analisis de fragmentación con image j
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INSTITUTO DE INVESTIGACION EN MINERIA Y GEOCIENCIAS UNIVERSIDAD NACIONAL DE TRUJILLO
ANALISIS DE GRANULOMETRIA DE UNA PILA DE PARTICULAS DE ROCA FRAGMENTADA POR VOLADURA, USANDO EL SOFTWARE DE
ANALISIS DE IMÁGENES DE CODIGO ABIERTO IMAGE J
Romel B. VILLANUEVA L.
RESUMEN
El presente documento, intenta divulgar una técnica para el análisis de granulometría en pilas de roca fragmentada por voladura. Esta técnica esta basada en la morfología de las partículas y aplica principalmente dos algoritmos, de segmentación o búsqueda de partículas en una imagen. Los algoritmos se conocen como de “erosión” y de “relleno” , aunque también se dispone de otros algoritmos como el de dilatación, esqueletizacion, etc. En este documento nos referiremos a esta técnica como: “método de erosión y relleno”. El método “erosión y relleno” muestra muchas ventajas respecto al tradicional método de thresholding, principalmente porque: 1) la fotografía que uno obtiene de una pila de fragmentos no tiene un fondo único y una partícula puede ser el fondo de otra y esto produce ambigüedad durante la aplicación del thresholding; 2) cada partícula de roca puede poseer una textura propia y múltiples caras con distintas texturas y durante el thresholding de la imagen en escala de grises se mostraran falsas partículas; 3) Las partículas de roca están siempre sobrepuestas y esto produce al ocultamiento y consecuente reducción del tamaño o la rotura del borde, por ende el tamaño de las partículas no correspondería a la realidad; 4) Las partículas adyacentes y con mismo tono de grises se pueden confundir en una sola gran partícula. Por lo tanto, para esta aplicación en pilas de partículas de roca, un simple thresholding no bastaría y mejor seria necesario, analizar la forma de las partículas [Weixing Wang1, 2008]. Además, aquí se presenta la aplicación del software de código abierto ImageJ, que no requiere la compra de licencias para su uso, además funciona sobre varios sistemas operativos. El ImageJ se aplica en diversas áreas de la ciencia e ingeniería, como en la biología, metalografía, astronomía, ciencias agrícolas y cada vez se encuentran mas aplicaciones en ciencias de la tierra. Es muy versátil por su flexibilidad a la hora de elegir el tipo de información que uno precisa analizar y por tener la capacidad de crear un método como una “macro” y usarla rutinariamente. Actualmente se viene probando su uso para analizar patrones fractales en los sismogramas de un registro de voladura [IIMING2, 2013].
1) Rock Particle Image Segmentation and Systems, Collage of Computer Science and Technology, Hubei University of Technology, Wuhan, Hubei, China 2) Instituto de Investigacion en mineria y geociencias de la Universidad Nacional de Trujillo, Peru.
CONTENIDO
RESUMEN ………………………………………………………………………. 2 1. IMPORTACION DE LA IMAGEN ………………………………………… 4
2. ESCALA ………………………………………………………………………. 5
3. PRE TRATAMIENTO DE LA IMAGEN …………………………………… 6
4. SEGMENTACION DE LA IMAGEN …………………………………………. 8
5. RESULTADOS DEL ANALISIS DE PARTICULAS ………………………. 10
6. ETAPAS EN EL ANALISIS DE LA IMAGEN …………………………….. 11
7. DATOS DE INTERES ……………………………………………………. 12
8. ANALISIS DE RESULTADOS EN HOJA DE CALCULO …………………. 13 9. REFERENCIAS …………………………………………………….................. 14
1. IMPORTACION DE IMAGEN -‐ Comandos: File/Open …
Primero se selecciona la imagen que se va a procesar, esta claro que se debe conocer precisamente las dimensiones del objeto escalador de referencia (1). Luego se muestra una ventana con la imagen, en cuya parte superior derecha se proporcionan las dimensiones en pixeles, el Gpo de color RGB o BW y su tamaño en Kbytes (2) de la imagen.
(1)
(2)
2.1. Dibujar la escala: En la barra de herramientas se selecciona “línea” y se traza sobre la dimensión conocida del objeto de referencia.
2.2. Fijar la escala-‐ Comandos: Analyze/Set Scale…
En el espacio distance in pixeles se muestra la longitud de la línea trazada sobre el escalador. En el espacio known distance debemos ingresar la longitud real del escalador y a conGnuación las unidades de medida.
2. ESCALA:
3. PRE TRATAMIENTO DE LA IMAGEN:
3.1. ConverGr a imagen de 8 bits o en escala de grises -‐ Comandos: Image/Type/8 bits
3.2. Ajustar brillo y contraste -‐ Comandos: Image/Adjust/Brightness & Contrast
Es necesario tener la imagen en escala de grises para “poder” identificar las caras iluminadas de las partículas, los bordes oscuros y el fondo con sombra.
Se nos presenta una ventana donde podemos calibrar, con el deslizador …
3.2. Ajustar brillo y contraste -‐ Comandos: Image/Adjust/Brightness & Contrast
El objetivo es eliminar las “zonas grises” que producirían ambigüedad durante la ejecución del algoritmo de segmentación (búsqueda de partículas). Y así tener solo luz (partículas) y sombra (fondo), tener solo dos posibilidades (blanco/negro) para la “correcta” identificación y medición de las partículas. En general; esto se logra incrementando el tono de las sombras (Minimun) y aumentando la intensidad de las zonas claras (Maximun), también se puede ajustar el brillo (Brightness) y necesariamente dar el máximo contrate (Contrast). Luego, con “Apply” damos por hecho el ajuste.
4. SEGMENTACION DE LA IMAGEN: Se refiere a la búsqueda y contorneo de par\culas. 4.1. Método 1 “Erosión y Relleno” a) Hacer binaria la imagen – Comandos: Process/Binary/Make Binary b) Establecer el fondo oscuro – Comandos: Process/Binary/OpGons/ Chekear casilla “Black backgroud”
c) Erosionar la imagen – Comandos: Process/Binary/Erode
d) Rellenar los hoyos – Comandos: Process/Binary/Fill holes
En este paso se le dice al software de que “color” (blanco o negro) serán las regiones que debe consideran como fondo.
El criterio de la forma: Con esta técnica logra suavizar los contornos de las partículas, elimina las rugosidades producidas durante el pre tratamiento.
El criterio de la forma: Aquí, se pretende eliminar los puntos negros dentro de una partícula (hoyos), pues eso podría reconocer como un partícula hueca y/o dividir en partículas inexistentes.
e) Análisis de par\culas – Comandos: Analyze / Analyze ParGcles … Nos presenta la siguiente ventana donde se deben establecer los parámetros de análisis:
En esta venta se ingresa las restricciones mas importantes para el análisis. Size: Entre que tamaños (por ejemplo, en pixeles al cuadrado) el sistema reconocerá como una partícula y la contara. Por ejemplo, desde 10 pixeles2 hasta el infinito. Circularity: Además, podemos discriminar la selección de partículas alargadas, por ejemplo, cuando se tiene sobreposición de partículas o partículas que se muestran de perfil.
Show: Podemos elegir como se mostrara la partícula en la ventana de análisis. Por ejemplo, si elegimos Elipse, mostrara la elipse con la circularidad correspondiente de esa partícula. Para el primer análisis podemos dejar en Nothing. Las demás opciones que se pueden activar son: mostrar resultados, borrar y actualizar los resultados, mostrar el resumen, ver en el administrador, etc. Que ustedes podrán profundizar en el manual de usuario de ImageJ.
5) RESULTADOS DEL ANALISIS DE PARTICULAS:
Los resultados se presentan principalmente en tres ventanas: (a) La ventana que muestra la imagen segmentada, con las partículas identificadas con un numero y delineadas. (b) La ventana de resumen del análisis, esta ventana muestra en pila, todos los análisis hechos anteriormente. (c) La ventana de resultados donde se listan todas la partículas y sus propiedades medidas. (d) La ventana de administrador de la región de interés.
(a) (b)
(c) (d)
6. ETAPAS EN EL ANALISIS DE LA IMAGEN:
(a) (b)
(c) (d)
Solo para no perder de vista lo que le esta pasando a la imagen durante el análisis: (a) Imagen original, (b) Imagen en escala de grises (8 bits), (c) Imagen preparada con ajuste de sombras, brillo y contraste, (d) Imagen ya procesada con los algoritmos de erosión y relleno.
7. DATOS DE INTERES:
Para hacer una estudio de granulometría de una pila de partículas de roca, solo basta tener un numero mínimo representativo de partículas y sus respectivos tamaños. El tamaño puede ser indicado por el diámetro de la “elipse de esfericidad” de la partícula o directamente por el área plana que ocupa. En este caso elegimos, para importar y analizar en una hoja de calculo, solamente la “id” de la partícula y su “área”.
8. ANALISIS DE RESULTADOS EN HOJA DE CALCULO: … Puede ser Excel
En una hoja de calculo podemos copiar (en dos columnas) como “datos imput” el id y área de cada partícula. Luego haciendo uso de la función FRECUENCIA que incorpora cualquier hoja de calculo podemos obtener automáticamente el numero de partículas de tamaño menor a un marca de clase. Finalmente, si la marca de clase es al tamaño como la frecuencia es al porcentaje pasante; en consecuencia podemos graficar cada punto (tamaño, porcentaje) y así mostrar la curva granulométrica de la pila de la voladura.
9. REFERENCIAS:
1. Wang, W.X., Rock Particle Image Segmentation and Systems. Peng-Yeng Yin, Viena, Austria (2008).
2. Wang, W.X. and Fernlund, J., Shape Analysis of Rock particles. KTH-BALLAST Report no. 2, KTH, Stockholm, Sweden (1994).
3. Wu, X., and Kemeny, J.M., A segmentation method for multiconnected particle delineation, Proc. of the IEEE Workshop on Applications of Computer vision, IEEE Computer Society Press, Los Alamitos, CA (1992) 240-247.
4. Enlace web para descargar el software ImageJ y su manual de usuario:
http://rsbweb.nih.gov/ij/