Contexto : El sistema visual del ser humano es capaz de un elevado nivel de procesamiento de imagenes y extraccion de informacion; por otro lado, muchos procesos de toma de decisiones se soportan en el analisis visual como herramienta primaria. Se propone, por lo tanto, un esquema de segmentacion de imagenes de acuerdo al color que busca replicar funcionalmente este tipo de procesos a fin de identificar en imagenes el area relevante para la estimacion de oxigeno al interior de hornos. Metodo : El algoritmo esta soportado por esquemas bio-inpirados de navegacion autonoma. El sistema trata de imitar el comportamiento de las bacterias (agentes artificiales) cuando se desplazan en un ambiente desconocido en busca de alimento, considerando solamente las lecturas locales del ambiente. El objetivo es que los agentes se muevan hacia las areas de interes, proceso que se acelera por la inclusion del Quorum Sensing (QS) que consiste en que las bacterias liberan informacion adicional en el medio cuando se supera un umbral poblacional, lo cual acelera la convergencia. Resultados : El sistema ha sido aplicado exitosamente para segmentar un conjunto de imagenes provenientes del interior de un horno industrial. A un conjunto de imagenes tomadas al interior del horno de carbonizacion se le aplica segmentacion del area correspondiente a la flama de acuerdo a patrones de referencia. El area a segmentar se identifica mediante el algoritmo propuesto de QS. Luego de remover el resto de la imagen, esta se utiliza para estimar el contenido de oxigeno a partir de medidas de similaridad utilizando el histograma e imagenes de referencia. Los resultados muestran una reduccion en los errores de estimacion con respecto al mismo proceso sin la segmentacion de la imagen. Conclusiones : Problemas presentes en las imagenes reales tomadas al interior del horno, tales como corrimientos y bajo contraste con el fondo, inciden en estimaciones erroneas del nivel de oxigeno en el proceso de combustion. Se ha demostrado que dichos errores pueden ser reducidos mediante pre-procesamiento de las imagenes, en particular, utilizando el algoritmo propuesto para aislar el area de la imagen con la informacion relevante.
