El proceso de conteo manual de bacterias es subjetivo e impreciso, lo que lleva a la pérdida de tiempo y dinero. Los laboratorios biológicos con presupuestos medios y bajos cuentan manualmente las colonias bacterianas debido a que los equipos automatizados de conteo son costosos y no asequibles para los laboratorios locales. Se desarrolló un sistema para automatizar el conteo de bacterias a partir de fotografías tomadas por dispositivos inteligentes. El sistema integró CKAN como un servicio de almacenamiento de archivos y los algoritmos Enfuse y OpenCFU para la optimización de imágenes y el conteo de bacterias. Se entregó un prototipo funcional que incluye una aplicación móvil que: calcula el número de bacterias en una fotografía, brinda un servicio de asistencia de calibración de cámara para obtener la mejor imagen posible para el dispositivo actual, y un servicio de conteo para la segmentación y conteo de colonias bacterianas. El proceso completo de calibración para un color de agar tomó 75 segundos y el proceso de conteo tomó 45 segundos, haciendo que todo el proceso tomará 2 minutos por muestra, lo cual fue un 96% más rápido que el conteo manual. Esto habría permitido contar 240 muestras en las 8 horas que normalmente toman los técnicos de laboratorio para contar 8 muestras cada uno.