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

DEVELOPMENT OF A WEBSITE FOR COLLECTING INFORMATION ON FARMERS YOUNG SMART FARMER CHANTHABURI PROVINCE

คณะเทคโนโลยีการเกษตร

DEVELOPMENT OF A WEBSITE FOR COLLECTING INFORMATION ON FARMERS YOUNG SMART FARMER CHANTHABURI PROVINCE

This study aimed to develop a website for collecting and organizing data on Young Smart Farmers in Chanthaburi Province. Data were collected through structured interviews with a sample of 30 participants. The information obtained was categorized and utilized to develop the website, which was subsequently disseminated to farmers and other stakeholders. The study also assessed user satisfaction with the website through a questionnaire, with data analyzed using descriptive statistics, including frequency, percentage, mean, and standard deviation.The results indicated that the sample comprised an equal proportion of male and female participants, with the majority (50.00%) aged between 36 and 40 years. Most respondents were Young Smart Farmers from the districts of Khlung, Laem Sing, and Kaeng Hang Maeo, each representing 13.33% of the sample. The majority of participants had attained a bachelor’s degree or equivalent (60.00%) and were primarily engaged in agricultural occupations (73.33%). The findings on user satisfaction with the website revealed a high level of satisfaction across all dimensions, ranked as follows 1) Website usability (Mean 4.97), 2) Overall satisfaction (Mean 4.93), 3) Content quality (Mean 4.91), 4) Practical benefits and applicability (Mean 4.87), and 5) Design and layout (Mean 4.85).

Read more
PROBIOGENOMIC ASESSMENT OF THE ABILITY OF THE POTENTAIL PROBIOTIC ENTEROCOCCUS LACTIS RRS4 ISOLATED FROM RAPHANUS SATIVUS LINN TO PROTECT VANCOMYCIN RESISTANT ENTEROCOCCUS

คณะวิทยาศาสตร์

PROBIOGENOMIC ASESSMENT OF THE ABILITY OF THE POTENTAIL PROBIOTIC ENTEROCOCCUS LACTIS RRS4 ISOLATED FROM RAPHANUS SATIVUS LINN TO PROTECT VANCOMYCIN RESISTANT ENTEROCOCCUS

The species Enterococcus lactis is closely related to E. faecium and is known for its beneficial and probiotic effects. In this study, strain RRS4 was isolated from Raphanus sativus Linn. and identified based on both phenotypic and genotypic characteristics. Strain RRS4 exhibited cell viability in environments with 2-8% NaCl, pH ranging from 4 to 9, and temperatures between 4°C and 45°C. Through comprehensive genomic analysis, strain RRS4 was confirmed to be E. lactis. E. lactis RRS4 demonstrated inhibitory effects against Vancomycin-resistant E. faecalis JCM 5803. Safety assessments via in silico methods, including KEGG annotation, indicated the absence of virulent and undesirable genes in E. lactis RRS4. VirulenceFinder analysis aligned virulence-related genes with those from three strains of E. lactis and four strains of E. faecium. While antibiotic resistance genes were found to be conserved, they did not correlate with key pathogenicity traits. Furthermore, safety evaluations highlighted that E. lactis RRS4 is generally safe, despite the presence of genes associated with antibiotic resistance. Lastly, we propose guidelines for assessing the safety of microbial strains using whole-genome analysis. These findings represent advancements in probiotic research.

Read more
Innovation in commercial vertical set of golden apple snails  as environmentally friendly using an aquaponics system

คณะเทคโนโลยีการเกษตร

Innovation in commercial vertical set of golden apple snails as environmentally friendly using an aquaponics system

The innovation of the vertical aquaponics system for rearing golden apple snails integrating with vegetable cultivation by using substrates to water treatment. The system aims to maximize the use of vertical space, save water, and produce safe vegetables for consumption or commercial purposes, and to support living things. The golden apple snail excretes wastes/leftover food scraps that are filtered on the substrates used for water treatment. Meanwhile, natural bacteria help change these wastes into nutrients that plants can use. Therefore, the system is environmentally friendly.

Read more