نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 استادیار گروه مهندسی کامپیوتر و IT، دانشکده فنی و مهندسی، دانشگاه آزاد اسلامی ، واحد پرند، استان تهران، ایران

2 کارشناسی ارشد، گروه مهندسی کامپیوتر و IT، دانشکده فنی و مهندسی، دانشگاه آزاد اسلامی ، واحد پرند

3 استادیار، گروه مهندسی کامپیوتر و IT، دانشکده فنی و مهندسی، دانشگاه آزاد اسلامی، واحد پرند

چکیده

تشخیص سریع بیماری‌های گیاهان همواره از چالش‌های مهم صنعت کشاورزی بوده است. یکی از رویکردهایی که در این زمینه مورد استقبال واقع شده، استفاده از روش­های پردازش تصویر است. مزیت این روش­ها در خودکار، سریع، کم­هزینه، غیرتخریبی و دقیق بودن آنهاست. در این پژوهش، با پردازش تصویر برگ گیاهانو محصولات کشاورزی، ضمن تشخیص گیاهان سالم از ناسالم، نوع و شدت بیماری آنها نیز به صورت خودکار تشخیص داده می­شود. برای این کار از روش­های مبتنی بر یادگیری عمیق شامل چندین معماری مختلف از شبکه­های عصبی پیچشی به همراه دسته­بند ماشین بردار پشتیباناستفاده شده­ است. روش پیشنهادی در این پژوهش قابل تعمیم به گیاهان و محصولات مختلف و همین‌طور به چندین گیاه به طور همزمان است. شبکه­های طراحی شده با استفاده از دو زیر­مجموعۀ­ متفاوت از تصاویر مجموعه­ داده­ Plant Villageآموزش داده شد و مورد ارزیابی قرار گرفت. در زیر­مجموعۀ­ اول که مربوط به تشخیص بیماری درخت سیب در چهار کلاس مختلف بود، دقت 95 درصد و در زیر­مجموعۀ­ دوم که مربوط به چهار گیاه مختلف و در 10 دسته بود، دقت 8/96 درصد به دست آمد. نتایجِ ارزیابی نشان داد ترکیبِ دسته­بند ماشین بردار پشتیبان با شبکه­های یادگیری عمیق، دقت تشخیص بیماری گیاهان را بهبود می­بخشد. 

کلیدواژه‌ها

Chuanlei, Z., Shanwen, Z., Jucheng, Y., Yancui, S., & Jia, C. (2017). Apple leaf disease identification using genetic algorithm and correlation based feature selection method. International Journal of Agricultural and Biological Engineering, 10(2), 74-83.
 
Cruz, A., Ampatzidis, Y., Pierro, R., Materazzi, A., Panattoni, A., De Bellis, L., & Luvisi, A. (2019). Detection of grapevine yellows symptoms in Vitis vinifera L. with artificial intelligence. Computers and Electronics in Agriculture, 157, 63-76.
 
Durmuş, H., Güneş, E. O., & Kırcı, M. (2017). Disease detection on the leaves of the tomato plants by using deep learning.Disease detection on the leaves of the tomato plants by using deep learning.Proceedings of the 6thInternational Conference on Agro-Geoinformatics. Aug. 7-10. Virginia, USA.
 
Ghasemi Varjani, Z., Mohtesabi, S. S., Ghasemi, H., & Omrani, I. (2018). Development of a new hybrid system to detect apple tree leaf diseases. Iranian Biosystems Engineering, 49(2), 215-225. (in Persian)
 
He, K., Zhang, X., Ren, S., & Sun, J. (2016). Deep residual learning for image recognition.Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. June 26 July 1. Las Vegas, NV, USA.
 
Hosseini, H., Mohammad Zamani, D., & Master, A. (2018). Detection System for Sefidak Poudri Fungal Disease and Anthracnose Cucumber Leaf by Image Processing Technique and Artificial Neural Network. Plant Protection (Scientific Journal of Agriculture), 40(4), 15-28. (in Persian)
 
Islam, M., Dinh, A., Wahid, K., & Bhowmik, P. (2017). Detection of potato diseases using image segmentation and multiclass support vector machine.Proceedings of the 30thCanadian Conference on Electrical and Computer Engineering (CCECE). April 30-May 3. Windsor,  Canada.
 
Liu, B., Zhang, Y., He, D., & Li, Y. (2018). Identification of apple leaf diseases based on deep convolutional neural networks. Symmetry, 10(1), 11. https://doi.org/10.3390/sym10010011.
 
Liu, W., Wang, Z., Liu, X., Zeng, N., Liu, Y., & Alsaadi, F. E. (2017). A survey of deep neural network architectures and their applications. Neurocomputing, 234, 11-26.
 
Ng, P. C., & Henikoff, S. (2003). SIFT: Predicting amino acid changes that affect protein function. NucleicAcids Research, 31(13), 3812-3814.
 
O'Shea, K., & Nash, R. (2015). An introduction to convolutional neural networks. arXiv Preprint arXiv:1511.08458.
 
Oboudi, M. (2015). Diagnosis of cucumber mosaic virus symptoms by image processing.(M. Sc. Thesis), Isfahan University of Technology, Faculty of Agriculture, Isfahan, Iran. (in Persian)
 
Peyman, S. H., BakhshiPour, A., & Jaafari, A. A. (2016). Feasibility of applying digital image processing method to detect rice leaf surface diseases. Agricultural Machinery, 6(1), 69-79. (in Persian)
 
Shin, H. C., Roth, H. R., Gao, M., Lu, L., Xu, Z., Nogues, I., Yao, J., Mollura, D., & Summers, R. M. (2016). Deep convolutional neural networks for computer-aided detection: CNN architectures, dataset characteristics and transfer learning. IEEE Transactions on MedicalImaging, 35(5), 1285-1298.
 
Simonyan, K., & Zisserman, A. (2014). Very deep convolutional networks for large-scale image recognition. arXiv Preprint arXiv:1409.1556.
 
Suryawati, E., Sustika, R., Yuwana, R. S., Subekti, A., & Pardede, H. F. (2018). Deep Structured Convolutional Neural Network for Tomato Diseases Detection.Proceedings of the  International Conference on Advanced Computer Science and Information Systems (ICACSIS).Oct.27-28. Yogyakarta, Indonesia.
 
Suykens, J. A., & Vandewalle, J. (1999). Least squares support vectormachine classifiers. Neural Processing Letters, 9(3), 293-300.
 
Szegedy, C., Liu, W., Jia, Y., Sermanet, P., Reed, S., Anguelov, D., Erhan, D., Vanhoucke, V., & Rabinovich, A. (2015). Going deeper with convolutions.Proceedings of the IEEE Conference onComputer Vision and Pattern Recognition.June 7-June 12. Boston, USA.
 
Wang, G., Sun, Y., & Wang, J. (2017). Automatic image-based plant disease severity estimation using deep learning. Computational Intelligence and Neuroscience. https://doi.org/10.1155/2017/2917536.
 
Zhang, S., Wu, X., You, Z., & Zhang, L. (2017). Leaf image based cucumber disease recognition using sparse representation classification. Computers and Electronics in Agriculture, 134, 135-141.