Reconocimiento automático de imágenes de algas diatomeas
Búsqueda de un proceso con Matlab, Transformadas de Fourier y Redes Neuronales Artificiales
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Las diatomeas son algas unicelulares que se pueden encontrar abundantemente en cualquier mínima masa de agua de nuestro planeta. Dependiendo de la calidad y tipo de dicho agua, existirán unas especies de diatomeas u otras. Por lo tanto, una forma sencilla de saber si una muestra de agua es potable es hacer un estudio de las diatomeas que viven en ella, lo cual es generalmente mucho más efectivo que analizar químicamente dicha muestra. Este procedimiento biológico para diagnosticar la calidad del agua se utiliza cada vez más en depuradoras de todo el mundo. En este libro desarrollamos un ...
Las diatomeas son algas unicelulares que se pueden encontrar abundantemente en cualquier mínima masa de agua de nuestro planeta. Dependiendo de la calidad y tipo de dicho agua, existirán unas especies de diatomeas u otras. Por lo tanto, una forma sencilla de saber si una muestra de agua es potable es hacer un estudio de las diatomeas que viven en ella, lo cual es generalmente mucho más efectivo que analizar químicamente dicha muestra. Este procedimiento biológico para diagnosticar la calidad del agua se utiliza cada vez más en depuradoras de todo el mundo. En este libro desarrollamos un software que automatiza todo este proceso. A partir de una imagen microscópica del alga, el software nos dice cuál es su especie, y por lo tanto la calidad del agua en donde la imagen fue tomada. Para ello la imagen se transforma matemáticamente en una serie de valores, utilizando diversos métodos como transformadas similares a la de Fourier. Estos valores se introducen en un sistema de inteligencia artificial realizado con redes neuronales artificiales, el cual finalmente nos informa de la especie reconocida.