Cómo localizar varillas faltantes dentro de una microestructura compuesta por un conjunto finito de varillas dieléctricas cilíndricas circulares infinitamente largas en condiciones sublongitudinales se investiga. Las distancias sublongitudinales entre varillas adyacentes y los diámetros sublongitudinales de las varillas requieren una superresolución, más allá del criterio de Rayleigh. Se proponen dos métodos diferentes para lograr esto: uno se basa en el método de expansión de dispersión múltiple (MSM) y aplica una fuerte información previa de esparcidad. El otro es un método basado en datos que combina redes neuronales convolucionales (CNN) y redes neuronales recurrentes (RNN), y puede aplicarse con poco conocimiento de las interacciones de campo de onda involucradas, en contraste con el anterior. Se proponen simulaciones numéricas exhaustivas en términos del número de varillas faltantes, forma, frecuencia de observación y configuración de las estructuras probadas. Ambos métodos muestran lograr una detección adecuada, aunque bajo condiciones más o menos estrictas según se discute.