El proyecto busca desarrollar una herramienta basada en el procesamiento de imágenes digitales, para ser implementado en los campos de producción de los productores de café para identificar de manera temprana las deficiencias nutricionales que afectan a los plantones de café, incluso antes de la percepción visual humana, tales deficiencias. Las imágenes obtenidas inicialmente, demuestran que todas las deficiencias son visiblemente e identificables, consecuentemente, pueden ser analizadas mediante procesamiento digital de imágenes, un ejemplo es la deficiencia por hierro que visiblemente es detectada, principalmente en estadios avanzados, porque las hojas se vuelven amarillas y las venas permanecen verdes. Las imágenes adquiridas para las pruebas iniciales se realizaran bajo las mejores condiciones posibles, la generación de imágenes con calidad, adquiridas en un ambiente controlado de laboratorio. El objetivo final de la herramienta a ser desarrollado es que se pueda aplicar de tal manera que sea innecesaria la eliminación de las hojas del tallo para el análisis, por lo tanto las imágenes se obtienen mediante un dispositivo de captura en el campo sin control de la iluminación adecuada y sin aislar el objeto a analizar. Lo anterior se puede detectar en estadios más temprano por medio del reconocimiento de imágenes digitales y sus procesos de umbralización, binarización, segmentación y comparación. Se realizará una comparación de los resultados para identificar el grado de precisión de los diferentes clasificadores del proyecto. Con este fin, se ha previsto un estudio cuantitativo para estimar el porcentaje de falsos positivos, falsos negativos y precisión. La herramienta tendrá un soporte tecnológico en la nube, para ser, consultado y retroalimentado por productores, científicos y estudiantes. Con la ayuda del procesamiento digital de imágenes, un sistema de visión por ordenador, puede distinguir hasta 64 bits (18,4 x 106) de color, pero el ojo humano, en el mejor de los casos, podría reconocer sólo un tercio de los colores. Una ligera variación en coloración de la hoja puede ser identificada por el sistema pero pasaría inadvertido mediante la evaluación del productor. El desarrollo de herramientas para identificar las deficiencias nutricionales ayudan al productor en la identificación de los cambios mínimos de color por hoja y con ello, la identificación temprana ayudará a tomar mejores decisiones en beneficio del cultivo. Asimismo el sistema podrá ser utilizado en cualquier momento sin la necesidad de cortar una hoja y llevarla al laboratorio para su análisis como se hace actualmente. Se reducirá el riesgo de pérdida de cultivos por desnutrición no detectada a tiempo de los plantones que se sembraron en campo. A su vez se reduce el riesgo de pérdidas económicas que impactan sobre la economía de la cadena productiva de siembra.