Uno de los procedimientos habituales en los laboratorios de microbiología es la
identificación y conteo de microorganismos. Actualmente se encuentran disponibles en
el mercado diferentes equipamientos para realizar estos procesos de manera automática,
pero la inversión necesaria para su adquisición suele ser elevada. Esa es una de las
razones por la cual esta tarea ardua y difícil en muchos laboratorios se sigue realizando
de manera tradicional mediante la observación de las muestras en un microscopio por
parte de los expertos, llegando a ser una tarea que requiere mucho tiempo y puede ser
irritante para los ojos. Actualmente en el Laboratorio de microbiología del Instituto de
Biotecnología de las Plantas (IBP) ese trabajo de conteo se realiza de manera
tradicional. El presente trabajo tiene como objetivo proponer un nuevo algoritmo para el
conteo de bacterias y levaduras en imágenes digitales de compuestos de fermentación
microbiana para ayudar en la humanización de esta labor en el IBP. El método
propuesto se basa en fundamentalmente en la detección de contornos, operaciones morfológicas y análisis estadístico; y fue desarrollado en lenguaje Python con empleo
de la biblioteca OpenCV. Los resultados obtenidos demostraron tener una efectividad
aceptable para el contexto de utilización, variando en dependencia del contexto de
aplicación.