โครงการวิจัย
การจำแนกโรคพืชที่ปรากฎทางใบมะนาวด้วยวิธีการประมวลผลบนสมาร์ทโฟน ระบบปฏิบัติการแอนดรอยด์
Identification of Lime Leaf Diseases with Image Processing Method on Android Smartphone
รายละเอียดโครงการ
| ปีงบประมาณ | 2563 |
| หน่วยงานเจ้าของโครงการ | |
| ลักษณะโครงการ | โครงการใหม่ |
| ประเภทโครงการ | โครงการเดี่ยว |
| ประเภทงานวิจัย | โครงการประยุกต์ |
| วันที่เริ่มโครงการวิจัย (พ.ศ.) | 1 ตุลาคม 2562 |
| วันที่สิ้นสุดโครงการวิจัย (พ.ศ.) | 30 กันยายน 2563 |
| วันที่ได้รับทุนวิจัย (พ.ศ.) | 1 ตุลาคม 2562 |
| ประเภททุนวิจัย | งบประมาณรายได้ |
| สถานะโครงการ | สิ้นสุดโครงการ(ส่งผลผลิตเรียบร้อยแล้ว) |
| เลขที่สัญญา | 006 |
| เป็นโครงการวิจัยที่ใช้ในการจบการศึกษา | ไม่ใช่ |
| เป็นโครงการวิจัยรับใช้สังคม | ไม่ใช่ |
| บทคัดย่อโครงการ | การจำแนกโรคพืชที่ปรากฏทางใบมะนาวด้วยวิธีการประมวลผลภาพบนสมาร์ทโฟน ระบบปฏิบัติการแอนดรอยด์ นศพร ธรรมโชติ ชัยสิทธิ์ ปรีชา และปิติพัฒน์ บุตรโคตร บทคัดย่อ งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อพัฒนาอัลกอริทึมสำหรับการจำแนกโรคที่ปรากฏอาการทางใบของมะนาวด้วยใช้การประมวลผลภาพ และสร้างแอปพลิเคชันที่ใช้บนสมาร์ทโฟน ระบบปฏิบัติการแอนดรอยด์ โดยมีการดำเนินงานเริ่มจาก 1) เก็บข้อมูลภาพโรคพืชที่ปรากฏทางใบมะนาวในพื้นที่เป้าหมายจังหวัดนครศรีธรรมราช จำแนกภาพตามกลุ่มโรคโดยผู้เชี่ยวชาญทางด้านโรคพืช 2) พัฒนาอัลกอลิทึมจากชุดคำสั่งของ TensorFlow Framwork ซึ่งเป็น open source library ของ Google โดยใช้โครงข่ายประสาทเทียมแบบคอนโวลูชันโครงสร้าง Inception-v3 โดยกำหนดจำนวนภาพสำหรับการฝึกต่อการทดสอบเป็น 80:20 โดยทำการฝึกจำนวน 120 รอบ และกำหนดเอาท์พุตเท่ากับจำนวนโรคเท่ากับ 6 โรค 3) สร้างแอปพลิเคชันสมาร์ทโฟนในระบบปฏิบัติการแอนดรอยด์ โดยใช้ Android Studio software สำหรับการใช้งาน ซึ่งจะเป็นไฟล์นามสกุล .apk 4) ทดสอบ แอปพลิเคชันบนสมาร์ทโฟน เพื่อหาค่าความแม่นยำและความผิดพลาดในการจำแนกจากตัวอย่างภาพใหม่ 50 ภาพต่อโรค ผลลัพธ์การทดสอบใช้งานแอปพลิเคชันที่สร้างขึ้นมีความถูกต้องมากกว่า 90 เปอร์เซ็นต์ ทุกโรค ซึ่งจะเห็นได้ว่าอัลกอลิทึมที่พัฒนาขึ้นง่ายต่อการปรับปรุงโดยเพิ่มจำนวนภาพ หรือโรคที่ค้นพบใหม่ แอปพลิเคชันนี้จะเป็นประโยชน์แก่เกษตรกรผู้ปลูกมะนาว คำสำคัญ: มะนาว โรคทางใบมะนาว การประมวลผลภาพ แอปพลิเคชันบนสมาร์ทโฟน Identification of Lime Leaf Diseases with Image Processing Method on Android Smartphone Nasaporn Thammachot Chaiyasit Preecha and Pitipat Butkote Abstract The objectives of this research were to develop an algorithm for identifying lime leaf disease by using image processing and to create an application used on smartphones Android operating system. The methodology began from 1) collected lime leaf diseases images in the target area at Nakhon Si Thammarat province. The images obtained first went through disease classify by plant disease experts; 2) developed an algorithm from the instruction set of TensorFlow Framwork, Google's open source library, using the Inception-v3 structure of Convolutional Neural Network, set the number of images for training per testing to 80: 20 with 120 epochs of training and set 6 diseases to be outputs; 3) created a smartphone application in Android operating system by using Android Studio software for usage and will get .apk file; 4) tested the application on the smartphone to determine the accuracy and error of classification from a new sample of 50 lime leaf disease images. It can be seen that the developed algorithm is feasible improvement by as more the number of the images or newly detected diseases. This application is very useful for lime agriculturists. Keywords: lime, lime leaf diseases, image processing, smart phone applications |
| รายละเอียดการนำไปใช้งาน | |
| เอกสาร Final Paper(s) |
|
ทีมวิจัย
| ที่ | นักวิจัย | หน่วยงาน | ตำแหน่งในทีม | การมีส่วนร่วม (%) |
|---|---|---|---|---|
| 1 | นศพร ธรรมโชติ | คณะครุศาสตร์อุตสาหกรรมและเทคโนโลยี ราชมงคลศรีวิชัย สงขลา | หัวหน้าโครงการ | 60 |
| 2 | ผศ. ชัยสิทธิ์ ปรีชา | คณะเกษตรศาสตร์ ราชมงคลศรีวิชัย วิทยาเขตนครศรีธรรมราช | ผู้ร่วมวิจัย | 20 |
| 3 | ปิติพัฒน์ บุตรโคตร | คณะเกษตรศาสตร์ ราชมงคลศรีวิชัย วิทยาเขตนครศรีธรรมราช | ผู้ร่วมวิจัย | 20 |