WO2024192538A1 - Método y sistema automatizado para el escaneo, detección y revisión de perforaciones en un frente rocoso - Google Patents

Método y sistema automatizado para el escaneo, detección y revisión de perforaciones en un frente rocoso Download PDF

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WO2024192538A1
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Sebastian Isao PARRA TSUNEKAWA
Javier Ruiz Del Solar San Martin
Patricio Alejandro LONCOMILLA ZAMBRANA
Martin Eduardo CALVO SANCHEZ
Mauricio Alfredo CORREA PEREZ
Marco Antonio RUIZ HERNÁNDEZ
Jonhatan Octavio BARRIGA MELGAREJO
Rodrigo Andrés MIRANDA LORCA
Gloria del Pilar LARA MARRO
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    • G01S17/894—Three-dimensional [3D] imaging with simultaneous measurement of time-of-flight at a two-dimensional [2D] array of receiver pixels, e.g. time-of-flight cameras or flash lidar

Definitions

  • the present invention relates to the mining and construction industry.
  • the present invention relates to a system and method for scanning, detecting and reviewing holes and perforations in a rock face.
  • US patent 10,724,371 B2 discloses a method consisting of obtaining an image representation of a mining wall with perforations by means of a robotic camera system.
  • a drilling map characterizing the mining wall is compared with the image representation to perform the identification of the perforations of the map not detected in the image representation.
  • the operation is activated in a robot system based on an input from an operator in response to the identification of the drilling hole of the map not detected in the image representation, where the image data of the image representation is designated as representative of the drilling hole.
  • the cited document only refers to the detection of the perforations at a distance and does not consider the review of the detected perforations, considering that in reality these shots can collapse internally for geomechanical reasons or can have serious deviations in their direction, which makes the calculation of the amount of explosive to be loaded more complex.
  • FIG. 1 Another prior art document is publication W02020028951 A1 , which describes a borehole measurement and logging apparatus comprising a housing configured to operatively house a solid-state LIDAR sensor array configured to transmit and direct pulses of light into a borehole by shifting a phase of said pulses through the array to compile volumetric field data. of vision of said sensor.
  • a processor configured to receive the volumetric data from the LIDAR sensor is also included, said volumetric data indicate an internal volume of the explosion pit that can be used to calculate an explosive charge according to a blasting plan, the processor is configured to store and/or transmit the volumetric data.
  • the cited document considers the use of satellite data to identify the pits, which is useful for open-pit mining, but not in underground mining, as highlighted in the patent to be presented.
  • the volumetric data is obtained from the outside with images, which can generate errors given the reliefs that the pits can present.
  • US patent 1 1,055,546 B2 describes an apparatus for signal detection including a point cloud analysis module, an image analysis module, a frustration comparison module and a signal detector.
  • the point cloud analysis module is configured to receive point cloud data associated with a geographic region and classify at least one neighborhood of points in the point cloud data as planar and a signal position candidate.
  • the image analysis module is configured to receive image data associated with the geographic region and calculate a sighting frustum from the image data which is configured to perform a comparison of the sighting frustum with the signal position candidate having at least one neighborhood of points classified as planar.
  • the signal detector is configured to provide a location for signal detection in response to the comparison of the sighting frustum with the signal position candidate.
  • the cited document is oriented towards the detection of flat or 2D figures in a 3D environment while the sensors move, calculating the geometry of the frustum that these 2D figures form and relying on the geographic location.
  • the present invention is directed to an automated shot detection method that allows the detection of the shots of a perforated face to position instrumentation in front of each shot.
  • the method uses as information a record of LIDAR sensor scans, preferably 2D LIDAR sensors that measure distance using a laser mounted on a motor and additionally using a ToF camera by phase detection.
  • the method requires complementing the information with a description spatial position (x,y,z) of the perforations or holes with a drilling plan executed in the rock face.
  • the LIDAR sensor mounted on a motor allows the density of scanning points to be regulated by regulating the rotation speed of the motor that rotates the lidar sensor. In this way, to perform a coarse scan, a higher rotation speed can be used, while if higher resolution and higher point density are required, slower rotation speeds are preferred.
  • Figure 1 shows a schematic representation of imaging a rock face with perforations using a visible spectrum camera.
  • Figure 2 shows a schematic representation of the coarse scanning of a rock face with perforations using LIDAR sensors.
  • Figure 3 shows a schematic representation of fine scanning of a rock face with perforations using LIDAR sensors.
  • Figure 4 shows a schematic representation of the extra-fine scanning of a borehole in a rock face using a ToF camera.
  • Figure 5 shows a schematic representation of the recording of the depth and internal geometry of a borehole in a rock face by introducing a sensorized probe.
  • the main objective of the perforation detection and evaluation system is to find the holes within the horizontal development front, associate them with the corresponding perforation according to the perforation diagram and evaluate the deviation of the hole with respect to what is required according to the design.
  • the system is based on detections based on a three-dimensional reconstruction of the front using the 2D laser scanner and a sensor that enters the perforations to determine their internal geometry.
  • the following steps are taken: [0014] Using a set of LIDAR sensors, a scan is made of the rocky front, performing a coarse scan and a fine scan, obtaining a point cloud of the rocky front.
  • the point cloud information is analyzed and processed to define the set of drilling candidates, where a contiguity analysis of the points of the fine scan point cloud is performed, then the point sets with a greater separation with respect to the adjacent points are grouped and a representative central point is defined for each grouping of point sets with a greater separation, so as to define each representative central point as a drilling candidate.
  • the set of drilling candidates is compared with the drilling plan executed in the rock face to define which is the set of drillings and in which orientation it is located.
  • a matching process is carried out within the executed drilling plan.
  • Each drilling candidate is evaluated as a drilling within the executed drilling plan, and it is evaluated how many matches the other drilling candidates have. Then, the rotation in the normal axis of the executed drilling plan is iteratively adjusted to try to improve the matches on that translation point. This is evaluated for all drilling candidates and the translation that obtains the highest score in this evaluation is chosen, that is, different possible positions and angles are tested and the one that best matches the executed drilling plan is chosen.
  • An alternative way of looking at the comparison of the drilling candidates detected by fine scanning with the drilling diagram or plan executed on the rock face is to consider that all points in the point cloud are calculated by how many neighbors they have within a certain neighborhood or spherical volume. Drill holes usually have fewer neighbors because there is greater separation between the points in the cloud.
  • the points of the rock face that are farther away from the LIDAR sensor have comparatively fewer neighbors within a certain neighborhood than those points of the rock front that are closer to the LIDAR sensor, so to perform the analysis the evaluation of the neighborhood of points is corrected based on the distance of the point.
  • a ToF camera is brought close to a borehole in the set of boreholes taking records of the individual boreholes or holes and that information is used to determine a relative misalignment between the ToF camera and the borehole.
  • the position of the ToF camera is then adjusted by robotic means to align the ToF camera with the borehole based on the information of the relative misalignment between the ToF camera and the borehole thereby allowing additional instrumentation to be positioned in front of each hole.
  • a sensorized probe is introduced into the individual perforations, where the transfer means can be for example a hose, however, other elements substantially flexible transversely but considerably more rigid longitudinally are also suitable for introducing the probe into the individual perforations, such as for example elongated cylindrical bodies, flexible rods or retractable antennas.
  • the probe has for example an inertial sensor inside it, which provides the changes in direction and accelerations experienced by the probe. Said information is complemented with the advance distance that the probe has to obtain, for example, the trajectory inside the perforation, the internal geometry, the direction of the perforation and/or the depth of each perforation or shot.
  • an environmental scanning function is performed, which allows the front to be three-dimensionally reconstructed. operation to establish, for example, the relative distance from the walls and the perforated rock face. In this way, it is possible to establish an operating volume so that the robotic equipment moves without colliding with the walls of the rock tunnel where the operation is taking place or with other equipment that may be in the same work area.
  • Coarse scanning is performed by laser scanning of the set of LIDAR sensors, which are positioned at a first distance of between 6 and 15 meters from the rock face, preferably at a distance of between 8 and 12 meters.
  • Coarse scanning allows the closest environment to be modeled, allowing the surface containing the perforated front to be defined, located spatially and differentiated from the walls, ceiling and floor. This process allows the real dimension of the perforated front to be known, avoiding the risk of assuming a predefined dimension, leaving perforations out of the analysis.
  • Coarse scanning can be performed even if the set of LIDAR sensors consists of a single LIDAR sensor.
  • Fine scanning is performed using a LIDAR sensor from the LIDAR sensor array which is positioned at a second distance of between 8 and 12 meters from the rock face, preferably at a distance of between 3 and 5 meters.
  • the LIDAR sensor performs a vertical laser scan while a rotation means rotates it horizontally, allowing the three-dimensional image of the entire perforated wall to be obtained.
  • the laser scan can equivalently be performed horizontally with a rotation means that rotates horizontally.
  • the front LIDAR sensor performs horizontal laser scanning while a rotation means rotates it vertically.
  • the rotation means can be, for example, a servo motor that rotates the front LIDAR sensor.
  • this process can be divided into two or more stages by scanning the rock face in subsections. Fine scanning allows obtaining detailed information on the number of holes in the rock face, details that coarse scanning cannot necessarily obtain and that allow calculating the relative positions of each hole with respect to the laser scanner or the medium that contains the laser scanner. In this way, it is possible to correlate the holes detected with the drilling diagram, which allows discarding remains of holes or holes not blasted in previous blasting processes that at first glance could appear to be a hole in the executed drilling plan but which in reality is a remnant hole too short to be a chargeable hole.
  • an approach and centering process is carried out for each of the perforations using a ToF camera.
  • the ToF camera is positioned in front of each of the possible perforations and scans at a distance of between 5 cm and 50 cm from the rock face, more preferably at a distance of between 10 cm and 30 cm from the rock face after the equipment carrying out the positioning is in front of the wall.
  • the approach and centering process allows the position of a probe to be corrected and adjusted before introducing it into a perforation so that the probe can enter the perforations without problems.
  • the present technology also incorporates an internal inspection system that introduces a probe with sensors into each of the perforations, which allows to record, for example, the internal geometry, drilling direction and/or depth of each perforation. Subsequently, an internal map of the perforations is created by combining the information obtained by the coarse and fine scans with the information obtained by the internal drilling inspection of the perforations.
  • the internal inspection of the perforations provides data of great importance for the calculation of the quantity of explosives, such as the length, the trajectory and the volume of each of the perforations. The internal volume is estimated considering the distance traveled by the probe within each perforation and the perforation diameter used for the executed drilling plan.
  • the system and method for scanning, detecting and reviewing holes and perforations in a rock face of the present technology identifies, compares and correlates information between a drilling plan executed in the rock face and a set of drilling candidates scanned in a rock face after the drilling plan has been executed, where the depth of the holes is determined by the probe entering and measuring them.
  • the system and method for scanning, detecting and reviewing holes and perforations in a rock face of the present technology does not require geolocation and can operate even in underground environments without geolocation.
  • the present technology also allows for the detection of possible perforations using a visible spectrum camera, taking color or black and white images of the rock face, which are subsequently binarized to define a set of 2D drilling candidates in the rock face based on the binarized images.
  • the set of 2D drilling candidates is compared with the executed drilling plan, eliminating from the set of 2D drilling candidates those drilling candidates that due to their relative distance to other drilling candidates do not correlate with any drilling within the executed drilling plan.
  • the definition of the set of candidates for 2D drilling in the rock face based on the binarized images is determined by the following steps: binarize using a threshold based on the midpoint of the image histogram; perform morphological closing operations to eliminate scattered points that remain in the image; apply a circularity filter to generate sets of pixels to analyze; apply a contour center test to search for the centers that meet the condition of being possible drillings.
  • Figure 1 shows a schematic representation of the imaging of a rock face with perforations 100 using a visible spectrum camera 101.
  • the images are recorded in color or black and white and then binarized, in order to detect possible shots by identifying darker shades within the color spectrum or gray scale, as the case may be.
  • Figure 2 shows a schematic representation of the coarse scanning of a rock face with perforations 100 using a set of LIDAR sensors 200 that scan the rock face at a first distance 401 from the rock face.
  • Figure 3 shows a schematic representation of the fine scanning of a rock face with perforations 100 using a frontal LIDAR sensor 201 positioned at a second distance 402 from the rock face.
  • Figure 4 shows a schematic representation of the extra-fine scanning of a borehole 100 in a rock face using a ToF camera 102, where the ToF camera 102 is positioned at a third distance 403 from the rock face.
  • Figure 5 shows a schematic representation of the recording of the depth and internal geometry of a borehole 100 in a rock face by means of the introduction of a sensorized probe 300, where the probe is introduced by means of a hose 301.
  • the present technology relates to an automated method of detecting boreholes in a rock face, comprising the steps of: scanning the rock face at a first distance with a first scan density using a LIDAR sensor array with at least one LIDAR sensor to obtain a coarse scan point cloud; establishing the dimensions and relative position of the rock face from the coarse scan point cloud information; scanning the rock face with a second scan density using the LIDAR sensor array to obtain a fine scan point cloud; wherein the second scan density is greater than or equal to the first scan density; defining a set of borehole candidates on the rock face based on the fine scan point cloud information; comparing the set of borehole candidates to a drilling plan executed on the rock face to define a set of boreholes.
  • the method further comprises the steps of: bringing a ToF camera by robotic means to a borehole of the set of boreholes; scanning the rock face around the borehole with the ToF camera to determine a misalignment. relative misalignment between the ToF camera and the borehole; adjusting the position of the ToF camera by robotic means to align the ToF camera with the borehole based on information on the relative misalignment between the ToF camera and the borehole; and inserting a probe with sensors aligned with the ToF camera into each borehole to record the borehole geometry, borehole direction and/or borehole depth.
  • An additional technical advantage of inserting a probe is that it allows for real-time determination of the borehole condition. When the inserted probe has a wired IMU attached and progress information is obtained from the reel, borehole information can be processed immediately.
  • the step of defining the set of puncture candidates comprises performing a contiguity analysis of the points in the fine scan point cloud, grouping the point sets with a greater separation from neighboring points, defining a representative center point for each grouping of point sets with a greater separation, and defining each representative center point as a puncture candidate.
  • the method further comprises eliminating from the set of drilling candidates those drilling candidates that due to their relative distance to other drilling candidates do not correlate with any drilling within the executed drilling plan.
  • the method further comprises constructing a three-dimensional map of the rock face based on the coarse scan point cloud, the fine scan point cloud, and the set of boreholes.
  • the front-facing LIDAR sensor performs a vertical laser scan while a rotation means rotates it horizontally or the front-facing LIDAR sensor performs a horizontal laser scan while a rotation means rotates it vertically.
  • the present technology relates to an automated system for detecting boreholes in a rock face, comprising: a set of LIDAR sensors with at least one LIDAR sensor, wherein the set of LIDAR sensors scans the rock face at a first distance with a first scanning density to obtain a coarse scan point cloud and wherein the set of LIDAR sensors scans the rock face with a second scan density greater than or equal to the first scan density to obtain a fine scan point cloud; At least one processor configured to define a set of drilling candidates on the rock face based on the information in the fine scan point cloud; wherein the processor compares the set of drilling candidates with a drilling plan executed on the rock face to define a set of drilling holes.
  • the system further comprises a ToF camera mounted on robotic means and operatively connected to the processor, wherein the ToF camera scans the rock face around a borehole and transmits the information such that the processor determines a relative misalignment between the ToF camera and the borehole.
  • the system further comprises a sensor probe aligned with the ToF camera that is inserted into each bore of the set of actual bores to record the interior geometry, bore direction and/or depth of each bore.
  • the system further comprises a visible spectrum camera for obtaining images of the rock face, wherein the processor is further configured to binarize the images of the rock face and define a set of 2D drilling candidates in the rock face based on the binarized images.

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Abstract

La presente invención se dirige a un método y sistema automatizado de detección de perforaciones en un frente rocoso que permite detectar las perforaciones de un frente perforado para posicionar instrumentación frente a cada tiro. El método utiliza como información un registro de escaneos de sensores LIDAR y adicionalmente empleando una cámara ToF. El método requiere complementar y comparar un conjunto de candidatos a perforaciones obtenido a partir de escaneos con la información de un plan de perforación ejecutado en el frente rocoso para definir un conjunto de perforaciones.

Description

MÉTODO Y SISTEMA AUTOMATIZADO PARA EL ESCANEO, DETECCIÓN Y REVISIÓN DE PERFORACIONES EN UN FRENTE ROCOSO
CAMPO DE LA INVENCIÓN
[0001] La presente invención se relaciona con la industria de la minería y construcción. En particular, la presente invención se relaciona con un sistema y método para el escaneo, detección y revisión de tiros y perforaciones en un frente rocoso.
ESTADO DEL ARTE
[0002] Actualmente en la industria de la minería y construcción se buscan nuevas alternativas para automatizar los procesos asociados a la detección de tiros perforados en un frente rocoso, de modo de facilitar las tareas asociadas a la carga autónoma o semiautónoma de explosivos y en el estado del arte se han encontrado diversas soluciones, que resuelven de manera parcial el problema técnico planteado.
[0003] Dentro de lo conocido está la patente US 10.724.371 B2, que divulga un método que consiste en obtener una representación de imagen de una pared minera con perforaciones mediante un sistema de cámara robótica. Un mapa de perforación que caracteriza la pared minera se compara con la representación de la imagen para realizar la identificación de las perforaciones del mapa no detectado en la representación de la imagen. La operación se activa en un sistema de robot basado en una entrada de un operador en respuesta a la identificación del agujero de perforación del mapa no detectado en la representación de la imagen, donde los datos de la imagen de la representación de la imagen se designan como representativos del agujero de perforación. Sin embargo, el documento citado sólo refiere a la detección de las perforaciones a distancia y no considera la revisión de las perforaciones detectadas, considerando que en la realidad estos tiros pueden colapsar internamente por razones geomecánicas o pueden tener serias desviaciones en su dirección, lo que hace más complejo el cálculo de la cantidad de explosivo a cargar.
[0004] Otro documento del estado de la técnica es la publicación W02020028951 A1 , que describe un aparato de medición y registro de barrenos que comprende una carcasa configurada para albergar operativamente un conjunto de sensores LIDAR de estado sólido configurado para transmitir y dirigir pulsos de luz en un barreno cambiando una fase de dichos pulsos a través del conjunto para compilar datos volumétricos del campo de visión de dicho sensor. También se incluye un procesador configurado para recibir los datos volumétricos del sensor LIDAR, dichos datos volumétricos indican un volumen interno del pozo de explosión que se puede utilizar para calcular una carga explosiva según un plan de voladura, el procesador está configurado para almacenar y/o transmitir los datos volumétricos. Sin embargo, el documento citado considera el uso de datos satelitales para identificar los pozos, lo cual sirve para minería a cielo abierto, pero no en minería subterránea, como lo destaca la patente a presentar. Además, los datos volumétricos son obtenidos desde el exterior con imágenes lo que puede generar errores dado los relieves que pueden presentar los pozos.
[0005] Otro documento del estado de la técnica es la patente US 1 1.055.546 B2, que describe un aparato para la detección de señales incluye un módulo de análisis de nubes de puntos, un módulo de análisis de imágenes, un módulo de comparación de frustraciones y un detector de señales. El módulo de análisis de la nube de puntos está configurado para recibir datos de la nube de puntos asociados a una región geográfica y clasificar al menos un vecindario de puntos en los datos de la nube de puntos como planar y un candidato a posición de señal. El módulo de análisis de imágenes está configurado para recibir datos de imágenes asociados con la región geográfica y calcular un frustum de avistamiento a partir de los datos de imágenes que está configurado para realizar una comparación del frustum de avistamiento con el candidato a posición de señal que tiene al menos un vecindario de puntos clasificado como planar. El detector de señales está configurado para proporcionar una ubicación para la detección de señales en respuesta a la comparación del frustum de avistamiento con el candidato a la posición de la señal. Sin embargo, el documento citado está orientado en la detección de figuras planas o de 2D en un entorno 3D mientras los sensores se mueven calculando la geometría de los frustum que estas figuras 2D van formando y apoyándose en la ubicación geográfica.
DESCRIPCION RESUMIDA DE LA INVENCIÓN
[0006] La presente invención se dirige a un método automatizado de detección de tiros que permite detectar los tiros de un frente perforado para posicionar instrumentación frente a cada tiro. El método utiliza como información un registro de escaneos de sensores LIDAR, preferentemente sensores LIDAR 2D que miden distancia utilizando un láser montado sobre un motor y adicionalmente empleando una cámara ToF por detección de fase. El método requiere complementar la información con una descripción espacial de las posiciones (x,y,z) de las perforaciones o tiros con un plan de perforación ejecutado en el frente rocoso.
[0007] El sensor LIDAR montado sobre un motor permite regular la densidad de puntos de escaneo al regular la velocidad de giro del motor que va rotando el sensor lidar. De esta forma, para realizar un escaneo grueso se puede emplear una velocidad de rotación más alta, mientras que si se requiere mayor resolución y mayor densidad de puntos, se prefieren las velocidades de giro más lentas.
DESCRIPCIÓN DE LAS FIGURAS
[0008] La Figura 1 muestra una representación esquemática de la toma de imágenes de un frente rocoso con perforaciones mediante una cámara de espectro visible.
[0009] La Figura 2 muestra una representación esquemática del escaneo grueso de un frente rocoso con perforaciones mediante sensores LIDAR.
[0010] La Figura 3 muestra una representación esquemática del escaneo fino de un frente rocoso con perforaciones mediante sensores LIDAR.
[0011] La Figura 4 muestra una representación esquemática del escaneo extrafino de una perforación en un frente rocoso mediante una cámara ToF.
[0012] La Figura 5 muestra una representación esquemática del registro de la profundidad y geometría interna de una perforación en un frente rocoso mediante la introducción de una sonda sensorizada.
DESCRIPCION DETALLADA DE LA INVENCIÓN
[0013] El sistema de detección y evaluación de perforaciones tiene como principal objetivo encontrar los tiros dentro del frente de desarrollo horizontal, asociarlos a la perforación correspondiente según el diagrama de perforaciones y evaluar la desviación del tiro con respecto a lo requerido según diseño. Para lo anterior, el sistema se basa en detecciones en base a una reconstrucción tridimensional del frente usando el escáner láser 2D actuado y a un sensor que ingresa en las perforaciones para determinar su geometría interna. Para llevar a cabo el método se realizan los siguientes pasos: [0014] Utilizando un conjunto de sensores LIDAR se hace un barrido del frente rocoso, realizando un escaneo grueso y un escaneo fino, obteniendo una nube de puntos del frente rocoso.
[0015] La información de la nube de puntos se analiza y procesa para definir el conjunto de candidatos a perforaciones, en donde se realizar un análisis de contigüidad de los puntos de la nube de puntos de escaneo fino, luego se agrupan los conjuntos de puntos con una mayor separación respecto de los puntos contiguos y se define un punto central representativo para cada agrupación de conjuntos de puntos con una separación mayor, de modo de definir cada punto central representativo como un candidato a perforación. Se comparar el conjunto de candidatos a perforaciones con el plan de perforación ejecutado en el frente rocoso para definir cuál es el conjunto de perforaciones y en que orientación se encuentra.
[0016] De esta manera, al comparar los candidatos de perforación detectados mediante el escaneo fino con el diagrama o plan de perforación ejecutado en el frente rocoso, estos candidatos de perforación se confirman perforaciones en el frente rocoso. El plan de perforación ejecutado en el frente rocoso permite saber una posición relativa aproximada entre las perforaciones, sin embargo, antes de realizar el proceso de escaneo se desconoce su posición espacial en el frente rocoso.
[0017] Para comparar los candidatos de perforación detectados mediante el escaneo fino con el diagrama o plan de perforación ejecutado en el frente rocoso se realiza un proceso de calces dentro del plan de perforación ejecutado. Cada candidato de perforación es evaluado como una perforación dentro del plan de perforación ejecutado, y se evalúa evaluado cuantos calces tienen los otros candidatos de perforación. Luego, iterativamente se ajusta la rotación en el eje normal del plan de perforación ejecutado para tratar de mejorar los calces sobre ese punto de traslación. Esto se evalúa para todos los candidatos de perforación y escoge la traslación que obtiene puntaje mayor en esta evaluación, es decir que se prueban distintas posiciones y ángulos posibles y se escoge el que calza de mejor manera con el plan de perforación ejecutado.
[0018] Una forma alternativa de ver la comparación de los candidatos de perforación detectados mediante el escaneo fino con el diagrama o plan de perforación ejecutado en el frente rocoso es considerar que a todos los puntos de la nube de puntos se les calcula cuantos vecinos tiene dentro de una cierta vecindad o volumen esférico. Las perforaciones suelen tener menos vecinos pues hay mayor separación entre los puntos de la nube.
[0019] Cabe mencionar que los puntos del frente rocoso que se encuentran más alejados del sensor LIDAR tienen comparativamente menos vecinos dentro de una cierta vecindad que aquellos puntos del frente rocoso que se encuentran más cerca del sensor LIDAR, por lo que para realizar el análisis la evaluación de la vecindad de puntos se corrige en función de la distancia del punto.
[0020] Cuando en el plan de perforación ejecutado en el frente rocoso existe alguna perforación que no ha sido detectada y no se encuentra dentro del conjunto de candidatos a perforaciones, dicha perforación se agrega al conjunto de perforaciones en la posición espacial que geométricamente debiese tener en función de su distancia relativa con respecto a las otras perforaciones del conjunto de perforaciones.
[0021] Utilizando medios robotizados se acerca una cámara ToF a una perforación del conjunto de perforaciones tomando registros de las perforaciones o tiros individuales y se utiliza dicha información para determinar una desalineación relativa entre la cámara ToF y la perforación. A continuación, se ajusta la posición de la cámara ToF mediante medios robotizados para alinear la cámara ToF con la perforación a partir de la información de la desalineación relativa entre la cámara ToF y la perforación permitiendo de este modo posicionar instrumentación adicional frente a cada tiro.
[0022] Utilizando un medio de traslado se ingresa una sonda sensorizada al interior de las perforaciones individuales, en donde el medio de traslado puede ser por ejemplo una manguera, sin embargo, otros elementos sustancialmente flexibles transversalmente pero considerablemente más rígidos longitudinalmente también son apropiados para introducir la sonda al interior de las perforaciones individuales, como por ejemplo cuerpos cilindricos alargados, varillas flexibles o antenas retráctiles. La sonda posee por ejemplo un sensor inercial en su interior, lo que entrega los cambios de dirección y aceleraciones que experimenta la sonda. Dicha información se complementa con la distancia de avance que lleva la sonda para obtener, por ejemplo, la trayectoria al interior de la perforación, la geometría interior, la dirección de la perforación y/o la profundidad de cada perforación o tiro.
[0023] Mediante la integración del escáner láser con un servomotor, se realiza una función de escaneo del entorno, la cual permite reconstruir tridimensionalmente el frente de operación para establecer, por ejemplo, la distancia relativa de las paredes y del frente rocoso perforado. De esta manera es posible establecer un volumen de operación para que los equipos robotizados se muevan sin colisionar con las paredes del túnel rocoso donde se está operando ni con otros equipos que puedas estar en la misma zona de faena.
[0024] El escaneo grueso se realiza a través de un barrido laser del conjunto de sensores LIDAR, los cuales se posicionan a una primera distancia de entre 6 y 15 metros del frente rocoso, preferentemente a una distancia entre 8 y 12 metros. El escaneo grueso permite modelar el entorno más cercano, permitiendo definir la superficie que contiene a la frente perforada, ubicarla espacialmente y diferenciarla de las paredes, techo y piso. Este proceso permite conocer cuál es la dimensión real de la frente perforada evitando arriesgarse a asumir una dimensión predefinida dejando perforaciones fuera de análisis. El escaneo grueso puede realizarse incluso si el conjunto de sensores LIDAR se compone de un único sensor LIDAR.
[0025] El escaneo fino se realiza empleando un sensor LIDAR del conjunto de sensores LIDAR que se posiciona a una segunda distancia de entre 8 y 12 metros del frente rocoso, preferentemente a una distancia entre 3 y 5 metros. El sensor LIDAR realiza un barrido laser vertical mientras un medio de rotación lo rota horizontalmente, permitiendo obtener la imagen tridimensional de toda la pared perforada. El barrido laser puede realizarse equivalentemente de manera horizontal con un medio de rotación que rota horizontalmente. En otra realización de la presente tecnología, el sensor LIDAR frontal realiza barrido laser horizontal mientras un medio de rotación lo rota verticalmente. El medio de rotación puede ser por ejemplo un servomotor que rota el sensor LIDAR frontal. Según el tamaño de la frente y las capacidades técnicas del propio sensor LIDAR empleado, este proceso puede dividirse en dos o más etapas escaneando el frente rocoso por subsecciones. El escaneo fino permite obtener la información detallada de la cantidad de perforaciones que tiene el frente rocoso, detalles que el escaneo grueso no necesariamente puede obtener y que permiten calcular las posiciones relativas de cada una de las perforaciones con respecto al escáner laser o al medio que contiene al escáner laser. De este modo, es posible correlacionar las perforaciones detectadas con el diagrama de perforación, lo que permite descartar restos de perforaciones o tiros no tronados en procesos de tronadura anteriores que a simple vista podrían parecer una perforación del plan de perforaciones ejecutado pero que en realidad es una perforación remanente demasiado corta para ser un tiro cargable. [0026] Finalmente, una vez que se han confirmado las perforaciones en el frente rocoso se realiza un proceso de aproximación y centrado para cada una de las perforaciones utilizando una cámara ToF. Para realizar este proceso de aproximación y centrado, la cámara ToF se posiciona frente a cada una de las posibles perforaciones y escanea a una distancia de entre 5 cm y 50 cm del frente rocoso, más preferentemente a una distancia entre 10 cm y 30 cm del frente rocoso después de que el equipo que realiza el posicionamiento se encuentra frente a la pared. El proceso de aproximación y centrado permite corregir y ajustar la posición de una sonda antes de introducirla en una perforación de modo que la sonda pueda entrar sin problemas en las perforaciones.
[0027] La presente tecnología además incorpora un sistema de inspección interior que ingresa una sonda con sensores a cada una de las perforaciones, lo que permite registrar, por ejemplo, la geometría interior, dirección de perforación y/o profundidad de cada perforación. Posteriormente se crea un mapa interno de las perforaciones combinando la información obtenida por los escaneos grueso y fino con la información obtenida por la inspección de sondaje interior de las perforaciones. La inspección interior de las perforaciones entrega datos de gran importancia para el cálculo de la cantidad de explosivos, como lo son el largo, la trayectoria y el volumen de cada una de las perforaciones. El volumen interior se estima considerando la distancia recorrida por la sonda dentro de cada perforación y el diámetro de perforación utilizado para el plan de perforación ejecutado.
[0028] Cuando la sonda se introduce en la perforación mediante una manguera, dicha manguera es introducida mediante un traccionador que además va registrando el avance de la manguera. Cuando la punta de la manguera llega al final de la perforación se detecta un aumento en la fuerza realizada por el traccionador.
[0029] El sistema y método para el escaneo, detección y revisión de tiros y perforaciones en un frente rocoso de la presente tecnología identifica, compara y correlaciona la información entre un plan de perforación ejecutado en el frente rocoso y un conjunto de candidatos de perforaciones escaneado en un frente rocoso después de haber ejecutado el plan de perforación, donde la profundidad de los tiros está determinada por la sonda que entra en ellos y los mide. De este modo el sistema y método para el escaneo, detección y revisión de tiros y perforaciones en un frente rocoso de la presente tecnología no requiere geolocalización y puede operar incluso en entornos subterráneos sin geolocalización. [0030] La presente tecnología también permite detectar posibles tiros utilizando una cámara de espectro visible, tomando imágenes a color o en blanco y negro del frente rocoso, las cuales son posteriormente binarizadas para definir un conjunto de candidatos a perforaciones 2D en el frente rocoso en base a las imágenes binarizadas. El conjunto de candidatos a perforaciones 2D se compara con el plan de perforación ejecutado, eliminando del conjunto de candidatos a perforaciones 2D aquellos candidatos a perforaciones que por su distancia relativa a otros candidatos a perforaciones no se correlacionen con alguna perforación dentro del plan de perforación ejecutado.
[0031] La definición del conjunto de candidatos a perforaciones 2D en el frente rocoso en base a las imágenes binarizadas se determina mediante los siguientes pasos: binarizar usando un umbral en base al punto medio del histograma de la imagen; realizar operaciones morfológicas de cierre para eliminar puntos dispersos que queden en la imagen; aplicar un filtro de circularidad para generar conjuntos de pixeles a analizar; aplicar un test de centro contorno para buscar los centros que se cumplan con la condición de ser posibles perforaciones.
[0032] Por otro lado, se ha observado que las soluciones del estado de la técnica reducen severamente su efectividad en la detección de los tiros radialmente más alejados de las cámaras y las fuentes de iluminación, debido a que al alejarse radialmente la entrada de los tiros se visualiza deformada y semejante a óvalos. Para superar esta dificultad, el presente método de detección de tiros incorpora una corrección en la evaluación de los candidatos en función de su posición relativa con respecto a las cámaras.
[0033] En la Figura 1 se puede apreciar una representación esquemática de la toma de imágenes de un frente rocoso con perforaciones 100 mediante una cámara de espectro visible 101. Las imágenes se registran a color o en blanco y negro para luego ser binarizadas, de modo de detectar posibles tiros al identificar tonalidades más oscuras dentro del espectro de colores o escala de grises, según sea el caso.
[0034] En la Figura 2 se puede apreciar una representación esquemática del escaneo grueso de un frente rocoso con perforaciones 100 mediante un conjunto de sensores LIDAR 200 que escanean el frente rocoso a una primera distancia 401 del frente rocoso. [0035] En la Figura 3 se puede apreciar una representación esquemática del escaneo fino de un frente rocoso con perforaciones 100 mediante un sensor LIDAR frontal 201 posicionado a una segunda distancia 402 del frente rocoso.
[0036] En la Figura 4 se puede apreciar una representación esquemática del escaneo extrafino de una perforación 100 en un frente rocoso mediante una cámara ToF 102, en donde la cámara ToF 102 se encuentra posicionada a una tercera distancia 403 del frente rocoso.
[0037] En la Figura 5 se puede apreciar una representación esquemática del registro de la profundidad y geometría interna de una perforación 100 en un frente rocoso mediante la introducción de una sonda 300 sensorizada, en donde la sonda es introducida mediante una manguera 301 .
[0038] A continuación, se describen detalladamente las realizaciones ejemplares para ¡lustrar los principios de la invención. Las realizaciones se proporcionan para ¡lustrar aspectos de la invención, pero la invención no se limita a ninguna realización. El alcance de la invención abarca numerosas alternativas, modificaciones y equivalentes, sólo limitadas por las realizaciones de las reivindicaciones.
[0039] En una primera modalidad, la presente tecnología se refiere a un método automatizado de detección de perforaciones en un frente rocoso, que comprende los pasos de: escanear el frente rocoso a una primera distancia con una primera densidad de escaneo utilizando un conjunto de sensores LIDAR con al menos un sensor LIDAR para obtener una nube de puntos de escaneo grueso; establecer las dimensiones y la posición relativa del frente rocoso a partir de la información de la nube de puntos de escaneo grueso; escanear el frente rocoso con una segunda densidad de escaneo utilizando el conjunto de sensores LIDAR para obtener una nube de puntos de escaneo fino; en donde la segunda densidad de escaneo es mayor o igual que la primera densidad de escaneo; definir un conjunto de candidatos a perforaciones sobre el frente rocoso en base a la información de la nube de puntos del escaneo fino; comparar el conjunto de candidatos a perforaciones con un plan de perforación ejecutado en el frente rocoso para definir un conjunto de perforaciones.
[0040] El método además comprende los pasos de: acercar una cámara ToF mediante medios robotizados a una perforación del conjunto de perforaciones; escanear el frente rocoso en torno a la perforación con la cámara ToF para determinar una desalineación relativa entre la cámara ToF y la perforación; ajustar la posición de la cámara ToF mediante medios robotizados para alinear la cámara ToF con la perforación a partir de la información de la desalineación relativa entre la cámara ToF y la perforación; e introducir en cada perforación una sonda con sensores alineada con la cámara ToF para registrar la geometría interior, dirección de perforación y/o profundidad de cada perforación. Una ventaja técnica adicional de introducir una sonda es que permite determinar en tiempo real la condición interior de la perforación. Cuando la sonda introducida lleva una IMU conectada por cable y la información de avance se obtiene del carrete, la información del interior de la perforación se puede procesar inmediatamente.
[0041] En otra realización de la presente tecnología, el paso de definir el conjunto de candidatos a perforaciones comprende realizar un análisis de contigüidad de los puntos de la nube de puntos de escaneo fino, agrupar los conjuntos de puntos con una mayor separación respecto de los puntos contiguos, definir un punto central representativo para cada agrupación de conjuntos de puntos con una separación mayor y definir cada punto central representativo como un candidato a perforación.
[0042] En otra realización de la presente tecnología, el método además comprende eliminar del conjunto de candidatos a perforaciones aquellos candidatos a perforaciones que por su distancia relativa a otros candidatos a perforaciones no se correlacionen con alguna perforación dentro del plan de perforación ejecutado.
[0043] En otra realización de la presente tecnología, el método además comprende construir un mapa tridimensional del frente rocoso en base a la nube de puntos de escaneo grueso, la nube de puntos de escaneo fino y el conjunto de perforaciones.
[0044] En otra realización de la presente tecnología, el sensor LIDAR frontal realiza un barrido laser vertical mientras un medio de rotación lo rota horizontalmente o bien el sensor LIDAR frontal realiza un barrido laser horizontal mientras un medio de rotación lo rota verticalmente.
[0045] En otra realización la presente tecnología se refiere a un sistema automatizado de detección de perforaciones en un frente rocoso, que comprende: un conjunto de sensores LIDAR con al menos un sensor LIDAR, en donde el conjunto de sensores LIDAR escanea el frente rocoso a una primera distancia con una primera densidad de escaneo para obtener una nube de puntos de escaneo grueso y en donde el conjunto de sensores LIDAR escanea el frente rocoso con una segunda densidad de escaneo mayor o igual que la primera densidad de escaneo para obtener una nube de puntos de escaneo fino; Al menos un procesador configurado para definir un conjunto de candidatos a perforaciones sobre el frente rocoso en base a la información de la nube de puntos del escaneo fino; en donde el procesador compara el conjunto de candidatos a perforaciones con un plan de perforación ejecutado en el frente rocoso para definir un conjunto de perforaciones.
[0046] En otra realización de la presente tecnología, el sistema además comprende una cámara ToF montada sobre medios robotizados y conectada operativamente con el procesador, en donde la cámara ToF escanear el frente rocoso en torno a una perforación y transmite la información de modo que el procesador determina una desalineación relativa entre la cámara ToF y la perforación.
[0047] En otra realización de la presente tecnología, el sistema además comprende una sonda con sensores alineada con la cámara ToF que se introduce en cada perforación del conjunto de perforaciones reales para registrar la geometría interior, dirección de perforación y/o profundidad de cada perforación.
[0048] En otra realización de la presente tecnología, el sistema además comprende una cámara de espectro visible para obtener imágenes del frente rocoso, en donde el procesador está además configurado para binarizar las imágenes del frente rocoso y definir un conjunto de candidatos a perforaciones 2D en el frente rocoso en base a las imágenes binarizadas.
NÚMEROS DE REFERENCIA
[0049] Con el fin de clarificar la presente descripción se incorpora a continuación un listado con los componentes de la invención y sus respectivos números de referencia en las figuras.
100 Perforación
101 Cámara de espectro visible
102 Cámara ToF
200 Conjunto de sensores LIDAR
201 Sensor LIDAR frontal
300 Sonda 301 Manguera
401 Primera distancia
402 Segunda distancia
403 Tercera distancia
[0050] Por último, cabe destacar que distintos parámetros particulares de la invención, como las dimensiones, la elección de materiales, y aspectos específicos de las configuraciones preferidas descritas anteriormente pueden vahar o ser modificadas en función de los requerimientos de operación. En consecuencia, las configuraciones específicas descritas anteriormente no pretenden ser limitantes, y dichas variaciones y/o modificaciones se encuentran dentro del espíritu y alcance de la invención.

Claims

REIVINDICACIONES
1 . Un método automatizado de detección de perforaciones en un frente rocoso, que comprende los pasos de: escanear el frente rocoso a una primera distancia con una primera densidad de escaneo utilizando un conjunto de sensores LIDAR con al menos un sensor LIDAR para obtener una nube de puntos de escaneo grueso; establecer las dimensiones y la posición relativa del frente rocoso a partir de la información de la nube de puntos de escaneo grueso; escanear el frente rocoso con una segunda densidad de escaneo utilizando el conjunto de sensores LIDAR para obtener una nube de puntos de escaneo fino; en donde la segunda densidad de escaneo es mayor o igual que la primera densidad de escaneo; definir un conjunto de candidatos a perforaciones sobre el frente rocoso en base a la información de la nube de puntos del escaneo fino; comparar el conjunto de candidatos a perforaciones con un plan de perforación ejecutado en el frente rocoso para definir un conjunto de perforaciones.
2. El método de acuerdo con la reivindicación 1 en donde además comprende los pasos de: acercar una cámara ToF mediante medios robotizados a una perforación del conjunto de perforaciones; escanear el frente rocoso en torno a la perforación con la cámara ToF para determinar una desalineación relativa entre la cámara ToF y la perforación; ajustar la posición de la cámara ToF mediante medios robotizados para alinear la cámara ToF con la perforación a partir de la información de la desalineación relativa entre la cámara ToF y la perforación.
3. El método de acuerdo con la reivindicación 2 en donde además comprende introducir en cada perforación una sonda con sensores alineada con la cámara ToF para registrar la geometría interior, dirección de perforación y/o profundidad de cada perforación.
4. El método de acuerdo con la reivindicación 1 en donde el paso de definir el conjunto de candidatos a perforaciones comprende realizar un análisis de contigüidad de los puntos de la nube de puntos de escaneo fino, agrupar los conjuntos de puntos con una mayor separación respecto de los puntos contiguos, definir un punto central representativo para cada agrupación de conjuntos de puntos con una separación mayor y definir cada punto central representativo como un candidato a perforación.
5. El método de acuerdo con la reivindicación 1 en donde además comprende eliminar del conjunto de candidatos a perforaciones aquellos candidatos a perforaciones que por su distancia relativa a otros candidatos a perforaciones no se correlacionen con alguna perforación dentro del plan de perforación ejecutado.
6. El método de acuerdo con la reivindicación 1 en donde además comprende construir un mapa tridimensional del frente rocoso en base a la nube de puntos de escaneo grueso, la nube de puntos de escaneo fino y el conjunto de perforaciones.
7. El método de acuerdo con la reivindicación 1 en donde el sensor LIDAR realiza un barrido laser vertical mientras un medio de rotación lo rota horizontalmente o bien el sensor LIDAR realiza un barrido laser horizontal mientras un medio de rotación lo rota verticalmente.
8. El método de acuerdo con la reivindicación 1 en donde además comprende los pasos de obtener imágenes del frente rocoso mediante una cámara de espectro visible; binarizar las imágenes del frente rocoso; y definir un conjunto de candidatos a perforaciones 2D en el frente rocoso en base a las imágenes binarizadas.
9. Un sistema automatizado de detección de perforaciones en un frente rocoso, que comprende: un conjunto de sensores LIDAR con al menos un sensor LIDAR, en donde el conjunto de sensores LIDAR escanea el frente rocoso a una primera distancia con una primera densidad de escaneo para obtener una nube de puntos de escaneo grueso y en donde el conjunto de sensores LIDAR escanea el frente rocoso con una segunda densidad de escaneo mayor o igual que la primera densidad de escaneo para obtener una nube de puntos de escaneo fino;
Al menos un procesador configurado para definir un conjunto de candidatos a perforaciones sobre el frente rocoso en base a la información de la nube de puntos del escaneo fino; en donde el procesador compara el conjunto de candidatos a perforaciones con un plan de perforación ejecutado en el frente rocoso para definir un conjunto de perforaciones.
10. El sistema de acuerdo con la reivindicación 9 en donde además comprende una cámara ToF montada sobre medios robotizados y conectada operativamente con el procesador, en donde la cámara ToF escanear el frente rocoso en torno a una perforación y transmite la información de modo que el procesador determina una desalineación relativa entre la cámara ToF y la perforación.
1 1. El sistema de acuerdo con la reivindicación 10 en donde además comprende una sonda con sensores alineada con la cámara ToF que se introduce en cada perforación del conjunto de perforaciones reales para registrar la geometría interior, dirección de perforación y/o profundidad de cada perforación.
12. El sistema de acuerdo con la reivindicación 9 en donde además comprende una cámara de espectro visible para obtener imágenes del frente rocoso, en donde el procesador está además configurado para binarizar las imágenes del frente rocoso y definir un conjunto de candidatos a perforaciones 2D en el frente rocoso en base a las imágenes binarizadas.
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