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7/18/2019 Presentation 1

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Instituto de Geología

Económica Aplicada

Módulo Técnica de Hazde Electrones: Qemscan

prof: Marcos Pincheira N.

INTRODUCCIÓN AL ANALISIS DE

IMAGEN APLICADO A LACARACTERIZACIÓN DE MINERALES



DEFINICIONES BÁSICAS

El Análisis de Imágenes comprende tres niveles de manipulación de la

información contenida en una imagen digital:

! Captación! Análisis! Procesamiento

La captación: Se utilizan una serie de soportes tales como cámarasfotográficas o de video, que permiten la obtención de imágenes en el espectrovisible, instrumentos que generan imágenes de rayos X, o como en el Qemscan,que entregan imágenes de la intensidad de los electrones retrodispersados (BSE).



Los medios de captación utilizados por el Análisis de Imagen son cámaras o videos dealta resolución (sobre 5 megapixels),microscopios electrónico (SEM), Qemscan,EPMA, etc.



El segundo nivel es el de análisis. Se trata de

un proceso interactivo mediante el cual se extraeinformación cuantitativa de una imagen digital.

Mediante software especializado se detectanobjetos en la imagen y se cuantifican diversosparámetros medibles, como por ejemplo intensidadde la luz (brillo), área, perímetro, diámetro de los

objetos, etc. Para ello se utilizan algoritmosmatemáticos y estadísticos aplicados sobre losobjetos de interés contenidos en la imagen.



El tercer nivel es el del procesamiento. Se trataahora de manipulación matemática de los valores

medidos en la imagen, generalmente para producirotra imagen y tablas de datos con los resultadosde la cuantificación de los parámetros.

Objeto deinterés

Captaciónde la imagen

Análisis de laInformación

Procesamientode la Imagen

NuevaImagen

Tablas,

GráficosTextos



INFORMACION CONTENIDAEN LAS IMÁGENES DIGITALES

La información que percibimos en una imagen esde dos tipos:

• espacial, tal como la forma, el tamaño o la distribuciónde los objetos.•

espectral, relacionada con la intensidad de tonos de

grises en imágenes monocromáticas de rayos X y deelectrones retrodispersados BSE o con la intensidad con laque se reciben los tres colores básicos del espectro visible

(rojo, verde y azul, RGB) de las imágenes cromáticas.



La información (espacial y espectral), se vincula a cadapunto de un sistema cartesiano de tres coordenadas paralas imágenes en tonos de grises (dos espaciales,correspondientes a la proyección plana de los pixeles delobjetos y una para el brillo del tono de gris:

! Coordenada espacial X! Coordenada espacial Y!

Coordenada espectral brillo BSE

INFORMACION CONTENIDA EN LAS IMÁGENESDIGITALES

Para las coordenadas espaciales, cada punto de la imagenes proyectado sobre una estructura de diminutos puntos(píxeles) o elementos sensibles a la luz, ordenadoscartesianamente (píxel, es la abreviatura de picture

element).



Estos valores son llevados a una matriz de números que constituyen el resultadode la digitalización. Cada píxel, ocupa una coordenada espacial dentro de lamatriz XY, y presenta tres valores de intensidad de luz cromática, o bien un valorde intensidad monocromática (escala de grises).

0 128 255



50 100 150 200 250 300 350

50

100

150

00

50

!

#

Imagen BSE: coordenadas X,Y y brillo del tono de gris

Origen de coordenadas

Coordenadas X - Yde cada píxel e

intensidades en la

escala de grises

76

220 225 230 235

58

60

62

64

66

68

70

72

74

!

#

Tonos de gris

202 201 201 143 118

201 202 190 129 115

202 202 148 120 111

202 163 127 111 107

152 124 113 108 104

$ "#$%&&$' $ "#$% &&(' $ "#$% &&&' $ "#$%&&)' $ "#$%&&*'

$ "#(%&&$' $ "#(% &&(' $ "#(% &&&' $ "#(% &&)' $ "#(% &&*'

$ "#&%&&$' $ "#&% &&(' $ "#&% &&&' $ "#&% &&)' $ "#&% &&*'

$ "#)% &&$' $ "#)% &&(' $ "#)% &&&' $ "#)% &&)' $ "#)% &&*'

$ "#*% &&$' $ "#*% &&(' $ "#*% &&&' $ "#*% &&)' $ "#*% &&*'

202 201 201 143 118

201 202 190 129 115

202 202 148 120 111

202 163 127 111 107

152 124 113 108 104



La segmentación es el proceso que lleva a ladetección y diferenciación del objeto que nos interesamedir y deja excluido a los objetos de diferentes

características espectrales.En este procesos se analiza para cada píxel la

respuesta espectral y se agrupan píxeles consimilares características.De una buena segmentación depende la calidad de lamedición.

Segmentación y Binarización: Ejemplo enimágenes RGB



Segmentación de los objetos medibles

Imagen originalcaptada por microscopía

Segmentaciónde la calcopirita

Imágenes de

microscopía

óptica con luz

reflejada



En la segmentación se intenta que los píxelescorrespondientes al objeto de interés (calcopirita en la

imagen) queden agrupados en un rango estrecho devalores de brillo en toda la imagen y que este seadiferente del valor de los píxeles que corresponden aotros minerales o al fondo de la imagen.

Para conseguirlo, debe buscarse un intervalo devalores de intensidad de los pixeles que defina lapresencia de la especie mineral en la imagen. Esto selogra mediante la función umbral o “threshold ” quepermite englobar todos los píxeles que presentancaracterísticas semejantes de intensidad de brillo.



Segmentación de la esfalerita : función umbral o “threshold ”

Imagen de microscopía óptica con luz reflejada:

segmentación de la esfalerita

157-183: rango que

define la esfalerita en la

escala de grises



El análisis con imágenes RGB de microscopia tiene el problema de laanisotropía de la mayoría de los minerales, que hace variar laintensidad del brillo y a veces el color dependiendo de la dirección delos ejes cristalográficos de la sección analizada. La ventaja del análisiscon imágenes de electrones retrodispersados (BSE) es que los tonosde grises son generados por las características atómicas del Z promediode los minerales que emiten la señal, lo cual permite asociarlas a unacomposición particular.

Segmentación usando imágenes BSE en tonos de grises

0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

C o a l

S e r p e n t i n e

K a

o l i n i t e

T o p a z

T a l c

Z e

o l i t e s I l l i t e

A l 2 S i O 5

S i O 2 ( e . g . Q

u a r t z )

D o

l o m i t e

S e r i c i t e

T o u r m a l i n e

P l a g i o c l a s e G r o u p

K - f e l d s p a r

C o r

d i e r i t e

G l a u

c o n i t e

G y

p s u m

S m e c t i t e G r o u p

C

a l c i t e

C h l o r i t e G r o u p

C h a m o s i t e

G a r n e t G r o u p

A m p h i b o l e G r o u p

B i o t i t e

P y r o x e n e G r o u p

E

p i d o t e

A

p a t i t e

S t a u r o l i t e

O l i v i n e G r o u p

H a l i t e

F

l u o r i t e

S p i n e l - C h

r o m i t e

L i m

o n i t e

J a

r o s i t e

T i O 2 ( e . g .

R u t i l e )

S i d e r i t e

I l m e n i t e

G o

e t h i t e

H e

m a t i t e

M a g

n e t i t e

P y r r h o t i t e

P y r i t e

V i o l a r i t e

C a

r r o l l i t e

C u

b a n i t e

P e n t l a n d i t e

C h a l c o

p y r i t e

M

i l l e r i t e

X e n

o t i m e

C o

v e l l i t e

S p h a l e r i t e

H e a z l e w o o d i t e

Z

i r c o n

B

o r n i t e

C h a l c o c i t e

C

u p r i t e

A r s e n o

p y r i t e

C o

b a l t i t e

N a t i v e C u

T e n n a n t - T e t r a h e d r

N i c k e l i n e ( N i c

c o l i t e )

L o l l i n g i t e

M o l y b

d e n i t e

L

a u r i t e

V y s o

t s k i t e

B a r i t e

C a s s

i t e r i t e

S

t i b n i t e

M o

n a z i t e

C o l u m b i t e - T a

n t a l i t e

N a t i v e A g

E l e

c t r u m

W o l f r a m i t e

K o t u l s k i t e

S p e

r r y l i t e

C o o

p e r i t e

G

a l e n a

F e r r o p l a t i n u m

N a t i v e A u

U r a n i n i t e

a v e r a g e a t o m i c n u m b e r ( Z )



Imagen BSE (electrones

retrodispersados) forman unagradación de grises relacionada conla composición química de laespecie mineral

Imagen de microscopia óptica

convencional. Colores de losminerales dependen de laabsorción y velocidad de losrayos de luz (índice derefracción) al interactuar con laestructura cristalina de losminerales

+,-./012.34 !"#$%&%'()* (#,-.*./ #('&"/'"$(% )$0'% 1 234



La binarización consiste en el paso siguiente a lasegmentación donde las imágenes segmentadas

pasan a una imagen binaria de píxeles en blanco onegro, lo que equivale a una matriz formada consólo dos valores (0 ó 1), o verdadero o falso,indicando la presencia o ausencia del mineral en el

pixel, para ser procesadas por el programa deanálisis.

Segmentación y Binarización



Binarización de los elementos segmentados

Imagen originalcaptada por microscopíaóptica

Segmentación del objetoen este caso una calcopirita

Imagen binaria (blancos y negros)de la calcopirita



Los valores espectrales de cada píxel en lostonos de gris de imágenes BSE, son procesados porun conjunto de funciones matemáticas, llamadasfiltros, que modifican sus valores originales, lo cual

permite una gran variedad de filtros que permite porejemplo erosionar, agrandar, restar o sumar, unacantidad determinada de píxeles en todas direcciones,hasta que se logra que lo segmentado

corresponda adecuadamente a los objetos quedeseamos medir.

Ajustes de la Segmentación



El filtro es una matriz de números que son los

coeficientes por los que deben multiplicarse losvalores de intensidad de cada píxel en la imagen.

Ajustes de la Segmentación

Valores originales de los píxeles

Filtro de 3x3

Xa, b y c, coeficientesdel filtro



Aplicación del filtro “Open” con un ciclo completo de erosión

seguido por un ciclo de dilatación

Filtros:

Se pierde un pixel en laperiferia del objeto

segmentado

Se gana un pixel en laperiferia del objeto

segmentado

Open de erosión y dilatación



Conversión a imagen binaria y aplicación de filtro “limite de objeto”

Imagen de microscopía

óptica con luz reflejada



Que parámetros se pueden cuantificar ?

" Numero de objetos" Área de los objetos"

Perímetro"

Diámetro de Feret (horizontal y vertical)" Centroides X,Y de los objetos" Circularidad

" Distancias

"

Ángulos" Muchos otros dependiendo del programa quese utilice

Medición de Parámetros y Clasificación



Por ejemplo el perímetro de los objetos es unparámetro de uso frecuente. En este caso se basa en el

conteo de contactos objeto-fondo considerando los píxelesde borde.

Partícula mineral



Segmentación y Clasificación

SegmentaciónExtracción deCaracterísticas

Clasificación

5&.% 678 9#7

:.&;#.<&" =>8 9#

?%&-" #,@ >A8 9#2&(BB" 234 76

“Tabla decuantificación”

Preprocesamiento

Fuente deelectrones

Sensor

Formación dela imagen



Por ejemplo si tenemos el área ocupada por los pixeles de calcopirita en la

imagen podemos calcular el porcentaje en volumen y luego el porcentaje

en peso del mineral en dicha imagen, conociendo su peso específico y

suponiendo que para partículas minerales, el área medida en un plano es

proporcional al volumen del mineral en tres dimensiones.

Mineral Area del mineral

(pixeles2)

Peso Específico

(gr/cm3)

Producto % Peso

Bornita 622 5.09 3165.98 57.93

Calcosina 90 6.46 581.40 10.64

Calcopirita 80 4.20 336.00 6.15Tetraedrita 12 4.95 59.40 1.09

Magnetita 130 5.20 676.00 12.37

Esfalerita 60 4.10 246.00 4.50

Silicatos 150 2.67 400.50 7.33

Total (concentrado) 1166 5465.28 100.00

Resultado del análisis de imagen es una tabla de valores u otra imagen dondeaparecen clasificados los pixeles y medidos de acuerdo con algún parámetro

establecido.



Tarea Análisis de Imagen

Descargar el programa: Image J (Version 1.32) desde

http://rsbweb.nih.gov/ij/download.html

y la documentación en

http://rsbweb.nih.gov/ij/docs/user-guide.pdf

Calcular el porcentaje de área ocupado por la galena en la imagen:

Concentrado-1A



Concentrado-1A, imagen deelectrones retrodispersados (BSE)

Concentrado-1A, imageninterpretada por el Qemscan

galena

esfalerita

Trabajo con ImageJ



C&%D%E" F. %*,B(/(/ F. (#,-.*./G

(5 1674-4+.123, 01 -4 .+4812

+129 :24-;61 613 674-1

&5 09<-.74= .+4812)5 3=426>,=+47.,2 12 .+4812 +,2,7=,+4?74 01 @ /.3

+129 A+481 3;<1

*5 +4=74= B=14 01 3=4/4C, ; D1= =16<91634 16<173=4- 01 -,6 ,/C13,6 7,2312.0,6

+129 :24-;61 69=>471 <-,3

+129 :24-;61 E.63,8=4+

F5 34/-4 01 618+12347.G2 ; 74=4731=H6?746 16<173=4-16 01 -4 84-124#5 B=14 01 3=4/4C, ; 618+12347.G2 01 -4 84-124I

+129 A+481 :C963 JK=16K,-0

013177.G2 01 -4 84-124 96420, -,6 D4-,=16 01 /=.--, 01 -4 .+4812

4<-.747.G2 01 L-3=,6

+129 M=,7166 N.24=; O<12 P.-- E,-16

Q5 M4=B+13=,6 +10./-16+129 :24-;61 613 +1469=1+1236 :=14 M1=.+131= P1=13R6 S.4+131=

+129 :24-;61 :24-;61 <4=?7-16

+129 :24-;61 S.63=./9?,2 4=14

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