Detección automática de algunas enfermedades de importancia en abejas melíferas, mediante visión artificial

Autores
Castro, Pablo; Britos, Paola Verónica; Cambarieri, Mauro Germán; Vivas, Héctor Luis; Abbate, Sergio Damián
Año de publicación
2018
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión publicada
Descripción
Fil: Castro, Pablo. Universidad Nacional de Río Negro. Laboratorio de Informática Aplicada. Río Negro, Argentina.
Fil: Britos, Paola. Universidad Nacional de Río Negro. Laboratorio de Informática Aplicada. Río Negro, Argentina.
Fil: Cambarieri, Mauro. Universidad Nacional de Río Negro. Laboratorio de Informática Aplicada. Río Negro, Argentina.
Fil: Vivas, Luis. Universidad Nacional de Río Negro. Laboratorio de Informática Aplicada. Río Negro, Argentina.
Fil: Abbate, Sergio. Centro de Investigaciones y Transferencia Río Negro (CONICET-UNRN). Argentina.
Argentina es uno de los principales exportadores mundiales de miel, cuya producción es una actividad que genera un gran número de puestos de trabajo por su carácter de tipo artesanal. A nivel global, un grupo de enfermedades de las abejas se encuentra en incremento, generando disminución de la producción y mortandad de colmenas. En este sentido, la nosemosis (producida por un microsporidio) se asocia al colapso de colmenas, y la varroasis (producida por un acaro) es un problema de creciente gravedad debido al surgimiento de parásitos resistentes a los fármacos utilizados para su control. Para un manejo eficiente de estas enfermedades se impone la necesidad de un diagnostico precoz, que pudiera incluir la totalidad de las colmenas de un apiario, algo que en la actualidad resulta difícil debido al costo y tiempo que demanda la realización de estos análisis en el laboratorio. El objeto de este trabajo es proponer una solución basada en técnicas de visión artificial para automatizar el proceso de detección de nosemosis y varroasis, disminuyendo significativamente el costo y el tiempo empleado en el análisis, las variaciones de resultados derivadas del factor “operario” y “laboratorio”, así como los errores por cansancio visual del operario.
Materia
Ciencias de la Computación (General)
Visión Artificial
Abejas Mieliferas
Enfermedades
Ciencias de la Computación (General)
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Repositorio
RID-UNRN (UNRN)
Institución
Universidad Nacional de Río Negro
OAI Identificador
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Argentina es uno de los principales exportadores mundiales de miel, cuya producción es una actividad que genera un gran número de puestos de trabajo por su carácter de tipo artesanal. A nivel global, un grupo de enfermedades de las abejas se encuentra en incremento, generando disminución de la producción y mortandad de colmenas. En este sentido, la nosemosis (producida por un microsporidio) se asocia al colapso de colmenas, y la varroasis (producida por un acaro) es un problema de creciente gravedad debido al surgimiento de parásitos resistentes a los fármacos utilizados para su control. Para un manejo eficiente de estas enfermedades se impone la necesidad de un diagnostico precoz, que pudiera incluir la totalidad de las colmenas de un apiario, algo que en la actualidad resulta difícil debido al costo y tiempo que demanda la realización de estos análisis en el laboratorio. El objeto de este trabajo es proponer una solución basada en técnicas de visión artificial para automatizar el proceso de detección de nosemosis y varroasis, disminuyendo significativamente el costo y el tiempo empleado en el análisis, las variaciones de resultados derivadas del factor “operario” y “laboratorio”, así como los errores por cansancio visual del operario.
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