Tự động nhận dạng một số loại sâu bệnh trên lá bưởi sử dụng công nghệ ảnh

Ngày nay, công nghệ thông tin đã được ứng dụng rộng rãi trong nông nghiệp, lĩnh vực phát triển nhất của nước ta. Trong số các ứng dụng này, hệ thống phát hiện và nhận dạng sâu bệnh sử dụng kỹ thuật xử lý ảnh và thị giác máy tính đang thu hút nhiều nhà nghiên cứu trong và ngoài nước. Nghiên cứu này trình bày phương pháp để phát hiện và nhận dạng sâu bệnh trên lá bưởi. Bài toán được giải quyết thông qua hai giai đoạn chính là: phát hiện vùng ứng viên có khả năng là sâu bệnh; nhận dạng sâu bệnh từ các vùng ứng viên đã phát hiện. Ở giai đoạn thứ nhất, phương pháp phân đoạn ảnh được thực hiện để xác định vùng ứng viên có thể là đối tượng sâu bệnh. Giai đoạn này sử dụng phương pháp phân ngưỡng nhị phân kết hợp với kỹ thuật dò biên để tách lấy vùng ứng viên. Ở giai đoạn thứ hai, một số đặc trưng về màu sắc và hình dáng được trích ra từ ảnh. Sau đó, mô hình máy học vectơ hỗ trợ (SVM) được xây dựng kết hợp với các đặc trưng đã trích ra trước đó để phân lớp vùng ứng viên. Chúng tôi huấn luyện mô hình phân lớp để nhận dạng bốn loại sâu bệnh trên lá bưởi. Kết quả huấn luyện đạt trên 99,5%. Kết quả thực nghiệm nhận dạng trên 500 ảnh sâu bệnh cho thấy độ chính xác xấp xỉ 99,2% đã khẳng định phương pháp đề nghị là rất triển vọng và có thể áp dụng vào nhận dạng sâu bệnh trên thực tế

Nhận dạng một số bệnh trên bông xoài sử dụng kỹ thuật học sâu chuyển tiếp

Nước ta có điều kiện khí hậu phù hợp với việc trồng cây xoài. Đây là loại cây ăn trái mang lại giá trị kinh tế cho người nông dân. Do đó, nhận dạng được bệnh hại trên bông trong giai đoạn ra hoa, đậu trái là rất quan trọng, ảnh hưởng lớn đến năng suất mùa vụ. Vì vậy, ứng dụng điện thoại thông minh để nhận dạng bệnh trên bông xoài thông qua hình ảnh của bông xoài là rất cần thiết. Nghiên cứu sử dụng tập dữ liệu của 4 loại bông xoài: bông xoài thán thư, bông xoài bị cháy (bệnh đốm đen), bông xoài nghẹn, bông xoài không bệnh, với 733 hình ảnh được thu thập. Nghiên cứu đã sử dụng kỹ thuật học sâu chuyển tiếp để tiến hành huấn luyện trên mô hình EfficientNetB0 và MobileNetV2, kết quả độ chính xác của mô hình EfficientNetB0 đạt 99,84% cao hơn so với mô hình MobileNetV2 chỉ đạt 95,21%. Kết quả nghiên cứu có thể giúp các nhà nông học, nhà nghiên cứu có các biện pháp hỗ trợ người nông dân định hướng xử lý bông xoài mang bệnh hại phù hợp, hiệu quả

Identification of the rice blast fungus, Magnaporthe oryzae by the polymerase chain reaction (PCR)

Magnaporthe oryzaeis a causal agent of the rice blast disease resulting serious damages in the production of rice worldwide. The early symptom of rice blast disease can be confused with those caused by other fungal diseases leading to many difficulties in efficient and effective disease management. Currently, identification of the rice blast fungus by using conventional method requires more time (at least 24 hours), labour and unreliability. An alternative method by using polymerase chain reaction (PCR) with the primers of Pot2 transposon known to reduce those factors for detection of the rice blast fungus will be done in this study. The results indicated the specificity of Pot2 transposon can be used for the rapid detection of both Magnaporthe oryzae and blast fungus infected leaf/neck in rice, but not in other phytopathogenic fungi. Therefore, PCR method has been considered as an alternative tool of diagnostic, particularly in-field detection of blast disease in practice

Thiết kế hệ thống gọt vỏ trái chanh tự động

Trong các sản phẩm và dược liệu từ trái chanh, sản phẩm chế biến từ vỏ chanh chiếm tỉ trọng không kém về giá trị sản phẩm. Để có được nguyên liệu vỏ chanh, công đoạn gọt vỏ bên ngoài là công đoạn quan trọng đầu tiên và thường được thực hiện thủ công. Một số máy gọt vỏ chanh bán tự động đã được chế tạo nhưng máy có năng suất không cao trong khi giá thành lại cao. Bài báo này được thực hiện nhằm đề xuất hệ thống gọt vỏ trái chanh với biên dạng vỏ được gọt dạng sợi liền bằng cách di chuyển lưỡi dao trên cung tròn tiếp tuyến với mặt ngoài trái chanh và chanh được quay quanh trục thẳng đứng. Kết quả thực nghiệm cho thấy máy gọt vỏ chanh thành công với năng suất trung bình khoảng 24 kg/giờ (gần gấp hai lần gọt thủ công) và độ gọt sạch trên 85%

Nghiên cứu chỉ số phát triển con người (HDI) của Việt Nam

279 tr. ; 27 cm

Nghiên cứu chỉ số phát triển con người (HDI) của Việt Nam

279 tr. ; 27 cm