🐝 Sensor de Piquera — Detección Acústica de Varroa

Proyecto de hardware abierto — Diagnóstico no invasivo en la entrada de la colmena

Mételo por la piquera, déjalo un rato, escucha a las abejas. Un ESP32 fino como una tarjeta, un micrófono, y la app en el móvil te dice si hay varroa.

Versión 1.0 · Mayo 2026

• 1. Resumen
• 2. Hardware y componentes
• 3. Detección acústica de varroa
• 4. Comunicación y App
• 5. Integración con SmallCountry
• 6. Hoja de Ruta
• 7. Construye el tuyo

---

1. Resumen

El Sensor de Piquera es un dispositivo ultraplano con ESP32 que se introduce por la piquera de la colmena para registrar el espectro acústico de la colonia. Analizando las frecuencias del zumbido, detecta patrones asociados a infestación por Varroa destructor sin necesidad de abrir la colmena ni manipular las abejas.

Forma parte del proyecto Corral del Viento y está diseñado para integrarse con la app Cuaderno de Campo Apícola: el apicultor inserta el sensor, espera unos minutos, y los resultados aparecen directamente en su teléfono.

El dispositivo tiene el grosor de una tarjeta de crédito (~5 mm) para deslizarse sin forzar por la piquera de cualquier colmena estándar, sin molestar a las abejas ni alterar la ventilación de la colonia.

---

2. Hardware y Componentes

2.1 Placa base

Componente	Especificación	Notas
Microcontrolador	ESP32-S3-MINI-1	Módulo compacto. WiFi 802.11 b/g/n, Bluetooth 5.0 LE
Micrófono	INMP441 (MEMS, I2S)	Respuesta plana 60 Hz – 15 kHz. Ideal para espectro de zumbido
Sensor temp/humedad	BME280 (I2C)	Temperatura, humedad y presión barométrica en un solo chip
Acelerómetro	MPU-6050 (opcional)	Vibración de la colmena. Útil para correlacionar con eventos acústicos
Alimentación	Batería LiPo 3.7V 500 mAh + cargador TP4056	Autonomía ~2 horas de grabación continua. Recargable vía USB-C
Placa	PCB personalizada de 0.8 mm	Grosor total <6 mm. Conector USB-C en el borde para carga

2.2 Factor de forma

┌─────────────────────────────────────────┐
│  USB-C (carga)                          │
├─────────────────────────────────────────┤
│                                         │
│  ESP32-S3-MINI  ·  BME280  ·  MPU-6050 │
│                                         │
│  ┌──────────────────────────────────┐   │
│  │         INMP441 (micrófono)      │   │
│  └──────────────────────────────────┘   │
│                                         │
│  · Batería LiPo 500 mAh                │
│                                         │
├─────────────────────────────────────────┤
│  LED RGB de estado                      │
└─────────────────────────────────────────┘
    ← 85 mm →
                    ↑ 5.5 mm grosor ↑

Dimensiones: 85 × 35 × 5.5 mm. Cabe holgadamente en la piquera de cualquier colmena Langstroth, Dadant, Layens o Warré (abertura típica: 10-15 mm de alto × 80-150 mm de ancho).

2.3 Uso en campo

1. Antes de ir al colmenar: cargar la batería vía USB-C. El LED se pone verde.
2. En la colmena: deslizar el sensor por la piquera hasta que quede dentro, con el micrófono orientado hacia el interior.
3. Pulsar el botón (o iniciar desde la app). El LED parpadea en azul: grabando.
4. Esperar 10-15 minutos. No hace falta quedarse al lado.
5. Recuperar el sensor. Los datos se sincronizan automáticamente con el teléfono vía Bluetooth LE.
6. La app muestra el diagnóstico: nivel de varroa estimado, espectrograma, recomendación.

---

3. Detección Acústica de Varroa

3.1 Fundamento

Las colonias de abejas infestadas con Varroa destructor muestran patrones acústicos alterados que pueden detectarse mediante análisis de frecuencia:

Indicador acústico	Colonia sana	Colonia con varroa
Frecuencia dominante del zumbido	190-250 Hz, estable	Variable, con picos erráticos
Densidad de pulsos de alarma	Baja (<2/min)	Alta (>8/min)
Armónicos en banda 300-600 Hz	Suaves, continuos	Intermitentes, con microcortes
Actividad de "shimmering"	Rara (<1 evento/hora)	Frecuente (3-5 eventos/hora)
Zumbido de ventilación	Constante, ~225 Hz	Irregular, con fluctuaciones de ±30 Hz

Las abejas parasitadas muestran mayor agitación, más conductas de acicalamiento (grooming) y periodos de alarma más frecuentes. Todo esto se refleja en el espectro acústico capturado por el micrófono.

3.2 Pipeline de análisis

flowchart LR
    subgraph Sensor["🔌 Sensor de Piquera"]
        Mic[🎤 INMP441<br/>I2S 16 kHz mono]
        ESP32[ESP32-S3<br/>buffer + preprocesado]
    end

    subgraph App["📱 Cuaderno Apícola App"]
        BT[Bluetooth LE<br/>transferencia]
        FFT[FFT + espectrograma<br/>análisis en el teléfono]
        IA[Modelo clasificador<br/>nivel de varroa]
    end

    subgraph SmallCountry["🌐 SmallCountry"]
        farmOS[farmOS<br/>registro de inspección]
        Grafana[Grafana<br/>histórico acústico]
    end

    Mic -->|"I2S audio"| ESP32
    ESP32 -->|"BLE 4.2"| BT
    BT --> FFT
    FFT --> IA
    IA -->|"POST /api"| farmOS
    farmOS --> Grafana

3.3 Procesamiento

En el ESP32: - El micrófono INMP441 captura audio a 16 kHz, 16-bit mono vía I2S - El ESP32 aplica un filtro paso-banda 150-600 Hz (banda de interés del zumbido) y diezma a 2 kHz para ahorrar ancho de banda - Los datos se empaquetan en chunks de 1 segundo y se envían por Bluetooth LE al teléfono

En el teléfono (Cuaderno Apícola App): - La app recibe el stream de audio y calcula FFT en ventanas de 2 segundos con solapamiento del 50% - Extrae características: frecuencia dominante, densidad espectral, tasa de pulsos de alarma, variabilidad de amplitud - Un modelo de clasificación ligero (red neuronal pequeña o Random Forest) estima el nivel de varroa: bajo / medio / alto - El resultado se muestra en la app junto con el espectrograma y la recomendación de tratamiento

3.4 Limitaciones

• La detección acústica es complementaria, no sustitutiva del conteo sobre tabla sanitaria
• Factores como la hora del día, temperatura exterior, floración activa o presencia de zánganos afectan al zumbido
• El modelo necesita entrenamiento con datos etiquetados (inspecciones reales con conteo de varroa)
• Se recomienda usar el sensor siempre a la misma hora para comparabilidad entre inspecciones

---

4. Comunicación y App

4.1 Bluetooth LE

El sensor se comunica con el teléfono vía Bluetooth Low Energy 4.2:

• Servicio: 0x181A (Environmental Sensing) + servicio personalizado para audio
• Característica de audio: Notificación, 20 bytes por paquete, ~15 paquetes/segundo para el stream diezmado
• Característica de estado: batería, temperatura, humedad (BME280)
• Emparejamiento: sin PIN. El sensor aparece como "SC-Piquera-XXXX"

4.2 Integración con Cuaderno de Campo Apícola

El sensor se integra directamente con la app Cuaderno de Campo Apícola:

1. El apicultor abre la app y pulsa "Nueva inspección con sensor"
2. La app busca dispositivos "SC-Piquera" cercanos vía Bluetooth
3. Selecciona la colmena en la app (las colmenas están registradas en farmOS)
4. Pulsa "Iniciar grabación". El sensor empieza a capturar
5. Tras 10-15 minutos, la app muestra el resultado: nivel de varroa estimado + recomendación
6. El apicultor puede añadir notas de voz (vía Hermes Agent) o texto
7. El registro completo se sincroniza con farmOS cuando haya cobertura

4.3 Modo sin cobertura

El sensor funciona completamente sin internet:

• La comunicación sensor → teléfono es Bluetooth LE (no necesita WiFi ni datos móviles)
• El análisis acústico se ejecuta en el teléfono (modelo embebido en la app)
• Los resultados se guardan en la base de datos local SQLite de la app
• Cuando el teléfono recupera cobertura, los registros se sincronizan con farmOS

---

5. Integración con SmallCountry

5.1 Servicios que usa

Recurso	Para qué
ESP32	Controlador del sensor, procesamiento de audio, Bluetooth LE
Cuaderno Apícola App	Recepción de datos, análisis FFT, clasificación de varroa, interfaz de usuario
farmOS	Registro de inspecciones acústicas, histórico de varroa por colmena
Grafana + Victoria Metrics	Dashboard de espectrogramas, tendencias de varroa por colmenar
Hermes Agent	Notas de voz del apicultor durante la inspección
Forgejo	Firmware abierto, dataset de entrenamiento del modelo acústico
InvenioRDM	Publicación del dataset de audio anonimizado con DOI

5.2 Roles implicados

Rol	Función
Melissa — Apicultura	Uso del sensor en campo, interpretación de resultados, decisión de tratamiento
Hefesto — IaC	Diseño del firmware, integración Bluetooth
Argos — Observabilidad	Dashboard de varroa, alertas por colmenar

Para el administrador

Datos del dispositivo

Dispositivo	ESP32-S3-MINI + INMP441 + BME280
Comunicación	Bluetooth LE 4.2 con el teléfono
Alimentación	Batería LiPo 500 mAh, recargable USB-C
Autonomía	~2 h de grabación continua
Tier	C — Conveniente
Impacto	🟢 No es crítico: complementa el conteo manual

Firmware

PlatformIO + Arduino framework + ESP-IDF
├── I2S driver (INMP441, 16 kHz, 16-bit mono)
├── Filtro FIR paso-banda 150-600 Hz + diezmado
├── Bluetooth LE GATT server (servicio de audio + ambiental)
├── BME280 driver (temp, humedad, presión)
├── Gestión de batería (lectura de voltaje, LED de carga)
└── Modo deep sleep entre usos (<1 µA)

Firmware versionado en Forgejo: firmware/sensor-piquera/.

Componentes del modelo acústico (en la app)

• Entrada: audio diezmado a 2 kHz, ventanas de 2s
• Features: 20 coeficientes MFCC + frecuencia dominante + tasa de cruces por cero + energía espectral en 3 bandas
• Clasificador: Random Forest de 50 árboles o red neuronal pequeña (TensorFlow Lite)
• Salida: probabilidad de infestación baja/media/alta
• Entrenamiento: requiere dataset etiquetado (audio + conteo real de varroa)

Healthcheck

# Verificar que el sensor aparece en la app
# La app debe listar "SC-Piquera-XXXX" al escanear Bluetooth

# Verificar registros en farmOS
curl -s https://farm.corraldelviento.sc/api/farm/log/varroa_inspection \
  | jq '.data | length'

Problemas comunes

Síntoma	Causa probable	Solución
Sensor no aparece en Bluetooth	Batería agotada o ESP32 en deep sleep	Cargar vía USB-C. Pulsar botón para despertar
Audio con mucho ruido	Micrófono obstruido (propóleo, cera)	Limpiar membrana del INMP441 con alcohol isopropílico
Diagnóstico no concluyente	Abejas muy tranquilas (noche, frío)	Usar a media mañana, con temperatura >15°C
App no detecta varroa cuando sí la hay	Modelo no entrenado para esa raza de abeja o tipo de colmena	Reportar para reentrenamiento

---

6. Hoja de Ruta

Fase 1 — Prototipo de laboratorio

• [ ] Montar prototipo en protoboard: ESP32-S3 + INMP441 + BME280
• [ ] Desarrollar firmware base: captura I2S, filtro FIR, Bluetooth LE GATT
• [ ] Grabar audio de colmena real (con y sin varroa) para construir dataset
• [ ] Probar transferencia de audio a la app vía Bluetooth LE

Fase 2 — PCB fina y validación en campo

• [ ] Diseñar y fabricar PCB de 0.8 mm con todos los componentes
• [ ] Validar que el grosor total (<6 mm) permite inserción en piqueras reales
• [ ] Probar en 10 colmenas del colmenar de Corral del Viento
• [ ] Comparar diagnóstico acústico con conteo real sobre tabla sanitaria
• [ ] Entrenar primera versión del modelo clasificador

Fase 3 — Producto y comunidad

• [ ] Publicar esquemas, firmware, PCB (Gerber) y dataset de entrenamiento en Forgejo
• [ ] Integrar con Cuaderno Apícola App como funcionalidad nativa
• [ ] Escribir guía de construcción y calibración para otros apicultores
• [ ] Publicar paper científico con la metodología y resultados de validación

---

7. Construye el Tuyo

Lista de materiales

Componente	Cantidad	Coste aprox. (€)
ESP32-S3-MINI-1 módulo	1	4
INMP441 micrófono MEMS I2S	1	3
BME280 temp/humedad/presión	1	2
Batería LiPo 3.7V 500 mAh	1	4
TP4056 cargador LiPo USB-C	1	1
PCB personalizada 0.8 mm	1	3
LED RGB WS2812	1	0.50
Pulsador táctil SMD	1	0.20
Total por unidad		~18 €

Firmware y App

• Firmware ESP32: firmware/sensor-piquera/ en Forgejo. PlatformIO + ESP-IDF.
• App: integrado en Cuaderno de Campo Apícola (React Native + Expo).
• Dataset de entrenamiento: disponible en InvenioRDM con DOI, anonimizado por colmenar.

---

Próximo paso: Grabar 50 horas de audio de colmenas con y sin varroa para entrenar la primera versión del modelo.

---

Secciones relacionadas

• Proyecto padre: 🍯 Corral del Viento
• App: 📱 Cuaderno de Campo Apícola
• Ficha: ESP32
• Ficha: farmOS
• Ficha: Hermes Agent
• Formación: Curso de Varroa
• ADR-013: Diccionario App
• Rol: Melissa — Apicultura