การพัฒนาตัวแบบการเรียนรู้เชิงลึกสำหรับการตรวจจับโรคอ้อยจากภาพถ่ายใบอ้อย - ตั้งชูพงศ์ ธนพล; พวงทับทิม สิรภัทร; ทองดี พัชรมัย (วารสารวิชาการวิทยาศาสตร์และวิทยาศาสตร์ประยุกต์, 2024)
การวิจัยนี้มีเป้าหมายเพื่อพัฒนาโมเดลการเรียนรู้เชิงลึก(Deep Learning) สำหรับการตรวจหาและจำแนกโรคในอ้อย 4 ชนิดที่พบในประเทศไทย ได้แก่ โรคใบด่างในอ้อย โรคเหี่ยวเน่าแดง โรคราสนิม และโรคใบไหม้ โดยใช้ภาพถ่ายใบอ้อยเป็นข้อมูลนำเข้า กระบวนการวิจัยเริ่มต้นจากการเตรียมข้อมูลภาพ การเพิ่มความหลากหลายของชุดข้อมูลผ่านกระบวนการเสริมข้อมูล (Data Augmentation) และเพื่อเปรียบเทียบประสิทธิภาพการฝึกสอนโมเดล EfficientNetB0 และ MobileNetV2 ผลการทดลองชี้ให้เห็นว่า EfficientNetB0 มีความแม่นยำสูงสุด ด้วยค่า F1-Score เท่ากับ 0.95 นอกจากนี้ยังได้ศึกษาปัจจัยด้านความสว่างและความเบลอของภาพที่มีต่อประสิทธิภาพการทำนายของโมเดล พบว่าทั้งสองปัจจัยไม่มีผลกระทบต่อความสามารถในการทำนาย แสดงให้เห็นถึงความทนทานของโมเดลต่อสภาพแวดล้อมที่เปลี่ยนแปลง งานวิจัยนี้จึงมีศักยภาพในการนำไปประยุกต์ใช้สำหรับการตรวจสอบและจำแนกโรคในอ้อยเพื่อสนับสนุนการจัดการโรคในภาคการเกษตรได้อย่างมีประสิทธิภาพ