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La clasificación automatizada de las losas de pizarra llega al sector

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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.

clasificacion pizarra

Carla Iglesias, investigadora de la Universidad de Vigo.

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.

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