Tesis Validadas: 2,591

Tesis de Posgrado: 2650

Número de Visitas: contador visitas

Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/1542
Título : Modelo de Vision Artificial para el Análisis de Capa Superficial de Espuma en el Proceso de Flotación para la obtención de Minerales
Autor : Romero García, Nelsón
Fecha de publicación : 2020-09
Editorial : Tecnológico Nacional de México
metadata.dc.publisher.tecnm: Instituto Tecnológico de Hermosillo
Descripción : 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
Aparece en las colecciones: Maestría en Ciencias de la Computación

Ficheros en este ítem:
Fichero Descripción Tamaño Formato  
2020-187_Nelson_Romero_Garcia.pdfTEXTO COMPLETO14.14 MBAdobe PDFVisualizar/Abrir
Nelsón Romero García.pdf
  Until 10000-09-07
TEXTO COMPLETO1.03 MBAdobe PDFVisualizar/Abrir  Request a copy


Este ítem está protegido por copyright original



Este ítem está sujeto a una licencia Creative Commons Licencia Creative Commons Creative Commons