1. Repositorio Institucional del Tecnológico Nacional de México (RI - TecNM)
2. Tesis de Posgrado
3. Sonora
4. Instituto Tecnológico de Hermosillo
5. Tesis de Maestría
6. Maestría en Ciencias de la Computación

Titre:	Modelo de Vision Artificial para el Análisis de Capa Superficial de Espuma en el Proceso de Flotación para la obtención de Minerales
Auteur(s):	Romero García, Nelsón
Date de publication:	2020-09
Editeur:	Tecnológico Nacional de México
metadata.dc.publisher.tecnm:	Instituto Tecnológico de Hermosillo
Description:	El análisis de capa superficial de espuma ha sido clave para entender el comportamiento general de los sistemas de flotación de burbujas para la obtención de minerales en la industria minera. En el estado del arte se han desarrollado varios analizadores de capa superficial de espuma de las burbujas en las celdas de flotación con el objetivo de clasificar mejor el proceso, adición de reactivos y control del flujo de aire. El uso de la inteligencia artificial en la industria ha tenido un uso creciente y ha demostrado su aplicabilidad y buenos resultados mediante aplicación de técnicas para la clasificación de imágenes. En la presente investigación se presenta un caso aplicado a la industria minera donde se desarrolla un modelo de inteligencia artificial para el análisis de la capa superficial de espuma en el proceso de flotación para la obtención de minerales. Se realiza un estudio sobre la naturaleza del proceso de flotación, los métodos y herramientas de inteligencia artificial para la clasificación de imágenes, así como de los trabajos relacionados. Se detalla la metodología a seguir durante el desarrollo del modelo, como la preparación y exploración de los datos, y la implementación de algoritmos tanto de aprendizaje automático como de aprendizaje profundo para el análisis de las imágenes. Se presenta la implementación del modelo, los resultados obtenidos y el análisis de los mismos resultados. Con el modelo desarrollado se obtuvo un precisión de 0.99 en el análisis de las burbujas en flotación, demostrando la efectividad para estimar el estado del proceso a partir de las imágenes tomadas en las celdas de flotación. Estos resultados pretenden mejorar el proceso, reducir costos, aumentar productividad y calidad en la extracción de minerales.
metadata.dc.type:	info:eu-repo/semantics/masterThesis
Collection(s) :	Maestría en Ciencias de la Computación

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