Algoritmo sintetizable en hardware para la detección de parásitos bovinos

Abstract

El sector agropecuario y agroindustrial es el principal generador de divisas en Argentina. En esta industria, un buen control parasitario permite mitigar grandes pérdidas económicas. Para esto, una de las formas de atacar el problema es a través del uso de fármacos en los animales. El análisis parasitario se efectúa enviando muestras a laboratorios veterinarios especializados, motivo por el cual se demora el tratamiento y se generan costos adicionales tanto para el productor como para el veterinario. Debido a esto resulta valioso automatizar el conteo de huevos de parásitos en bovinos mediante un dispositivo portátil que se pueda trasladar hasta el lugar en donde habitan estos animales para realizar un diagnóstico in situ. En este trabajo se propone el desarrollo de un algoritmo sintetizable en hardware (IP Core) con FPGA como plataforma destino para el conteo de huevos de parásitos utilizando síntesis de alto nivel. Los resultados demuestran la factibilidad de implementación, obteniendo un 87% de precisión y un 77% de sensibilidad, y operando a una tasa de 45 y 62 cuadros por segundo para los kits comerciales propuestos: PYNQ-Z1 y ULTRA96V2, respectivamente.

The agricultural and agro-industrial sector is the main generator of incomes in Argentina. In this industry, good parasite control allows to mitigate large economic losses. For this reason, one of the ways to attack the problem is by using medicines on animals. Parasitic analysis is performed by sending samples to specialized veterinary laboratories, which is why treatment is delayed and additional costs are generated for both the producer and the veterinarian.This is why is valuable to automate the count of parasite eggs in bovines by means of a portable device that can be transferred to the place where these animals live to carry out an in situ diagnosis.This paper proposes the development of an algorithm that can be synthesized in hardware (IP Core) with FPGA as the target platform for counting parasite eggs using high-level synthesis. The results demonstrate the feasibility of implementation, obtaining 87% accuracy and 77% sensitivity, and operating at a rate of 45 and 62 frames per second for the proposed commercial kits: PYNQ-Z1 and ULTRA96V2, respectively.