Localizar larvas
Identifica larvas visibles dentro de una imagen. Puede omitir individuos o producir falsas detecciones.
GreenSoul BioLab · Desarrollo propio
SoulEyes: visión artificial aplicada a la cría de tenebrios
Una herramienta para observar larvas visibles en fotografías: detectar cada individuo, delinear su contorno y obtener un conteo automático que se revisa de forma humana.
En fase de validación · Actualizado el
Qué hace hoy
Del individuo visible al conteo revisable
SoulEyes se desarrolla dentro del proyecto de cría de Tenebrio molitor de GreenSoul BioLab. La adaptación a las fotografías de nuestra granja sigue en validación; los resultados requieren revisión humana.
Delinear contornos
Genera una máscara por individuo detectado, para representar su superficie visible y revisar la separación entre larvas.
Contar y revisar
Obtiene un conteo automático de las detecciones. La comparación manual permite identificar errores en esa fotografía.
Evidencia visual
La misma fotografía, antes y después
La sección está preparada para incorporar una imagen original y su resultado con contornos. El par de imágenes y su conteo manual todavía están pendientes de publicación.
01Imagen original
Fotografía pendiente de publicación
02Resultado con contornos
Resultado pendiente de publicación
- Conteo automático
- Pendiente
- Conteo manual
- Pendiente de revisión
No se publican cifras de precisión ni resultados para este ejemplo hasta contar con evidencia revisada. Cada demostración indicará la versión del modelo, la fecha y los parámetros de detección utilizados.
Estado técnico
Una versión en validación y otra en entrenamiento
Comparamos los modelos sobre las mismas imágenes y con criterios de revisión equivalentes antes de concluir si hay una mejora.
Mask R-CNN ResNet-50 FPN
Es la arquitectura de V2 para la detección, segmentación y conteo de larvas visibles. Su desempeño en fotografías propias sigue sujeto a validación y revisión humana.
Mask R-CNN ResNet-101 FPN
Estamos entrenando esta alternativa. Todavía no sabemos si mejora los resultados de V2; un modelo más grande no demuestra por sí solo una mejora.
Cómo interpretar los resultados
Una fotografía muestra una parte de la bandeja
- Individuos ocultos. SoulEyes no cuenta individuos totalmente ocultos bajo el sustrato o detrás de otros elementos. El conteo visible no es el total de la bandeja.
- Condiciones de captura. La luz, el desenfoque, los solapamientos y el fondo pueden afectar las detecciones y los contornos.
- Alimento nutritivo restante. Una fotografía no determina por sí sola cuánto alimento nutritivo queda: sustrato, frass y restos pueden tener un aspecto similar.
- Revisión humana. El resultado ayuda a documentar observaciones; no determina por sí solo salud, edad, supervivencia ni producción total.
Próximos desarrollos · Pendientes
Lo que queremos incorporar
Conteo de adultos reproductores
Preparar datos y validar un modelo para detectar y contar escarabajos adultos visibles. Esta función todavía no está disponible.
Seguimiento visual del alimento
Explorar cambios observables en el alimento mediante fotografías sucesivas y registros de manejo. Su desarrollo y validación están pendientes; no equivale a medir el valor nutritivo restante.
Consultas y posibles colaboraciones
Documentar, comparar y seguir desarrollando
Si trabajás con cría de insectos, visión artificial o validación de modelos, podés contactarnos para conversar sobre SoulEyes y posibles colaboraciones. Es un desarrollo en validación; todavía no se ofrece como servicio comercial.