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1. INTRODUCCIÓNLos sistemas de detección y/o medición de material particulado que han sido desarrolladospara su uso en el sector minero, han contribuido a la elaboración de sistemas que permitenrealizar un control manual, semiautomático o automático del material particulado ayudandoa reducir daños a la salud de los trabajadores y perdidas económicas en equipos de minería[1-4]. En el presente proyecto se desarrolla un algoritmo en MATLAB que permitedeterminar la presencia de material particulado en suspensión a partir del procesamientodigital de imágenes en ambientes de baja iluminación, abriendo la puerta a futurosproyectos de investigación orientados a la elaboración de sistemas para la supervisión de lacantidad de material particulado al interior de las minas, que contribuyan a reducir losriesgos de accidentes y de padecer enfermedades por parte de los trabajadores allí presentes[5-10].El proyecto es desarrollado bajo la modalidad de participación activa en el grupo deinvestigación Digital Signal Processing (DSP) de la Universidad Pedagógica y Tecnológicade Colombia (UPTC), y se espera que pueda ser utilizado como punto de apoyo parafuturos proyectos relacionados con el manejo y control del material particulado.Entre las limitantes que tiene el proyecto se encuentran que: el desarrollo se lleva a cabo alinterior de un prototipo que emula un ambiente de baja iluminación y no en un ambientereal donde se genera el material particulado, como lo es una mina; las condiciones detemperatura, humedad relativa y presión al interior del prototipo no son controladas; serealiza un análisis offline de las imágenes o video deseado, en lugar de realizarlo en tiemporeal o sincronizado con eventos que ocurran al interior del prototipo, y las cantidades dematerial particulado al interior del prototipo durante las diversas pruebas es constante.El desarrollo metodológico propuesto para el proyecto consiste en identificar el estado delarte mediante la indagación de bases de datos, realizar la construcción del prototipo, asícomo el diseño e implementación del código necesario para realizar pruebas,implementación de pruebas y evaluación de resultados. Finalmente, es importante resaltarque para los anteriores puntos planteados en el desarrollo metodológico del proyecto seidentificaron como recursos básicos: los conocimientos en el área de procesamiento digitalde imágenes, cámaras proporcionadas por el grupo de investigación DSP, construcción delprototipo y sistema de iluminación elaborado por los autores del proyecto.14

1.1 IDENTIFICACIÓN DEL PROBLEMAActualmente existe una gran variedad de enfermedades respiratorias asociadas a lacontaminación por material particulado presente en el aire en ambientes mineros. EnColombia han sido pocos los trabajos que se han hecho por parte de las autoridadesambientales y los centros académicos para poder identificar y controlar las concentracionesde dicho material. Se destacan trabajos en las principales ciudades del país tales comoBogotá (Solarte et al.1999), Medellín (Echeverri, 2000), Cali (Botero, Tróchez & Olaya,2004), Santa Marta (Garcia, Agudelo & Jiménez, 2006) y el más reciente realizado en elValle de Aburrá (Bedoya et al., 2009). La mayoría de estos trabajos han concluido que loslímites anuales fijados por la norma colombiana para PST y PM10 del material particuladoen suspensión se han superado, aunque no superan la norma diaria[11].En la actualidad existen diversos sistemas y equipos electrónicos que permiten medircantidades de material particulado en suspensión basados en las propiedades de reflexión ydifracción de la luz, así como en métodos empíricos que permiten conocer algunaspropiedades del material particulado suspendido en el aire por medio de análisis delaboratorio. Estos métodos impiden que se puedan realizar sistemas de supervisión ocontrol en tiempo real del material particulado al interior de las minas de maneraeconómica y sencilla [2-4, 12].Una de las principales desventajas que ofrecen los equipos de medición hoy en día es lamanera como se realiza la medición del material particulado, debido a que los principalesequipos funcionan por medio de la recolección de muestras, proceso que puede durarperiodos de hasta 24 horas, como en el caso del controlador de flujo tipo másico y tipovolumétrico. También existen bombas de muestreo personal que proveen y registran datosde forma continua, pero no permiten un grado de automatización más alto que permitaactivar automáticamente un sistema de ventilación cuando se excedan los límites. Otradesventaja que se observan en los métodos actuales son los tipos de errores que sepresentan en las medidas, siendo los más representativos: la contaminación artificial de lasmuestras en su manipulación, las perdidas en su manipulación (transporte oalmacenamiento) y los errores en los manejos de datos[11].La contaminación a la que se exponen principalmente los trabajadores de empresas deexplotación de recursos mineros, consiste en material particulado suspendido en el airedurante las horas de explotación. Estos niveles de contaminación pueden llegar a ser tanaltos que perjudican la salud de los trabajadores, generando adicionalmente grandesriesgos de explosividad y pérdidas invaluables al interior de las minas [1,5,8-10,13].Tragedias como estas pueden llegar a ser evitadas por medio de la elaboración de sencillossistemas automáticos que permitan detectar el material particulado, facilitando eldesarrollo de futuros trabajos enfocados a crear sistemas de supervisión o controlautomatizados para dicho material en el interior de las minas.15

1.2 JUSTIFICACIÓNEnfermedades como la neumoconiosis, la antracosis y la silicosis afectan a los trabajadoresy personas expuestas a ambientes contaminados por el material particulado proveniente deindustrias mineras, causando grandes deterioros en la salud e incluso la muerte [7-10].Teniendo en cuenta lo anterior, es urgente realizar la búsqueda de sistemas de medición y/odetección del material particulado que permitan realizar un control más eficiente de susconcentraciones al interior de las minas [1, 5, 6].En el presente proyecto se busca encontrar un algoritmo que permita detectar la presenciade material particulado suspendido en el aire en ambientes con baja iluminación, por mediodel procesamiento digital de imágenes haciendo uso de cámaras digitales de fáciladquisición con el fin de elevar el grado de tecnificación en los ambientes de explotaciónminera subterránea, de forma que sea posible crear sistemas automáticos que hagan unmejor uso de los recursos disponibles para el control de material particulado en suspensión[1-4,14-16].16

1.3 OBJETIVOS1.3.1 Objetivo general. Desarrollar un algoritmo que permita determinar la presencia dematerial particulado en suspensión a partir del procesamiento de imágenes en ambientes debaja iluminación.1.3.2 Objetivos específicos Desarrollar la captura de imágenes con material particulado en suspensión enambientes de baja iluminación. Desarrollar un algoritmo que permita detectar el ruido inherente a las condiciones delambiente y que pueda confundirse con el material particulado que se desea detectar. Desarrollar un algoritmo que permita establecer niveles de concentración de materialparticulado en suspensión y emitir una alerta en caso de concentraciones excesivas ypeligrosas para el ser humano, de acuerdo a la normatividad existente al respecto.17

2. MARCO TEORICOEn este capítulo se aclaran algunos términos o conceptos que se utilizan en elprocesamiento digital de imágenes y en la minería.2.1 PROCESAMIENTO DE IMÁGENES2.1.1 La luz. La luz es la radiación electromagnética visible por el ojo humano y estácompuesta por partículas denominadas fotones, donde cada fotón tiene asociada unaecuación de onda [17].La radiación electromagnética que constituyen las ondas luminosas que percibe el ojohumano se encuentran entre 400 y 700 nanómetros (véase la Figura 1), y son procesadas enel cerebro dando la sensación de color y brillo [17-19].2.1.2 Percepción de la luz. La forma como es percibida la luz por parte del ojo humano ydispositivos electrónicos varía dependiendo de su composición.Figura 1. Espectro electromagnético de la luzFuente: AutoresSe define la luz monocromática como la luz que en su diagrama espectral posee un pico enla longitud de onda que le corresponde y cero en el resto del diagrama espectral. Unejemplo de luz monocromática se puede apreciar en la Figura 2 [17,19].18

La luz monocromática en la práctica, es casi imperceptible por tener menos energíaasociada. La mayoría de colores que podemos apreciar, constituyen realmente una mezclade haces con diferentes longitudes de onda, por esto suele ser denominada luzpolicromatica. Su diagrama espectral se asemeja a lo que se puede apreciar en laFigura 2 (b); cuando interactúa más de un haz de luz podemos decir que obtenemos una luzcromática [17, 20].Figura 2. Diagrama espectral de una luz Monocromática (a) ideal de luz roja, (b) con predominio deverde.Fuente: Autores.El mejor ejemplo de una luz policromática es la luz blanca la cual está constituida por unacantidad amplia de longitudes de onda, pareciéndose su diagrama espectral de potencia alque aparece en la Figura 3 (a).Figura 3. Luz cromática (a) diagrama espectral de luz blanca, (b) descomposición de luz blanca.Fuente: Autores.2.1.3 El contraste. La sensibilidad a la intensidad es la que nos permite distinguir entre unnivel de contraste y otro, se define el contraste como la diferencia de intensidad. Cuando enuna escena hay diferencias pronunciadas de intensidad se dice que la escena tiene grancontraste [22].19

2.1.4. Iluminación. Una iluminación adecuada permite resaltar las características deinterés del objeto a analizar, reducir la complejidad de la imagen y mejorar el tiempo derespuesta del procesamiento digital [58]. A continuación se presentan los principales tiposde fuente de luz: Lámparas de Tungsteno. Fuente lumínica caracterizada por no proporcionar unailuminación uniforme y disipar demasiado calor. Si la frecuencia de captura de lacámara no es un múltiplo de la frecuencia de la red eléctrica (50Hz en Europa o60Hz América), provocará interferencia en la captura; haciendo que aparezcanfranjas más claras u oscuras en la imagen capturada [58]. Lámparas fluorescentes. Presentan una iluminación bastante homogénea, subalance de color no es uniforme (longitudes de onda mayoritariamente de azul) yno disipan mucho calor. Pueden ser operados con rectificadores de frecuencia(25KHz) para evitar que el parpadeo afecte la calidad de la captura [58]. Halógenos. Poseen un filamento en su interior como las lámparas de Tungsteno,adicionalmente tiene un gas raro y halógeno; no presentan problemas con lafrecuencia, la intensidad de luz que proporcionan es bastante constante y su vida útiles de 1000 a 2000 horas [58]. Diodos emisores de luz. Poseen mejor respuesta que las lámparas fluorescentes ylos halógenos; ideales en sistemas estroboscópicos, funcionan a baja tensión,disipan poco calor, son pequeños, livianos y tienen la mayor vida útil [58]. Láser. Proporciona un alto poder de radiación, su luz es altamente cromática y seusan para poder determinar la tercera dimensión de un objeto. En la actualidad,debido a normas de seguridad, su uso se está reemplazando por módulos de diodosláser. Los módulos de diodos laser son pequeños y con ellos se pueden proyectarlíneas, puntos, círculos, etc. [58].2.1.5 Técnicas de iluminación. Entre las técnicas de iluminación más utilizadas se tienenlas siguientes: Iluminación direccional frontal. Se la utiliza en objetos planos con superficies mates, lacámara se ubica en la misma dirección que la luz y recibe la luz reflejada por el objeto. Eltipo de fuente que se utiliza con esta técnica la constituyen los LEDs y fuentes de fibraóptica.20

Iluminación lateral. Se emplea para mostrar detalles laterales de los objetos,estructura superficial; pero introduce problemas con los efectos de la sombra, debido aque con esta técnica de iluminación la luz incide lateralmente a un determinado ángulo. Iluminación frontal axial difusa. Se utiliza para todos los tipos de objetos, sinimportar que sean mates o brillantes. Como fuente de luz se pueden emplear lámparasque proporcionen una luz difusa y uniforme, como los focos incandescentes(tungsteno), fluorescente, etc. Este método no puede ser utilizado en espaciosreducidos. Iluminación coaxial. Emplea una luz difusa y uniforme en objetos mates o brillantespara todo tipo de inspección; pero la luz debe incidir al objeto desde el mismo eje de lacámara. Esta iluminación se genera mediante el uso de anillos de luz o divisores dehaz, por lo que representa un alto coste y es difícil de montar.Un ejemplo de estas técnicas de iluminación se puede observar en la Figura 4, en donde semuestra la forma cómo se deben disponer tanto el objeto a analizar, como la fuente de luz yla cámara.2.1.6 Visión Artificial. La finalidad de la visión artificial es obtener información delmundo físico a través de sensores de luz, los cuales proporcionan información de brillo ycolor; esta información suele ser representada por medio de imágenes [17].Un sistema de visión artificial está compuesto por un sensor y una etapa de procesado [23].Para la etapa de procesado (en la que se obtiene la información de la imagen) usualmente sedefinen cinco pasos importantes: la adquisición de la imagen, realce de partes de interés,segmentación, representación y descripción; y finalmente, el reconocimiento y lainterpretación [17].Para desarrollar eficazmente esta etapa de procesado se suelen utilizar programas deprocesamiento de imágenes los cuales nos ayudan a manipular las imágenes a nuestrointerés; ya sea creando, reduciendo, ampliando o rotulando, etc. [24].2.1.6.1 Adquisición de la imagen. Este proceso se refiere a la obtención y transformaciónde una señal continúa conformada por haces de luz, en una señal discreta, por lo generalestá constituido por 2 etapas: captura y digitalización [17, 25].21

Figura 4. Técnicas de iluminación (a) direccional frontal, (b) lateral, (c) frontal axial difusa, (d)coaxial.(a)(b)(c)(d)Fuente: LabVIEW VISION - Fundamentos del Procesamiento Digital de Imágenes. [En línea].Comunidad de Labview - National Instruments. "Actualizado en 2013". [Citado en 22-10-2014].Disponible en internet: 6.2 Pre-procesado o realce de las partes de interés. En esta fase se busca acentuarlas partes de interés de la imagen, mediante el uso de filtros y transformaciones geométricas[17, 25].2.1.6.3 Segmentación. Esta etapa busca aislar en regiones los elementos u objetos quegeneren un interés en la escena, para comprenderla. Éste aislamiento se efectúa medianteclasificación de pixeles, según los atributos básicos de una imagen; como luminancia enimágenes monocromáticas y las componentes de color en imágenes de color [17, 25].2.1.6.4 Representación y descripción (extracción de características). En esta etapa, sepasa de una información visual primaria; a un conjunto elaborado de información en dondese encuentran las características extraídas; para la posterior clasificación y reconocimiento.Estas características son morfológicas, de textura, color y brillo [4,12].22

2.1.6.5 Reconocimiento. En esta última etapa, se considera que se han utilizado; losfiltros, transformaciones y segmentaciones adecuadas; para poder reconocer de una maneraacertada los objetos de interés de una imagen [17, 25].2.1.7 Procesamiento de imágenes con MATLAB. MATLAB es un software matemático,que posee un entorno de desarrollo integrado con un lenguaje de programación propio en elque se pueden disponer de diversas herramientas que permiten la manipulación de matrices,la representación de datos y funciones, creación de interfaces de usuario y toolboxesagrupados en el “Image Processing Toolbox”. Este Toolbox es usado para trabajar con elprocesamiento de imágenes ya que permite realizar diversos tratamientos a las imágenescomo la aplicación de filtros, redimensionamiento, segmentación, cambios de modelo decolor, etc. [26, 27]. La capacidad de aplicaciones de este software matemático se amplía adiversos campos de la ingeniería permitiendo el desarrollo de una enorme cantidad deproyectos como por ejemplo los propuestos por Zhan, Jiang-shi, et al [28], Zhian, HuangYinghua, et al [4], Wang, Zeng, et al [29], Medina, Ramon Oswaldo, et al [30], ManceboPerez, Alba [31], Martínez, Juan E. [32], entre otros.2.1.8 Imágenes digitales. En un sistema computacional, se suele representar una imagenpor medio de matrices, las cuales en sus filas y columnas tienen valores que se encuentranentre

DETECCIÓN DE MATERIAL PARTICULADO EN SUSPENSIÓN EN AMBIENTES DE BAJA ILUMINACIÓN, MEDIANTE EL PROCESAMIENTO DIGITAL DE IMÁGENES CARLOS ANDRÉS ROJAS LEÓN GERALD ANDREW TAJAN ALVAREZ Trabajo de tesis en modalidad de participación activa en un grupo de investigación reconocido por la DIN Director: Oscar Ivan Higuera Martínez MSc.