KMITL Innovation Expo 2025 Logo

Detection of Durian Leaf Diseases Using Image Analysis and Artificial Intelligence

Detection of Durian Leaf Diseases Using Image Analysis and Artificial Intelligence

Abstract

Durian is a crucial economic crop of Thailand and one of the most exported agricultural products in the world. However, producing high-quality durian requires maintaining the health of durian trees, ensuring they remain strong and disease-free to optimize productivity and minimize potential damage to both the tree and its fruit. Among the various diseases affecting durian, foliar diseases are among the most common and rapidly spreading, directly impacting tree growth and fruit quality. Therefore, monitoring and controlling leaf diseases is essential for preserving durian quality. This study aims to apply image analysis technology combined with artificial intelligence (AI) to classify diseases in durian leaves, enabling farmers to diagnose diseases independently without relying on experts. The classification includes three categories: healthy leaves (H), leaves infected with anthracnose (A), and leaves affected by algal spot (S). To develop the classification model, convolutional neural network (CNN) algorithms—ResNet-50, GoogleNet, and AlexNet—were employed. Experimental results indicate that the classification accuracy of ResNet-50, GoogleNet, and AlexNet is 93.57%, 93.95%, and 68.69%, respectively.

Objective

ทุเรียนเป็นพืชเศรษฐกิจที่มีบทบาทสำคัญต่อประเทศไทยในหลายมิติ ทั้งในด้านเศรษฐกิจ การเกษตร และการท่องเที่ยว โดยประเทศไทยเป็นหนึ่งในผู้ผลิตและส่งออกทุเรียนรายใหญ่ของโลก การรักษาคุณภาพของทุเรียนจึงเป็นปัจจัยสำคัญในการรักษาความสามารถในการแข่งขันในตลาดโลก อย่างไรก็ตาม การผลิตทุเรียนให้มีคุณภาพสูงและให้ผลผลิตที่ดีนั้น จำเป็นต้องอาศัยการดูแลรักษาต้นทุเรียนให้แข็งแรงและมีความต้านทานต่อโรคได้อย่างมีประสิทธิภาพ โรคพืชเป็นหนึ่งในปัจจัยสำคัญที่ส่งผลกระทบต่อผลผลิตของทุเรียน ซึ่งอาจเกิดจากปัจจัยแวดล้อม เช่น สภาพดิน น้ำ อากาศ รวมถึงการติดเชื้อจากเชื้อรา แบคทีเรีย และไวรัส โรคโลกที่เกิดได้ง่ายและพบเห็นได้มากที่สุดคือโรคทางใบ เนื่องจากใบมีบทบาทสำคัญต่อกระบวนการสังเคราะห์แสง ซึ่งมีผลต่อการเจริญเติบโตของต้นและคุณภาพของผลผลิต หากไม่มีการตรวจสอบและควบคุมโรคทางใบอย่างเหมาะสม อาจส่งผลให้ผลผลิตลดลง ต้นทุเรียนอ่อนแอ และเพิ่มความเสี่ยงต่อการระบาดของโรคในสวน ปัจจุบันการตรวจสอบและวินิจฉัยโรคในใบทุเรียนยังคงต้องอาศัยผู้เชี่ยวชาญด้านพืช ซึ่งอาจมีข้อจำกัดทั้งในด้านจำนวนบุคลากรและเวลาในการตรวจสอบแปลงปลูกขนาดใหญ่ การนำเทคโนโลยีภาพถ่ายและปัญญาประดิษฐ์ (Artificial Intelligence: AI) มาประยุกต์ใช้ในการจำแนกและวินิจฉัยโรคทางใบ จึงเป็นแนวทางในการช่วยเกษตรกรให้สามารถวิเคราะห์และวินิจฉัยโรคได้ด้วยตนเอง ลดความจำเป็นในการพึ่งพาผู้เชี่ยวชาญ และสามารถดำเนินการควบคุมโรคได้อย่างทันท่วงที ด้วยเหตุนี้งานวิจัยนี้จึงมุ่งเน้นไปที่การพัฒนาแบบจำลองการตรวจสอบโรคในใบทุเรียนโดยใช้เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ร่วมกับอัลกอริทึมการเรียนรู้เชิงลึก (Deep Learning) เพื่อจำแนกประเภทของโรคที่เกิดขึ้นในใบ โดยมีเป้าหมายเพื่อช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในการตรวจสอบโรค ลดต้นทุนและเวลาในการวินิจฉัยโรค และสนับสนุนเกษตรกรให้สามารถบริหารจัดการสวนทุเรียนได้อย่างมีประสิทธิภาพและยั่งยืน

Other Innovations

Public Park Design Project : Dreamscape Park

คณะเทคโนโลยีการเกษตร

Public Park Design Project : Dreamscape Park

The design of Dreamscape Park, a public park covering an area of 50 rai, is based on the concept of ART. The design focuses on preserving green spaces while enhancing functionality to cater to people of all ages. The park features a landmark in the form of a water pond shaped like a drop of ink and a medium-sized amphitheater for various activities. Additional relaxation areas include a café, chill-out seating, outdoor activity zones, and sports facilities such as a basketball court, a takraw court, and walking/running paths around the park. There are also pet zones, children's play areas, gardens at various points, and accessible pathways throughout the area. Users can enjoy a peaceful environment and engage in activities according to their preferences.

Read more
Directing for 3D Animation “The Red Mist”

คณะสถาปัตยกรรม ศิลปะและการออกแบบ

Directing for 3D Animation “The Red Mist”

The thesis artwork titled “The Red Mist” presents a narrative adapted from a short story of the same name by Assistant Professor Chatnarong Wisutkul in 2003. The story is set in a future world where people's greed and selfishness have led to a war, forcing them to rely on "breathing machines" to survive in the "red toxic mist." Phakin, a 15-year-old boy, embarks on a journey with a group of refugees. As they pass through abandoned cities, they encounter a boy without a breathing machine who has recently lost his father. Phakin decides to help him, despite objections from others. The boy tries to end his life by shutting off his breathing machine, and when Phakin intervenes to save him, he collapses from inhaling the toxic air. Witnessing Phakin's selfless act, the others are moved and join forces to save both of them. Phakin demonstrates that in difficult times, humans must cooperate and help each other rather than being divided and selfish.

Read more
The Development of Boardgame to Enhance Cooking Skills : Case study Burger.

คณะเทคโนโลยีการเกษตร

The Development of Boardgame to Enhance Cooking Skills : Case study Burger.

The development of a board game to enhance cooking skills focuses on a popular and well-known dish—burgers. This study integrates learning with interactive gameplay, allowing players to gain knowledge about burgers, including their ingredients, preparation methods, and even the basics of running a burger business. Through hands-on activities and engaging game mechanics, players can develop both their culinary skills and entrepreneurial mindset while enjoying the fun and immersive experience of the board game.

Read more