Scientia Agropecuaria 13(2): 159-166 (2022) Guélac Gómez et al. -159- RESEARCH ARTICLE Automatic counting of fish larvae using computer vision based on neural networks Conteo automático de larvas de peces utilizando visión por computadora basado en redes neuronales Jhordani Guélac 1, * ; Jeison Sánchez 1 ; Miguel Valles-Coral 2 ; Nixon Nakagawa 3 ; Ariel Kedy Chichipe-Puscan 3 1 Universidad Peruana Unión, ft Tarapoto, Jr. Los Mártires Nro. 340, Morales, San Martín. Peru. 2 Universidad Nacional de San Martín, Jr. Maynas N° 177, Tarapoto. Peru. 3 Instituto de Investigaciones de la Amazonia Peruana, Av. Abelardo Quiñones km 2.5, Iquitos, Loreto. Peru. * Corresponding author: jhordani.gomez@upeu.edu.pe (J. Guélac). Received: 24 December 2021. Accepted: 30 April 2022. Published: 29 June 2022. Abstract Fish larvae counting is a technique applied in aquaculture to determine the efficiency of the induction stage and to know the number of fertilized larvae. For this reason, the research aims to improve the count of larvae under 3 fundamental pillars: precision, error and time. For this, we carried out an experimental investigation under a completely randomized design with two counting systems: traditional and artificial vision; each one with 10 repetitions, with 2000 larvae; Later, we carried out the count by means of artificial vision using a camera that captured images of a fish tank with moving fish. The results show that the proposed method is feasible for counting larvae, with 92.65% accuracy, 7.41% error and an average time of 61 seconds per repetition in relation to the traditional counting system: accuracy 64.44%, error 35.61% and time 2009.3 s. The developed system can be replicated in the aquaculture sector due to its effectiveness and cost. Keywords: aquaculture; automation; automatic counter; ornamental fish; computer vision. Resumen El conteo de larvas de peces es una técnica aplicada en la acuicultura para determinar la eficiencia de la etapa de inducción y conocer la cantidad de larvas fecundadas. Por esta razón, el objetivo de este trabajo fue mejorar el conteo de larvas bajo 3 pilares fundamentales: precisión, error y tiempo. Para esto realizamos una investigación experimental bajo un diseño completo al azar con dos sistemas de conteo: tradicional y de visión artificial; cada una con 10 repeticiones, con 2000 larvas; posteriormente realizamos el conteo mediante visión artificial utilizando una cámara que capturaba las imágenes de una pecera con peces en movimiento. Los resultados muestran que el método propuesto es factible para el conteo de larvas, con un 92,65% de precisión, 7,41% de error y un tiempo promedio de 61 segundos por repetición en relación al sistema de conteo tradicional: precisión 64,44%, error 35,61% y tiempo 2009,3 s. El sistema desarrollado puede ser replicado en el sector acuícola por su efectividad y costo. Palabras clave: acuicultura; automatización; contador automático; peces ornamentales; visión por computadora. DOI: https://dx.doi.org/10.17268/sci.agropecu.2022.014 Cite this article: Guélac, J., Sánchez, J. E., Valles-Coral, M., Nakagawa, N., & Chichipe-Puscan, A. K. (2022). Conteo automático de larvas de peces utilizando visión por computadora basado en redes neuronales. Scientia Agropecuaria, 13(2), 159-166. 1. Introducción El conteo de larvas de boquichico (Prochilodus nigricans) es una técnica aplicada en la acuicultura con el objetivo de determinar la eficiencia de la etapa de inducción hormonal en el proceso de reproducción (David-Ruales et al., 2018); conocer la cantidad de larvas fecundadas en cultivo garantiza las condiciones óptimas para su salud y crecimiento (Rojas & Salazar, 2018). Gran parte del sector acuícola adoptan mecanismos tradicionales de conteo de peces (Espinoza et al., 2019), requiriendo trabajo humano intensivo que consume Facultad de Ciencias Agropecuarias Universidad Nacional de Trujillo Scientia Agropecuaria Web page: http://revistas.unitru.edu.pe/index.php/scientiaagrop SCIENTIA AGROPECUARIA