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Diagnóstico automático de infestación por Nosemiasis en abejas melíferas mediante procesado de imágenes

Authors :
Juan Pablo Prendas-Rojas
Geovanni Figueroa-Mata
Marianyela Ramírez-Montero
Rafael Ángel Calderón-Fallas
Melvin Ramírez-Bogantes
Carlos Manuel Travieso-González
Source :
Tecnología en Marcha, Vol 31, Iss 2 (2018)
Publication Year :
2018
Publisher :
Instituto Tecnológico de Costa Rica, 2018.

Abstract

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 infestación 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 infestación por este microsporidio son lentos, caros y demandan la presencia de un experto. Se propone un sistema automático, confiable y económico de cuantificación de infestación 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 la técnican 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 infestación (muy leve, leve, moderado, semifuerte y fuerte). Con ello se alcanzó un porcentaje de diagnóstico correcto de infestación del 84%.

Details

Language :
Spanish; Castilian
ISSN :
03793982 and 22153241
Volume :
31
Issue :
2
Database :
Directory of Open Access Journals
Journal :
Tecnología en Marcha
Publication Type :
Academic Journal
Accession number :
edsdoj.5eda9d80b6c44882bb074077a8d0834a
Document Type :
article
Full Text :
https://doi.org/10.18845/tm.v31i2.3621