquier tiempo, el sistema cambia directamente al estado 0. Criterio de paro 4. Si ocurre un error de adquisición a cualquier tiempo, el sistema deja de adquirir y persuade al usuario. Si menos que las "líneas adquiridas mínimas" (control de usuario) son adquiridas en este estado, el sistema cambiará n evamente al estado 1 en vez de al estado 3. Esto indica una partícula demasiado pequeña para ser procesada . Estado 3 , (procesar la imagen de intervalo) : Este estado toma la imagpn de intervalo fusionada en el formato de arreglo como una , entrada y recurre a todos los subVI (subrutinas denomi adas como instrumentos sub- "virtuales" (ver ambiente de s.oftware Labview de National Instruments) necesarios para cuántificar las propiedades de la partícula. Existe también una ; opción para que el usuario seleccione y observe algún perfil de altura arbitraria a través de la partícula, que es probable que sea útil cuando se ajusta el dispositivo y se corren los diagnósticos. Guía para subVIs ! Detector de partículas subVI basado en oclusión: Este VI es utilizado para detectar la presencia de rocas que se aproximan a la 'línea del láser. Esto funciona mediante monitoreo de la imagen (en formato de arreglo) de la línea de láser observada por la cámara de frente a la dirección del movimiento. Para cada columna en la imagen, es localizado el píxel más brillante: Si la intensidad del píxel más brillante en una columna particular es menor que la "intensidad mínima" (intensidad min) (un umbral determinado por el usuario), se dice que esa columna está ocluida. Para cada cuadro capturado por la cámara, este VI devuelve de este modo el número de columnas ocluidas . Algoritmo, de triangulación subVI : Esta porción de software implementa un algoritmo que calcula las coordenadas espaciales de un punto de imagen simple. Las entradas son f (longitud focal del lente de la cámara en mm) , d (distancia entre el centro del lente y la banda transportadora, medida a lo largo del eje de la cámara en mm) , theta (el ángulo de triangulación en grados), j (coordenada del píxel en la I dirección vertical!, medida por omisión desde la parte superior izquierda ;de la imagen) , i (coordenada del píxel en la dirección horizontal, medida por omisión de la parte superior izquierda de la imagen) y los parámetros sensores de la cámara (dimensiones físicas en mm y en pixeles) . El VI devuelve la coordenada y y z del punto, siendo la coordenada x determinada por la posición de la banda transportadora. Triangulación calibrada subVI : Este toma un cuadro de imagen simple (en el formato de arreglo) y localiza el centro de la línea láser en cada columna utilizando una técnica de "centro de gravedad". Este VI recurre luego al "algoritmo de triangulación subVI" para cada valor de pico localizado y regresa una línea de datos de altura. Líneas de ¡ fusión subVI : Esto toma las dos líneas de los datos de línea ¡ generados por el "subVI de triangulación calibrada" para cada una de las dos cámaras y las fusiona para producir una línea simple de datos de altura. Antes de la ejecución de este VI, una de las líneas debe ser invertida (las dos cámaras apuntan en direcciones opuestas) y las líneas deben ser¡ alienadas de modo que los elementos particulares de cada arreglo lineal correspondan a la misma I localización espacial. Las dos líneas son luego fusionadas en un punto por base puntual por los siguientes criterios: ¿el valor de altura regresado por cada cámara difiere más que la "diferencia máxima"? Si es NO: Tomar el [promedio de los dos valores Si es SI: ¿cualquiera de los valores son = 0? Si es SI: El punto es ocluido desde una de las cámaras . Tomar el ; más grande de los dos valores como la altura en ese punto. Si es NOl: La diferencia es probablemente debida a la iluminación especular o a la inter-reflexión, la cual en general da como resultado un valor espurio artificialmente alto. Tómese el má's pequeño de los dos valores como el peso en ese punto. i Cualesquiera pixeles con un valor de altura de menos que o igual a 10 son luego ajustados a 0, correspondiendo al ,nivel de altura de referencia de la banda. Verificación de anchura subVI : Ésta es utilizada para ayudar a la alineación y calibración de las dos cámaras . La entrada es una línea de datos de altura generada por I "triangulación calibrada subVI". El VI regresa la anchura de la partícula en pixeles y el índice de la posición izquierda más alejada de la! partícula. Este VI puede ser utilizado I sobre la línea devuelta por las dos cámaras, con el fin de eliminar las diferencias. SubVI de acercamiento de eliminación de oclusión de i MM: Este VI utiliza un acercamiento morfológico de nivel de gris para eliminar ¡ cualesquiera discontinuidades (orificios) dentro del límite de la partícula, provocados por un punto que es ocluido ;desde ambas cámaras . El elemento de estructuración está diseñado para tener un impacto mínimo sobre las características superficiales genuinas . SubVI de apertura de eliminación de pico MM: Este VI utiliza una apertura morfológica de nivel de gris para eliminar cualesquiera picos (ruido de impulso) sobre la superficie recuperada, provocada por inter-reflexiones provenientes de ! las concavidades. El elemento de estructuración está diseñado para tener un impacto mínimo sobre las características superficiales genuinas. SubVI automática MiniBoundingbox (caja de unión mínima) : Esta VI determina la longitud y la anchura de la partícula. La imagen de intervalo adquirida es el umbral (reducida a una ¡representación binaria, donde un valor I representa la partícula y el otro representa el fondo) . La orientación de la partícula es determinada utilizando una función de visión IMAQ estándar, basada alrededor del análisis de los momentos. La imagen de la partícula es luego rotada para alinear sus ejes principales con el sistema de coordenadas de la¡ imagen. Un rectángulo de encerramiento mínimo es ajustado a la imagen. El lado más largo del rectángulo es tomado como la longitud de la partícula y el lado más corto es tomado como la anchura. Calcular subVI de tamaño de tamiz: Este VI calcula el tamaño de tamiz¡ pasable mínimo de una partícula a partir de su anchura y altura calculadas utilizando un procedimiento de cálculo. El volumen de la partícula como un elipsoide equivalente es también calculado. Comparación de los resultados de forma de subVI : Este VI toma los valores numéricos de la longitud, la anchura y la altura y los convierte a un formato adecuado para la visualización. SubVI de: remuestreo de imagen: Esto reduce la resolución del arreglo de imágenes por un factor de reducción especificado, antes; de la determinación de la angularidad de la partícula. SubVI controlador de bola giratoria: Este VI proporciona una estructura en la cual pueden ser entendidas las operaciones nec I sarias para calcular la angularidad. Este i VI recurre a la "subVI calculador de elipsoide adaptativa" para generar un elemento de estructuración elipsoidal de acuerdo a las dimensiones de la partícula bajo análisis. "subVI de algoritmo de bola giratoria" es luego recurrido para realizar la apertura morfológica. La pérdida de volumen incurrida por la partícula es luego convertida a un valor de escala de Powers . SubVI calculador de elipsoide adaptativa: Genera un i elemento de estructuración hemi-elipsoidal con ejes principales 1/6 aquellos de la partícula (después del re-muestreo) . SubVI de ; algoritmo de bola giratoria: Realiza una apertura morfológica sobre un arreglo de imágenes dado utilizando un elemento de estructuración dado. SubVI dé distribución en el tamaño de tamiz: Actualiza la distribución acumulativa de tamaño de partícula (representada como 'un arreglo discreto con incrementos de 0.5 mm) cada vez que es procesada una partícula. Ejemplo 2: Análisis de angularidad de las partículas de roca Fueron exploradas un total de 200 partículas de rocas en el interyalo de tamaño de 8 a 32 mm utilizando el sistema de triangulación con láser y analizadas mediante el algoritmo de morfología elipsoidal. Antes del análisis, las i partículas fueron1 visualmente evaluadas y calificadas manualmente de acuerdo a la escala de Powers por los geólogos i en dos instituciones independientes. La Figura 6 muestra una gráfica de dispersión de la pérdida de pseudo-volumen debida a la apertura morfológica contra la angularidad visualmente (manualmente) evaluada para cada partícula, representada de acuerdo con la escala de Powers como un nµmero entre 1 (muy angular) y 6 (muy redondeada) . La primera observación es que la desviación en los resultados es muy¡ grande y parece incrementarse con la angularidad. Esto puede ser confirmado al trazar gráficamente la desviación estándar del volumen porcentual perdido bajo cada categoría contra el número de Powers, como se muestra en la Figura 7b. Se puede observar que la desviación estándar se incrementa a cada proporción o velocidad claramente uniforme conforme se incrementa la angularidad como también se indica en la Figura 7a que muestra la distribución del volumen de medición perdido dentro de cada clase. Esto sugiere que las desviaciones son debidas a las dificultades en clasificar manual y objetivamente la angularidad -una partícula bien redondeada puede ser fácilmente identificada como tal, mientras que la discriminación entre partículas más angulares i es mucho más difícil. Con el fin de examinar la efectividad del algoritmo de la invención, la relación es determinada entre la pérdida dé volumen porcentual promedio y el número i de Powers para cada categoría. Esto es mostrado en la Figura i 8. La correlación es clara, existe una relación casi lineal I entre la pérdida dé volumen porcentual promedio y el número de Powers evaluado ' manualmente . Los resultados dan un valor de correlación de 0, .987. Ejemplo 3: Análisis petrográfico Fue desarrollado un método para obtener la información respecto a la textura de las muestras de roca analizadas. La textura es principalmente influenciada por los tamaños de cristales individuales y por lo tanto da I información que puede ser importante para la clasificación, ya que el tamaño , de cristal de las rocas puede variar dependiendo de su tipo. En resumen, el método funcional como sigue: éste inicia mediante la1 colocación de la muestra en una imagen bidimensional tomada por una cámara digital (por ejemplo la cámara industrial tipo CCD o CMOS) colocada por arriba del I objeto (por ejemplo, después de la luz láser y el montaje de cámara utilizado para la evaluación de angularidad) y seleccionando una parte desde su parte intermedia, con el fin de evadir el fondo o antecedente y las sombras . La imagen es luego convertida al una imagen en la escala de grises y el número de tonos dé gris reducido a entre 2 y 25. Fueron i realizados los experimentos con diferentes números de colores y este intervalo 2,-25, pareció dar buenos resultados, y al parecer los mejores! resultados estuvieron en el intervalo de 4 a 8. ; Después de la reducción de los colores, cada píxel es evaluado y es1 creada una matriz denominada de co- ocurrencia, la cual contiene información respecto a la probabilidad de que dos pixeles vecinos sean del mismo color. Intuitivamente, sé puede observar - que si la roca tiene cristales grandes, es más probable que los pixeles vecinos tengan el mismo color, y viceversa. En la matriz de co-ocurrencia, P, cada entrada pij representa el número de casos en los cuales un píxel del valor i de escala de grises está en la distancia d predefinida a partir de un píxel del valor j , con d que es normalmente un vector que señala hacia el siguiente píxel a la derecha, o posiblemente una conexión de vectores, de modo que todos los pixe?es circunvecinos pueden ser evaluados . Las entradas diagonales de P, es decir todas las entradas Pij donde i=j , representan el número de casos en los cuales los pixeles comparados, tienen el mismo color. Por lo tanto, en las muestras con cristales grandes, los valores más grandes dentro de P están ; situados sobre las diagonales o cerca de ellas, mientras que para las muestras con cristales pequeños los valores están más uniformemente distribuidos alrededor de la matriz . Después de que la matriz P de co-ocurrencia ha sido construida, fueron ; utilizadas las siguientes ecuaciones para derivar la información respecto a la textura, más o menos mediante la evaluación de la distribución de los valores dentro de P: Energía = ??p2 (i J) ( Ec . 5 ) I I Entropía = - ?P(i,j)\ogP(i,j) ( Ec . 6 ) Contraste = ??(i ')2P(i,j) ( Ec . 7 ) ' J Homogeneidad = — l - (Ec. gj Las muesjtras analizadas en el Ejemplo fueron adicionalmente espectroscópicamente medidas además de ser fotografiadas como' se describe anteriormente. Las muestras fueron de cuatro diferentes tipos de rocas, dos de las cuales fueron divididas en dos variaciones . Los cuatro tipos de roca fueron basalto, gabro, riolita y granito. Las muestras de basalto y granito fµeron además divididas en dos categorías o variedades. Por lo tanto, las muestras representaron seis diferentes muestras de roca, y cada una contenía diez sub-muestras, ver Tabla 1. Las muestras fueron medidas en dos diferentes campos del espectro: en la región o intervalo de 400 a 1100 nm, aquí denominadas como el Intervalo Visible (VIS) , y en el intervalo de 1000 a 3000 nm, denominado aquí i como el Intervalo de Infrarrojo Cercano (NIR) y finalmente en el Intervalo de Infrarrojo Intermedio (MIR) , 3000 a 30000 nm. Cada sub-muestra fué medida en un punto en VIS y tres puntos en MIR y NIR. Aunque fueron obtenidas 60 mediciones en VIS y 180 en MIR y NIR respectivamente. Resultados Región Visible (VIS) Aunque el espectro de las muestras es más bien homogéneo en la región visible (aquí de 400 a 1100 nm) , con I una pendiente más bien constante y poco "valles" y "colinas", su clasificación fue muy precisa. Tomando en cuenta el número limitante de mediciones, es decir 60, una precisión de aproximadamente 80 por ciento es probablemente más que aquella que se podría esperar. También, al hacer más mediciones debe ser fácil mejorar la clasificación. Un factor común en la clasifi¡cación. Tabla 1. Muestras En todos ,los aspectos, por ejemplo VIS, NIR y MIR el error que ocurría más frecuentemente era cuando se clasificaban muestras de la clase o número 4 y 5. En esos casos, las muestras de la clase 4 fueron casi sin excepción clasificadas como pertenecientes a la clase 5, y viceversa. En vista de esto y ¡del hecho de que las muestras de la clase 4 y 5 podrían en la, mayoría de casos ser consideradas como un tipo similar de agregado (que es el mismo tipo de roca) , fue realizada una clasificación donde esas dos clases fueron tomadas como una ' sola. Eso incrementó la precisión de clasificación dramáticamente, yendo hasta tanto como 98 por ciento, aunque una precisión más realista podría probablemente estar entre 90 y 95 por ciento. Región de infrarrojo cercano (NIR) El espectro en la región de infrarrojo cercano es muy homogéneo pero : tiene características más aparentes que las que se pueden utilizar para distinguir entre las clases al observar su espectro. En resumen, una precisión de clasificación tan alta como de 95 a 98 por ciento pudo ser muy fácilmente obtenida, ocurriendo los únicos errores en las clases 4 y 5. Después de reducir éstos a una clase, la precisión fue sin ninguna excepción de 100 por ciento. i EJEMPLO 4 i Análisis automático y presentación de datos Un programa que es fácil de usar por parte del usuario y la interconexión de computadora han sido desarrollados para la presentación de los datos obtenidos a partir del análisis de alto rendimiento de las partículas de roca con un apartp como se muestra en la Figura 2. Las imágenes en pantalla que muestran ejemplos de la salida del I programa de computadora, se muestran en la Figura 9. (I) Determinación del tamaño El programa determina los ejes principales de cada objeto a partir del la imagen adquirida, donde el eje largo (L) es la distanciaj más larga entre dos puntos del objeto, el eje intermedio (I)¡ es el eje más largo ortogonal al eje principal y el eje1 corto (S) es ortogonal a los otros dos ejes. ' El tamaño de cada partícula es indicado con un parámetro de volumen, por ejemplo el volumen calculado de un i elipsoide con dimensiones externas correspondiente a los ejes principales. Esta determinación corresponderá de este modo sustancialmente a una medición de tamaño como se define en el estándar Europeo Noi EN 933-1. (II) Clasificación de forma Con base- en la proporción entre los ejes cada objeto es clasificado en uno de cuatro grupos: I alargado, ¡plano y alargado, plano y cuboidal. I Si ambas proporciones S/I ("proporción de hojuelas") e I/L ("proporción de alargamiento") son mayores de 0.67, el objeto es cuboidal; si I/L es >0.67 y S/I <0.67 el objeto es plano; si I/L <0.67 y S/I>0.67 el objeto es alargado; y si I/L¡ <0.67 y S/I<0.67 el objeto es alargado-plano. Nótese que otros valores de corte pueden también ser utilizados, por ejemplo 0.5. Cada objeto es clasificado en la clase apropiada y i una distribución ' acumulada de las partículas en las diferentes clases calculada con base en el número de partículas y el volumen acumulado total de partículas . I La determinación obtenida puede ser directamente correlacionada con el índice de forma y el índice de formación de hojuelas como se define por los estándares Europeos No. EN 933:4 y No . EN 933:3, respectivamente, por ejemplo los datos obtenidos dan información equivalente como el calibre y las mlediciones de tamiz de barra descrito por I estos estándares. i (III) Clasificación de angularidad La angularidad ("% de volumen de ángulos") es calculada para cada partícula con base en el análisis morfológico del análisis tridimensional adquirido como se describe anteriormente. Cada partícula es clasificada en una clase apropiada a partir de un grupo de seis clases (1) bien redondeada, (2) redondeada, (3) sub-redondeada, (4) sub-angular, (5) angular, y (6) muy angular.

La clasificación es linealmente correlacionada al "volumen porcent al de los ángulos" calculado. La distribución acumulada de las partículas en diferentes clases es calculada con base en el número de partículas y en el volumen total acumulado de las partículas. Se hace constar que con relación a esta fecha, el mejor método conocido por la solicitante para llevar a la práctica la citada1 invención es el que resulta claro de la presente descripción de la invención.

Claims (37)

1. REIVINDICACIONES
2. Habiéndose descrito la invención como antecede, se reclama como propiedad lo contenido en las siguientes i reivindicaciones: 1. Un aparato para el análisis automático del tamaño y la forma ¡de una pluralidad de objetos de muestra seleccionados de ; minerales, rocas, grava, agregados naturales, fabricados o reciclados y similares, el aparato i está caracterizado porque comprende: i a) una unidad alimentadora para alimentar los objetos intercalados en una corriente sobre una banda transportadora, b) una fuente de iluminación que dispersa un haz colimado de luz a través de la banda transportadora, c) el medio de captura de imágenes que comprende al menos un detector de imágenes para capturar una imagen de la reflexión del haz plano que ilumina dicho objeto, el aparato comprende además un sistema de control que está provisto con los medios de procesamiento que tienen almacenados en éstos un programa de computadora y una memoria para controlar las partes mecánicas y de equipo físico (hardware) del equipo, y para almacenar imágenes capturadas, el sistema de control está adaptado para procesar una secuencia de imá I genes del objeto para determinar automáticamente eli tamaño y la forma de los objetos, y devolver los parámetros que representan el tamaño y la forma I de los objetos, ¡los parámetros de forma incluyen los i parámetros que indican la forma y la angularidad. 2. El ' aparato de conformidad con la reivindicación 1, caracterizado porque los medios de captura de imágenes comprenden al menos dos detectores de imágenes dispuestos para capturar imágenes de la reflexión del haz plano que está orientado hacia el objeto desde un ángulo diferente al haz plano.
3. 3. El ! aparato de conformidad con la reivindicación 1, caracterizado porque el alimentador se selecciona de un elevador espiral vibratorio o un alimentador de dosificación.
4. 4. El aparato de conformidad con la reivindicación 2,? caracterizado porque al menos dos detectores de imágenes están acomodados uno sobre cada lado del haz plano, alienados tal que cada uno de los planos de imagen tienen un eje horizontal perpendicular a la dirección de la banda transportadora, en paralelo con el haz plano. i
5. 5. El ¡ aparato de conformidad con la reivindicación 1, caracterizado porque está configurado para analizar automáticamente al menos aproximadamente 100 de los objetos de muestra ¡de menos de 100 mm de diámetro más ancho por hora, y preferentemente al menos aproximadamente 400 de los objetos de muestra de menos de 100 mm de diámetro más I ancho por hora.
6. 6. El aparato de conformidad con la reivindicación 1, caracterizado porque el sistema de control está adaptado para' procesar la secuencia de imágenes y la imagen superficial tridimensional resultante del objeto, con i base en un programa de computadora, y para calcular uno o más de los siguientes 'parámetros: el tamaño de los objetos; la longitud del eje largo, intermedio y corto; la proporción de alargamiento y la ¡proporción de formación de hojuelas; la clase de forma; el ' índice de forma equivalente; el índice de hojuela equivalente; la esfericidad; la redondez o el valor de angularidad; y la distribución estadística de uno o más de dichos parámetros para una pluralidad de partículas analizadas.
7. 7. El aparato de conformidad con la reivindicación 6, caracterizado porque el sistema de control i está adaptado para ideterminar un parámetro de tamaño para los objetos y una distribución de tamaño, una clase de forma y la distribución de clase de forma, y una clase de angularidad y distribución de angularidad.
8. 8. El aparato de conformidad con cualquiera de i las reivindicaciones 1 a 7, caracterizado porque los parámetros de forma comprenden además un parámetro de textura superficial que indica la lisura/aspereza.
9. 9. El aparato de conformidad con cualquiera de las reivindicaciones 1 a 8, caracterizado porque el sistema de control está adaptado para procesar la secuencia de imágenes implementando un algoritmo morfológico para calcular I un valor de pérdida pseudo-volumétrica que está correlacionado a ¡un parámetro y/o clase de redondez o angularidad. ;
10. 10. El : aparato de conformidad con la reivindicación 9 ,¡ caracterizado porque el algoritmo morfológico está basado en el uso de un elemento estructural elipsoidal, cuyo elemento es definido para cada partícula que es analizada teniendo sustancialmente la misma proporción entre dimensiones q Iue la partícula.
11. 11. El ' aparato de conformidad con la reivindicación 10,, caracterizado porque la constante de i proporcionalidad que define la proporcionalidad entre el tamaño de la partícula y el tamaño del elemento estructural está en el intervalo de aproximadamente 1:3 a 1:10 y preferentemente en¡ el intervalo de aproximadamente 1:4 a aproximadamente 1 : 10.
12. 12. El ! aparato de conformidad con la reivindicación 1, ¡caracterizado porque comprende además una fuente de luz que proporciona un haz de luz visible y/o infrarroja y un detector espectrofotométrico para detectar I las reflexiones del haz a partir de un punto iluminado del objeto y la medición del espectro de absorbancia y/o reflectancia visible y/o infrarrojo, estando adaptado el sistema de control para procesar el espectro y para compararlo a los jespectros de referencia y/o los valores espectrales basados en materiales de referencia, para I clasificar el objeto de acuerdo a un sistema de clasificación predeterminado de lios tipos y/o variantes de las partículas de minerales y de rocas y objetos similares.
13. 13. El | aparato de conformidad con la reivindicación 12,' caracterizado porque la fuente de luz i visible e infrarroj¡a proporciona luz visible e infrarroja que comprende el interyalo de longitud de onda de aproximadamente I 340 a aproximadamente 1200 nm, siendo detectado el intervalo por el detector.
14. 14. El aparato de conformidad con cualquiera de las reivindicaciones 1-13, caracterizado porque comprende además el medio de pesaje para pesar cada objeto.
15. 15. Un método para determinar el tamaño y la forma de objetos en una pluralidad de objetos en una muestra seleccionada de minerales, rocas, grava, agregados naturales, fabricados o reciclados y similares, donde la determinación de la forma incluye al menos la determinación de un parámetro I de forma o clase que indica si las partículas son alargadas y/o planas y una d terminación de angularidad, el método está ¡ caracterizado porque comprende: la alimentación de los objetos intercalados sobre una banda transportadora móvil, iluminar la corriente secuencial de objetos con un haz colimado de ' luz a través de la dirección del transportador, capturar las ¡ imágenes con al menos un detector de imágenes de la reflexión difusa del haz plano que ilumina el objeto, y el almacenamiento de las imágenes en una memoria, tal que para cada objeto es adquirida i una serie de 'imágenes y almacenada con una frecuencia mínima regular con base en la velocidad predeterminada del transportador, el procesamiento para cada objeto pasado bajo el haz plano de luz, i de la serie de imágenes del objeto para obtener los datos superficiales tridimensionales o un mapa de contorno y los datos topográficos que representan el¡ objeto, determinar, con base en los datos obtenidos, un parámetro de ¡ tamaño y los parámetros de forma para dichos objetos¡, donde los parámetros de forma comprenden un parámetro de forma y/o clasificación que indica si las partículas; son alargadas y/o planas y un parámetro de angularidad¡ y/o clasificación.
16. 16. El método de conformidad con la reivindicación 15, caracterizado pbrque comprende la captura de las imágenes con al menos dos detectores de imágenes, uno sobre cada lado del haz colimado de¡ luz.
17. 17. El método de conformidad con la reivindicación 15, caracterizado porque comprende la recopilación de datos de tamaño y forma, 'incluyendo los datos de forma que indican el alargamiento y la planeidad, y los datos de angularidad/redondez para cada objeto en la pluralidad de i objetos, y el cálculo de los parámetros que representan el tamaño y forma medios, y los valores de variación de los objetos analizados en la muestra.
18. 18. El método de conformidad con la reivindicación 17, caracterizado porque el tamaño de un objeto es representado por un elipse calculado a partir del eje corto e intermedio del objeto.
19. 19. El método de conformidad con la reivindicación 17, caracterizado porque el tamaño de los objetos es indicado por volumen calculado basado en las dimensiones medidas y la forma predeterminada.
20. 20. El método de conformidad con la reivindicación 19, caracterizado pbrque es calculada una elipsoide a partir de tres ejes que representan las dimensiones externas del objeto, en donde el elipsoide proporciona una aproximación del volumen del objeto para generar una distribución de tamaño para una pluralidad de objetos analizados.
21. 21. El método de conformidad con cualquiera de las reivindicaciones 1^-20, caracterizado porque el parámetro y/o I clasificación de forma comprende una clasificación de forma en al menos cuatro clases que indican si los objetos son sustancialmente esféricos, sustancialmente planos, sustancialmente alargados o sustancialmente alargados y planos . i I
22. 22. El método de conformidad con cualquiera de las reivindicaciones 15-21, caracterizado porque un elemento de estructuración elipsoidal con ejes proporcionales a aquellos del objeto, es utilizado en un algoritmo matemático de I morfología para determinar la angularidad del objeto.
23. 23. El méitodo de conformidad con la reivindicación 22, caracterizado porque la constante de proporcionalidad define la proporción entre el tamaño de la partícula y la I forma del elemento estructural está en el intervalo de aproximadamente 1:3. a 1:10 y preferentemente en el intervalo de aproximadamente 1:4 a aproximadamente 1:10.
24. 24. El método de conformidad con la reivindicación 23, caracterizado ¡porque la constante de proporcionalidad está en el intervalo de aproximadamente 1:4 a aproximadamente 1:8. ;
25. 25. El método de conformidad con cualquiera de las I reivindicaciones 15-24, caracterizado porque el parámetro y/o clasificación de angularidad comprende un esquema de clasificación con una pluralidad de clases.
26. 26. El m¡étodo de conformidad con cualquiera de las reivindicaciones 15-25, caracterizado porque comprende además la iluminación de cada objeto alimentado al transportador, con un haz de radiación visible y/o infrarrojo, detectando la reflexión del haz a partir del punto iluminado del objeto y midiendo el espectro de absorbancia o reflectancia visible y/o infrarrojo, comparando el espectro a valores espectrales de referencia para1 determinar la información petrológica u otra información de; composición para el objeto.
27. 27. El método de conformidad con la reivindicación 26, caracterizado porque la información petrológica comprende una clasificación del objeto de acuerdo a un sistema de clase predeterminado de tipos de rocas petrológicas y/o variantes.
28. 28. Un producto de programa de computadora, cargable en una computadora, para controlar la adquisición de y análisis de datos de imágenes de una pluralidad de objetos seleccionados de : minerales, rocas, grava, agregados naturales, fabricados o reciclados y similares, caracterizado porque comprende los medios de instrucción de programa para instruir a un procesador de computadora cuando se carga y cuando se corre sobre una computadora para: recibir datos ¡de entrada de al menos un detectores de imágenes configurados para capturar a un mínimo las imágenes secuenciales de frecuencia predeterminada de la reflexión de un haz coherente plano que ilumina a través de la dirección de una corriente de dichos objetos que se mueven a una velocidad predeterminada, almacenar las ,imágenes y procesar las imágenes para cada objeto, para btener datos que indican el tamaño del objeto y los datos superficiales tridimensionales, o un mapa de contorno y los mapas topográficos que representan dicho objeto, determinar con base en los datos obtenidos, uno o más parámetros de tamaño y parámetros de forma para los objetos, ! donde los parámetros de forma comprenden un parámetro de i forma y/o la clasificación que indica si las partículas son alargadas y/o planas y un parámetro de angularidad/redondez y/o clasificación. '
29. 29. El producto de programa de computadora de i conformidad con la¡ reivindicación 28, caracterizado porque comprende además los medios de instrucción del programa para recopilar datos de ¡ tamaño y forma, incluyendo los datos de forma que indican ¡los datos de alargamiento y planeidad y angularidad/redondez para cada objeto en la pluralidad de objetos, y el cálculo de los parámetros que representan el tamaño y forma medios y los valores de variación de la pluralidad de objetos.
30. 30. El producto de programa de computadora de conformidad con la reivindicación 28 ó 29, caracterizado porque el parámetro y/o clasificación de forma comprende una clasificación de forma en al menos cuatro clases que indican si los objetos son .sustancialmente esféricos, sustancialmente planos, sustancialmente alargados o sustancialmente alargados y planos . I
31. 31. El producto de programa de computadora de conformidad con cualquiera de las reivindicaciones 28 a 30, caracterizado porque el tamaño de los objetos es indicado por el volumen calculado con base en las dimensiones medidas y en la forma predeterminada. i
32. 32. El producto de programa de computadora de conformidad con la reivindicación 31, caracterizado porque es calculada una elipsoide a partir de tres ejes que representan las dimensiones externas del objeto, en donde la elipsoide proporciona una aproximación del volumen del objeto para generar una distribución de tamaño para un pluralidad de i objetos analizados.'
33. 33. El producto de programa de computadora de conformidad con cualquiera de las reivindicaciones 28-32, caracterizado porqu¡e un elemento de estructuración elipsoidal con ejes proporcionales a aquellos del objeto que se analiza, es utilizado en un! algoritmo matemático de morfología para determinar la angularidad del objeto. i
34. 34. El producto de programa de computadora de conformidad con la reivindicación 33, caracterizado porque la constante de proporcionalidad que define la proporción entre el tamaño de la¡ partícula y el tamaño del elemento estructural está en el intervalo de aproximadamente 1:3 a 1:10 y preferentemente en el intervalo de aproximadamente 1:4 a aproximadamente 1|:10. I
35. 35. El producto de programa de computadora de i conformidad con la ireivindicación 34, caracterizado porque la constante de proporcionalidad está en el intervalo de aproximadamente 1 : 4, a aproximadamente 1:8.
36. 36. El producto de programa de computadora de i conformidad con cualquiera de las reivindicaciones 28 a 35, caracterizado porque está además adaptado para: recibir datos de entrada espectrofotométricos provenientes de un espectrómetro configurado para detectar las reflexiones de un haz visible y/o infrarrojo quei ilumina el objeto, y comparar los datos a valores espectrales de referencia, para determinar la información petrológica u otra información de! composición para el objeto.
37. 37. El producto de programa de computadora de I conformidad con la reivindicación 36, caracterizado porque la información petrológica comprende una clasificación del objeto de acuerdo a un sistema de clase predeterminado de los tipos de roca y/o variantes petrológicas .