El tomate es la hortaliza más popular a nivel mundial. Sin embargo, en ciertas condiciones, la hortaliza es susceptible a parásitos vegetales como el nematodo de la raíz (RKN; spp.). Se requiere un método de detección adecuado para identificar RKN y eliminar enfermedades relacionadas. La cuantificación manual tradicional de RKN utilizando un microscopio es una tarea que consume mucho tiempo y laboriosa. Este estudio tiene como objetivo desarrollar un método semiautomatizado para discernir y cuantificar RKN basado en el tamaño utilizando un método de análisis de imágenes. La longitud de RKN fue evaluada utilizando tres enfoques novedosos: arco de contorno (CA), estructura delgada (TS) y grafo esquelético (SG). Estas longitudes se compararon con la medición manual de la longitud de RKN. El estudio mostró que la longitud de RKN obtenida por la medición manual estaba altamente correlacionada con la longitud basada en este método, con R de 0,898, 0,875 y 0,898 para los métodos CA, TS y SG, respectivamente. Estos enfoques fueron probados para detectar RKN en 517 imágenes. La comparación de conteo manual y automatizado reveló un coeficiente de determinación R = 0,857, 0,835 y 0,828 para los métodos CA, TS y SG, respectivamente. La prueba de ANOVA de una vía en el conteo reveló una estadística F = 4,440 y un valor p = 0,004. La proporción de longitud a ancho se investigó más a diferentes rangos. El resultado óptimo se encontró en un rango de proporción entre 10-35. Los métodos CA, TS y SG alcanzaron el mayor R de 0,965, 0,958 y 0,973, respectivamente. Este estudio encontró que el método SG es el más adecuado para detectar y contar RKN. Este método puede aplicarse para detectar RKN u otros nematodos en cultivos gravemente infectados y hortalizas de raíz, incluyendo batata y jengibre. El estudio ayuda significativamente en la cuantificación de plagas para una gestión agrícola rápida y así minimizar las pérdidas de cultivos y hortalizas.