Sistema de detección y clasificación automática de granos de polen mediante técnicas de procesado digital de imágenes

Resumen

En este artículo se presentan los avances en la construcción de un sistema informático que permitirá el reconocimiento y clasificación taxonómica de granos de polen de algunas de las plantas melíferas tropicales más importantes en Costa Rica. Se aplicaron técnicas de pre y post procesado de imágenes digitales a partir de una base de datos de referencia. El sistema digital elaborado aplica filtros a las imágenes, lo cual permite su detección y un realce de sus características y su contorno. Luego, se parametriza y, finalmente, se utiliza un sistema de redes neuronales para el reconocimiento automático de los granos de polen. A través de la implementación de programas informáticos, se pretende pasar de un paradigma cualitativo a uno cuantitativo con el empleo de distintas herramientas matemáticas e inteligencia artificial, de forma que se pueda agilizar el proceso de reconocimiento y clasificación de los granos de polen. Mediante el método de PCA y la suma en las salidas de 30 redes neuronales (AS) se logro obtener una tasa de éxito del 91,67± 3,13, lo cual es altamente promisorio para los efectos del sistema de clasificación automática.