Sistema automático de clasificación de abejas sin aguijón (Apidae: Meliponini) basado en el contorno y venación de sus alas

Proyecto de Investigación. Código del proyecto: 5402-1701-0101El objetivo del proyecto, desarrollar un sistema automático de clasificación taxonómica de abejas sin aguijón nativas de Costa Rica, a partir del procesado digital de imágenes de sus alas, fue satisfactoriamente alcanzado. Métodos. La estrategia para la obtención y análisis de resultados fue trabajar con una muestra pequeña de imágenes en las que se calibraron los procesos de eliminación de fondo, parametrización SIFT y determinación de correspondencias; luego se entrenó el algoritmo con una muestra más grande y finalmente se validaron los cálculos en otra muestra de imágenes totalmente independiente a las utilizadas en las etapas anteriores. Resultados. Se construyeron tres colecciones: una de especímenes de abejas montada en alfileres entomológicos, otra de alas derechas anterior y posterior montadas en un porta objetos con un bálsamo de Canadá como medio de preservación inerte y una tercera colección de fotografías de estas placas. Se desarrolló un sistema de discrimación de especies de abejas sin aguijón costarricenses basado en la parametrización SIFT aplicada a fotografías de sus alas. Según la literatura sistemas de discriminación con alguna similitud al desarrollado, han alcanzado tasas de eficiencia por encima de 90%, pero han trabajado a nivel de género únicamente o bien con pocas especies. El sistema que se desarrolló tiene un porcentaje de éxito en la discriminación de especie de 86,5 mientras que la discriminación por género llegó al 97,52%, trabajando con 18 especies y 10 géneros. Conclusiones. La investigación realizada nos permitió concluir que la información de las alas de las abejas es un buen discriminador en la identificación de la especie a la que pertenecen una abeja, sin embargo, un análisis detallado de las asignaciones de especies equivocadas nos permitió concluir que en algunas especies las alas son realmente muy parecidas, por lo cual, es necesario tomar en cuenta otros parámetros para su clasificación.Instituto Tecnológico de Costa Rica

Fortalezas y debilidades en el razonamiento combinatorio en estudiantes del curso Probabilidad y Estadística, de la Escuela de Informática de la Universidad Nacional

Este artículo presenta los principales resultados obtenidos de una investigación realizada en la Escuela de Matemática de la Universidad Nacional, cuyo propósito es denotar las principales fortalezas y debilidades en el razonamiento combinatorio que presentan los estudiantes de la carrera de Ingeniería en Informática, precisamente en el curso de Probabilidad y Estadística. La combinatoria y la estadística son dos ramas matemáticas con un impacto directo en el desarrollo informático, el uso de algoritmos, la comparación de secuencias y resolución de problemas en el área de la informática involucran la utilización de técnicas propias de la matemática discreta, por esta y otras razones es de suma importancia estudiar aspectos didácticos relacionados a la enseñanza y el aprendizaje de las matemáticas discretas

Detección y seguimiento de objetos presentes en video 2D con MatLab

En el siguiente trabajo se presentan los principales resultados de investigación obtenidos en la fase de diseño de un algoritmo que permite la detección y el seguimiento de un objeto presente en una grabación de video. El algoritmo se diseñó e implementó en el ambiente de programación MatLab y los videos utilizados fueron facilitados por el Centro de Investigación Apícola Tropical (CINAT) y corresponden a la presencia del ácaro Varroa Destructor en las celdas de abejas melíferas africanizadas. El principal resultado que se tiene es la creación de un programa capaz de detectar y registrar el movimiento del ácaro, lo cual es algo innovador y útil para los estudios del comportamiento de esta especie en las celdas de las abejas melíferas que realiza el CINAT

Sistema automático de clasificación de abejas sin aguijón (Apidae: Meliponini) basado en el contorno y venación de sus alas

Proyecto de Investigación. Código del proyecto: 5402-1701-0101El objetivo del proyecto, desarrollar un sistema automático de clasificación taxonómica de abejas sin aguijón nativas de Costa Rica, a partir del procesado digital de imágenes de sus alas, fue satisfactoriamente alcanzado. Métodos. La estrategia para la obtención y análisis de resultados fue trabajar con una muestra pequeña de imágenes en las que se calibraron los procesos de eliminación de fondo, parametrización SIFT y determinación de correspondencias; luego se entrenó el algoritmo con una muestra más grande y finalmente se validaron los cálculos en otra muestra de imágenes totalmente independiente a las utilizadas en las etapas anteriores. Resultados. Se construyeron tres colecciones: una de especímenes de abejas montada en alfileres entomológicos, otra de alas derechas anterior y posterior montadas en un porta objetos con un bálsamo de Canadá como medio de preservación inerte y una tercera colección de fotografías de estas placas. Se desarrolló un sistema de discrimación de especies de abejas sin aguijón costarricenses basado en la parametrización SIFT aplicada a fotografías de sus alas. Según la literatura sistemas de discriminación con alguna similitud al desarrollado, han alcanzado tasas de eficiencia por encima de 90%, pero han trabajado a nivel de género únicamente o bien con pocas especies. El sistema que se desarrolló tiene un porcentaje de éxito en la discriminación de especie de 86,5 mientras que la discriminación por género llegó al 97,52%, trabajando con 18 especies y 10 géneros. Conclusiones. La investigación realizada nos permitió concluir que la información de las alas de las abejas es un buen discriminador en la identificación de la especie a la que pertenecen una abeja, sin embargo, un análisis detallado de las asignaciones de especies equivocadas nos permitió concluir que en algunas especies las alas son realmente muy parecidas, por lo cual, es necesario tomar en cuenta otros parámetros para su clasificación.Instituto Tecnológico de Costa Rica

Investigadores se capacitan en reconocimiento y parametrización de imagenes

Académicos del Instituto Tecnológico de Costa Rica (TEC) recibieron al Dr. Carlos Manuel Travieso González, experto en procesamiento de señales y telecomunicaciones, y miembro del Instituto Universitario para el Desarrollo Tecnológico y la Innovación en Comunicaciones (IDeTIC), de la Universidadde Las Palmas de Gran Canaria (ULPGC), en España

Investigadores se capacitan en reconocimiento y parametrización de imagenes

Académicos del Instituto Tecnológico de Costa Rica (TEC) recibieron al Dr. Carlos Manuel Travieso González, experto en procesamiento de señales y telecomunicaciones, y miembro del Instituto Universitario para el Desarrollo Tecnológico y la Innovación en Comunicaciones (IDeTIC), de la Universidadde Las Palmas de Gran Canaria (ULPGC), en España

Identificación de abejas sin aguijón (Apidae Meliponini) a partir de la clasificación de los descriptores SIFT de una imagen del ala derecha anterior

It has been found that morphological information contained in a wing can be used to identify the species of certain insects, including bees. This paper uses the information contained in the photograph of a wing to discriminate the specie of native stingless bees. A discriminator algorithm based on SIFT is proposed. Specimens used in the research were collected directly from the nests in different geographic areas of Costa Rica and correspond to 18 species of 10 genders. The proposed algorithm was validated with 436 images with 81% success in gender discrimination and 76% for the species. Se ha comprobado que la información morfométrica de un ala se puede usar para identificar la especie de algunos insectos, incluidas las abejas. En el presente trabajo se utiliza la información contenida en la fotografía de un ala para discriminar la especie de abejas nativas costarricenses sin aguijón. El método propuesto es un algoritmo discriminador basado en la clasificación de los descriptores SIFT de los puntos clave de la imagen del ala anterior derecha. Los especímenes usados en la investigación se recolectaron directamente de los nidos en diferentes zonas geográficas de Costa Rica y corresponden a 18 especies de 10 géneros. El algoritmo fue validado con 436 imágenes de alas con un resultado de 81% de éxito en la discriminación por género y de 76% a nivel de especie.

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

Bees pollinate a wide variety of plant species, including agricultural crops. It is estimated that about 30% of the food consumed by the world population is derived from crops pollinated by bees.Nosemiasis infection is one of the leading causes of bee hive loss worldwide. The laboratory methods for the diagnosis of the level of infection by this microsporidium are slow, expensive and require the presence of an expert for spore count. It is proposed the creation of an automatic, reliable and economical system of quantification of Nosema infection from digital image processing.Using the techniques of image segmentation, object characterization and shape counting, the Cantwell and Hemocytometer techniques have been automatically reproduced. For the counting of spores, three descriptors were implemented: size, eccentricity and circularity, in such a way that they are invariant to the scale and rotation of the images. We worked with a total of 375 photographs grouped in folders of 5, which were previously labeled according to the level of infection (very mild, mild, moderate, semi-strong and strong). The correct diagnosis rate was 84%.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%

Identification of stingless bees beginning from the classification of SIFT descriptors of an image of the right forewing

Se ha comprobado que la información morfométrica de un ala se puede usar para identificar la especie de algunos insectos, incluidas las abejas. En el presente trabajo se utiliza la información contenida en la fotografía de un ala para discriminar la especie de abejas nativas costarricenses sin aguijón. El método propuesto es un algoritmo discriminador basado en la clasificación de los descriptores SIFT de los puntos clave de la imagen del ala anterior derecha. Los especímenes usados en la investigación se recolectaron directamente de los nidos en diferentes zonas geográficas de Costa Rica y corresponden a 18 especies de 10 géneros. El algoritmo fue validado con 436 imágenes de alas con un resultado de 81% de éxito en la discriminación por género y de 76% a nivel de especie. It has been found that morphological information contained in a wing can be used to identify the species of certain insects, including bees. This paper uses the information contained in the photograph of a wing to discriminate the specie of native stingless bees. A discriminator algorithm based on SIFT is proposed. Specimens used in the research were collected directly from the nests in different geographic areas of Costa Rica and correspond to 18 species of 10 genders. The proposed algorithm was validated with 436 images with 81% success in gender discrimination and 76% for the species.

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

Bees pollinate a wide variety of plant species, including agricultural crops. It is estimated that about 30% of the food consumed by the world population is derived from crops pollinated by bees.Nosemiasis infestation is one of the leading causes of bee hive loss worldwide. The laboratory methods for the diagnosis of the level of infestation by this microsporidium are slow, expensive and require the presence of an expert for spore count. It is proposed the creation of an automatic, reliable and economical system of quantification of Nosema infestation from digital image processing.Using the techniques of image segmentation, object characterization and shape counting, the Cantwell and Hemocytometer techniques have been automatically reproduced. For the counting of spores, three descriptors were implemented: size, eccentricity and circularity, in such a way that they are invariant to the scale and rotation of the images. We worked with a total of 375 photographs grouped in folders of 5, which were previously labeled according to the level of infestation (very mild, mild, moderate, semi-strong and strong). The correct diagnosis rate was 84%.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%