SciELO - Scientific Electronic Library Online

 
vol.31 issue2Revisión: Fragilización por hidrógeno de metales y aleaciones en motores de combustiónCollaborative Consumption Model: A market of Software Pieces - Worker STU author indexsubject indexarticles search
Home Pagealphabetic serial listing  

Services on Demand

Journal

Article

Indicators

Related links

  • Have no similar articlesSimilars in SciELO

Share


Revista Tecnología en Marcha

On-line version ISSN 0379-3982Print version ISSN 0379-3982

Abstract

PRENDAS-ROJAS, Juan Pablo et al. Diagnóstico automático de infección por Nosemiasis en abejas melíferas mediante procesado de imágenes. Tecnología en Marcha [online]. 2018, vol.31, n.2, pp.14-25. ISSN 0379-3982.  http://dx.doi.org/10.18845/tm.v31i2.3621.

Las abejas polinizan una gran variedad de especies de plantas, incluyendo los cultivos agrícolas. Se estima que cerca del 30% del alimento consumido por la población mundial es derivado de cultivos polinizados por abejas. La infección por Nosemiasis es una de las principales causas de la pérdida de colmenas a nivel mundial. Los métodos de laboratorio para el diagnóstico del nivel de infección por este microsporidio son lentos, caros y demandan la presencia de un experto. Se propone un sistema automático, confiable y económico de cuantificación de infección por Nosema, a partir del procesamiento digital de imágenes.

Con el uso de técnicas de segmentación de imágenes, caracterización de objetos y conteo de formas se han reproducido las técnicas de Cantwell y Hemocitómetro de manera automática. Para el conteo de esporas se implementaron tres descriptores el tamaño, la excentricidad y la circularidad, de manera tal que son invariantes a la escala y rotación de las imágenes. Se trabajó con un total de 375 fotografías agrupadas en carpetas de 5, las cuales fueron previamente etiquetadas por un experto según el nivel de infección (muy leve, leve, moderado, semifuerte y fuerte). Con ello se alcanzó un porcentaje de diagnóstico correcto de infección del 84%.

Keywords : Nosema; segmentación de imágenes; conteo de objetos; procesamiento de imágenes.

        · abstract in English     · text in Spanish     · Spanish ( pdf )