<p>El objetivo de este artículo fue aislar e identificar los microorganismos presentes en los residuos de fruto y  torta de higuerilla. Se utilizaron medios de cultivo selectivos para la caracterización morfológica y bioquímica y para la identificación molecular se usó la técnica de PCR con oligonucleótidos universales RM y RB del gen 16S para bacterias y secuencias intergénicas ITS1 e ITS4 para hongos y levaduras. Las secuencias fueron analizadas identificándose nueve especies de hongos, siendo Penicillium brevicompactu predominante; 12 especies de bacterias, donde el género más recurrente fue y dos especies de levaduras, Rhodosporidium paludigenum y Pichia burtonni. La identificación de la microbiota nativa presente en los residuos de higuerilla es muy promisoria, aportando un amplio conocimiento sobre la versatilidad metabólica de cada una de las cepas aisladas. El mayor número de aislamientos se obtuvieron de la torta probablemente debido al alto contenido de nutrientes presentes en este residuo.</p>

<span lang="EN-US">Colony forming units counting is a conventional process carry out in bacteriological laboratories, and it is used to follow the behavior of bacteria in different conditions. Currently exist different systems, automatic or semi-automatic, to counting colony forming units exits, but, in general, many laboratories continue using manual counting, which consumes considerable time and effort from researchers and laboratory employees. This paper presents a mathematical model carry out to segment the colony forming units and, in this way, counting them from a digital image of the sample. The method uses the color space information of some points in the image and shows good behavior for images with many or few colony forming units in the sample, according to manual counting. The results show efficiencies close to 98% with MacConkey agar.</span>