Aplicación de la Inteligencia Artificial para la clasificación de minerales en rocas usando láminas delgadas.
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Date
2025-12-14
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Publisher
Universidad de El Salvador. Facultad de Ingeniería y Arquitectura
Abstract
Este trabajo presenta un enfoque de procesamiento de imágenes para la clasificación automatizada de minerales a partir de imágenes microscópicas, una tarea importante para aplicaciones geológicas y mineras. El método propuesto emplea la arquitectura ResNet50 dentro de un esquema de transferencia de aprendizaje, optimizada mediante una búsqueda rigurosa de hiperparámetros. El modelo final, entrenado con un tamaño de lote de ocho y una regularización L2 de 1.0×10⁻⁵, obtuvo una pérdida de validación de 0.0447 y una precisión de validación del 98.35% en diez clases de minerales. Estos resultados evidencian una capacidad de generalización superior respecto a los modelos base, posicionando al clasificador propuesto como una herramienta confiable para el análisis de muestras de minerales de rocas ígneas en laboratorio.
Description
Keywords
Transferencia de aprendizaje, ResNet50, Hiperparámetros