L'objectif du projet est d'estimer en temps réel la composition de l'alimentation des circuits de broyage. La connaissance de cette composition permettrait d'estimer la résistance au broyage de l'alimentation en se basant sur la résistance au broyage de chacun des minerais présents. La méthodologie proposée utilise la vision numérique. Les couleurs et les textures des surfaces des minerais sont analysés. Pour ce faire, les techniques d'analyse d'images multivarié et d'analyse de texture par ondelettes sont utilisées avec l'analyse discriminante par projection sur les structures latentes et la classification par machines à vecteurs supports. Ces techniques permettent une bonne estimation de la tendance de la composition de l'alimentation pour des minerais secs et humides. Il est alors possible de donner une estimation en temps réel de la fraction des minerais de faible dureté, de dureté moyenne et finalement, des minerais durs. Cette estimation peut être utilisée pour l'optimisation des performances des circuits de broyage. / The objective of this project is to provide on-line estimation of mill feed composition on conveyor belt. Knowing the proportion of the various ore types encountered in the mine, one can compute the hardness of the mixture based on individual rock type hardness measures. From digital images, colour and textural features are extracted from ore surfaces. These features are extracted using multivariate image analysis and wavelet texture analysis and composition is estimated by classification of these features using partial least squares discriminant analysis and support vector machines. The proposed methodology provides good estimation of the composition for dry and wet ores. On-line estimation of the composition of soft, medium or hard ores should help increase mill performances.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:LAVAL/oai:corpus.ulaval.ca:20.500.11794/18266 |
| Date | 11 April 2018 |
| Creators | Tessier, Jayson |
| Contributors | Duchesne, Carl |
| Source Sets | Université Laval |
| Language | French |
| Detected Language | French |
| Type | mémoire de maîtrise, COAR1_1::Texte::Thèse::Mémoire de maîtrise |
| Format | viii, 97 f., application/pdf |
| Rights | http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 |
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