Clasificación de enfermedades de hojas de plantas de manzana utilizando redes neuronales convolucionales profundas

La producción de alimentos es una de las principales fuentes de ingresos y sustento en el mundo. Varios productos agrícolas se cultivan como alimento esencial en las áreas más grandes del mundo. Según diversas investigaciones, muchos sectores agrícolas enfrentan pérdidas debido a enfermedades de los cultivos. Los fitopatólogos encuentran nuevos métodos para diagnosticar enfermedades de las plantas de manera perfecta y fiable. La clasificación de enfermedades de cultivos se realiza utilizando técnicas de aprendizaje automático. Hoy en día, el mayor número de enfermedades de plantas se identifica utilizando métodos de aprendizaje profundo. En este trabajo, utilizamos un enfoque efectivo que se basa en el método de umbralización de Otsu en el preprocesamiento, mientras que las enfermedades de las plantas se clasifican utilizando redes neuronales convolucionales profundas. En esta investigación, utilizamos un conjunto de datos de referencia de hojas de manzana de Kaggle. El método que utilizamos en esta investigación no se ha aplicado a plantas de manzana en estudios anteriores. El conjunto de datos contiene tres clases; primero aplicamos el preprocesamiento en el conjunto de datos, que aplica tres modelos a estas imágenes, denominados CNN de 19 capas, AlexNet y el modelo Inception V3. El conjunto de datos de manzana se preprocesa aplicando funciones de redimensionamiento, eliminación de fondo y recorte. En el primer experimento, no preprocesamos el conjunto de datos y aplicamos directamente la CNN profunda en las imágenes originales, mostrando el comportamiento de este método en el conjunto de datos no limpiado. Por otro lado, en el segundo experimento, primero preprocesamos los conjuntos de datos y luego aplicamos la CNN profunda para la clasificación de estas enfermedades. Las enfermedades de las hojas de manzana también se clasifican utilizando AlexNet y el modelo Inception V3; finalmente, la CNN de 19 capas se compara con otros dos modelos llamados AlexNet y el modelo Inception V3, ambos son modelos de aprendizaje por transferencia. Los resultados del modelo AlexNet son bastante mejores que los de la CNN y el modelo Inception V3 no funciona tan bien en comparación con ambos algoritmos.