Nhận diện một số bệnh phổ biến dựa trên lá sầu riêng sử dụng kỹ thuật học sâu

Identifying common diseases on durian leaves using deep learning techniques

Abstract

DOI: https://doi.org/10.66195/mtu/2025.13.075

Sầu riêng, một loại trái cây nhiệt đới có giá trị kinh tế cao, được mệnh danh là “Vua của các loại trái cây” và được trồng rộng rãi ở Việt Nam. Tuy nhiên, cây sầu riêng dễ bị mắc các bệnh trên lá, gây ảnh hưởng nghiêm trọng đến sức khỏe và năng suất của cây trồng. Việc phát hiện sớm và chính xác các bệnh này thông qua hình ảnh lá đóng vai trò vô cùng quan trọng trong việc xử lý kịp thời, từ đó giúp cải thiện năng suất và chất lượng cây trồng. Trong nghiên cứu này, chúng tôi đề xuất một kỹ thuật nhận diện và phân loại hình ảnh lá sầu riêng bằng cách sử dụng các mô hình học sâu dựa trên các kiến trúc mạng nổi bật như MobileNetV3, InceptionV3 và VGG19. Các mô hình này đã được huấn luyện trên một tập dữ liệu gồm 8682 hình ảnh của 4 loại lá sầu riêng: lá mắc bệnh cháy lá, bệnh đốm rong, bệnh đốm lá và lá không bị bệnh. Kết quả thử nghiệm cho thấy mô hình đạt được độ chính xác lên tới 95,87%, cho thấy khả năng phân loại bệnh trên lá sầu riêng một cách nhanh chóng và chính xác. Kết quả nghiên cứu này có thể đóng góp đáng kể vào việc giúp nông dân phát hiện bệnh kịp thời và áp dụng các biện pháp điều trị phù hợp, từ đó nâng cao năng suất và lợi nhuận từ cây sầu riêng.