HYBRIQ-Banner-900x100px

468x60 xtone

468x60 banner cupa stone next header


900x100 abressa-baja
900x100 laminam-baja
HYBRIQ-Banner-900x100px
domingo, 06-07-2025

468x60 banner cupa stone next header


900x100 abressa-baja
900x100 laminam-baja

La clasificación automatizada de las losas de pizarra llega al sector

600x100 _BFC_-focus-piedra_2025_terra_obras

La selección y clasificación de pizarra ha sido realizada de forma manual históricamente en el sector. Hasta la fecha no existía una tecnología suficientemente desarrollada para llevar a cabo estas tareas de clasificación automáticamente. Ahora, la tesis doctoral de la ingeniera de Minas Carla Iglesias, propone acabar con este trabajo manual mediante la utilización de un Sistema para la caracterización de losas de pizarra.

A partir de un primer prototipo desarrollado en 2010, esta vez con mejoras significativas en la portabilidad y la capacidad de adaptación de esta nueva tecnología, con un sistema cuyo núcleo es una cámara que recoge la información de color, en blanco y negro y superficial (3D) de las placas, y una un software que analiza las imágenes en busca de los defectos más comunes y determinar el tipo de pizarras segíun la falta de material, la mala cuadratura, irregularidades de la superficie y la presencia de carbonatos y sulfuros. «El sistema está entrado para ser capaz de detectar defectos como si fuera una persona con experiencia y decidir la calidad comercial de la pizarra usando técnicas matemáticas avanzadas”, explica la investigadora, de la Universidad de Vigo.

Ventajas
Las principales ventajas de este sistema son la objetividad con la que analiza y clasifica las pizarras, la posibilidad de personalizar los parámetros de detección a las características de los diferentes materiales, y la adaptabilidad de la calidad de los parámetros de asignación a las fluctuaciones del mercado, además de las implicaciones económicas derivadas de la implantación de este sistema en la línea de producción.

«El impacto sería positivo para una industria con tanta tradición e importancia en nuestra comunidad y constituyen una evolución en un cada vez más exigente mercado», explica la autora de la tesis –dirigida por los profesores Javier Martínez y Javier Taboada.

La aplicación de dos campos tan diversos como la visión artificial y las matemáticas avanzadas (técnicas automáticas de aprendizaje) ha sido un desafío para el investigador, pero los resultados obtenidos le permiten afirmar que la incorporación de este sistema es posible y sería una mejora notable para el industria y personas en el sector de la pizarra.

Con la aplicación de este sistema las empresas tendrían los medios científicos y tecnológicos necesarios para implantar en sus empresas una línea automática continua para el corte, selección y envasado de la losa, mejorando así su competitividad», enfatiza la investigadora, quien también subraya todos los inconvenientes que supone el factor humano en el proceso de clasificación de las placas (fatiga, subjetividad, perfiles con entrenamiento específico) y consecuentemente alto costo.
«Para lograr una gestión más eficiente del proceso de producción, es necesaria la automatización de esta fase y, para ello, este sistema es ideal, ya que es objetivo, rápido y confiable», destaca el investigador.

600x200piedrapalomajunio2025-webp-converter

670X200 ABRIL 2025maser

Artículos relacionados

260x300 pedrini mayo 2023

260x300 equs

BANNER-FOCUS 260.300 nodosafer

Banner-herramientas-focuspiedra-web-260x260px_03

260x300-cabanes

arklam_banner_focus_piedra_260x300

260px X 300 px venux

BANNER AKEMI- FOCUS PIEDRA (1)

donatoni octubre

260x300 fabricaciones iod

260x300_skystone

260x300 cofeseg octubre 2024

Banner hedisa

Gif-verticale-ok

260x300 biesse mayo

Italdiamant_EvoGresPRO_260x300_play

260x300_Marazzi_ADV_2021_VerdeAver

Husqvarna_SDT_banner_260x300px (1)

260x300 boartandwire

Banner-segeda

banner LF_a