Los problemas económicos y ecológicos asociados con la apicultura pueden derivar de los ácaros de las abejas en lugar de otras enfermedades de las abejas. Los ácaros de la miel que se adhieren a las abejas son pequeños y poseen un color marrón rojizo, lo que dificulta distinguirlos a simple vista. Se requieren tecnologías objetivas y rápidas para detectar los ácaros de las abejas. El procesamiento de imágenes mejora considerablemente el rendimiento de detección. Por lo tanto, este estudio propone un método de procesamiento de imágenes que puede aumentar el rendimiento de detección de ácaros de las abejas. Se implementó un algoritmo de detección de puntos clave para identificar la ubicación y frecuencias de los puntos clave en imágenes de abejas y ácaros de abejas. Estos parámetros fueron analizados para determinar la distancia de medición racional y el procesamiento de imágenes. El cambio en el número de puntos clave fue analizado aplicando la conversión del modelo de color de cinco colores, la normalización del histograma y la ecualización de dos histogramas. El rendimiento de los puntos clave fue verificado mediante la coincidencia de imágenes con abejas y ácaros infestados. Entre 30 casos dados de procesamiento de imágenes, el método que aplica normalización y ecualización en la imagen del modelo de color RGB produjo datos de calidad consistentes y fue el punto clave más válido. El procesamiento óptimo de imágenes funcionó de manera efectiva en los datos medidos de 300 mm en el rango de 300-1100 mm. Los resultados de este estudio muestran que diversas técnicas de procesamiento de imágenes ayudan a mejorar significativamente la calidad de la detección de ácaros de las abejas. Este enfoque puede utilizarse junto con un algoritmo de aprendizaje profundo de detección de objetos para monitorear los ácaros de las abejas y las enfermedades.