การวินิจฉัยจำแนกโรคใบองุ่นจากภาพถ่ายโดยใช้จีเนติกอัลกอริทึมและแผนผังจัดการตนเองเชิงโครงสร้างปรับตัวได้
ชมพู ทรัพย์ปทุมสิน ^* และ อาทิตย์ ศรีแก้ว
สาขาวิชาวิศวกรรมไฟฟ้า, คณะวิศวกรรมศาสตร์, มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีสุรนารี

อุตสาหกรรมการเกษตรเป็นอุตสาหกรรมที่สำคัญอย่างหนึ่งของประเทศไทย และในปัจจุบันได้มีการนำนวัตกรรมเข้ามาใช้เพื่อพัฒนาเทคโนโลยีทางเกษตรเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง โดยเฉพาะเทคโนโลยีในการประมวลผลภาพและคอมพิวเตอร์วิทัศน์ ปัญหาที่สำคัญอย่างหนึ่งในอุตสาหกรรมการเกษตร คือการใช้สารเคมีมากเกินจำเป็นในการควบคุมโรคพืช ทำให้เกิดปัญหาต่าง ๆ ขึ้น เช่น ปัญหาทางสิ่งแวดล้อม อันตรายต่อสุขภาพ และสิ้นเปลืองค่าใช้จ่าย เพื่อลดปัญหาดังกล่าวหากสามารถพิจารณาลักษณะอาการของโรคพืชในสภาวะเริ่มต้นได้ จะสามารถลดปริมาณความเสียหายทางผลผลิต และหลีกเลี่ยงการใช้สารเคมีมากเกินจำเป็นได้ งานวิจัยนี้ได้นำเสนออัลกอริทึมสำหรับการวินิจฉัยจำแนกโรคใบองุ่นจากภาพถ่ายในสภาวะแวดล้อมจริง กระบวนการทำงานของระบบประกอบไปด้วยจีเนติกอัลกอริทึม (Genetic Algorithm : GA) และแผนผังการจัดการตนเองเชิงโครงสร้างปรับค่าได้ (Structure-Adaptive Self-Organizing Feature Map : SASOM) เรียกว่า อัลกอริทึม GA-SASOM ซึ่งโครงสร้างหลักของการจำแนกรูปแบบของโรคใบองุ่นของระบบได้ใช้โครงสร้างพื้นฐานของ GA ที่มีการพัฒนารูปแบบของโครโมโซมใหม่โดยได้พัฒนารูปแบบของแผนผังโนด (node map) ของ SASOM ขึ้นมาใหม่ เรียกว่า แผนผังโครโมโซม (chromosome map) ซึ่งแต่ละแผนผังโครโมโซมใช้แทนคุณลักษณะสี และลวดลายของรูปแบบ 1 รูปแบบที่ต้องการจำแนกรูปแบบ และนำมาใช้เป็นแบบจำลองคุณลักษณะเด่นของภาพโรคพืชของใบองุ่น งานวิจัยนี้ได้ทดสอบระบบการจำแนกรูปแบบโดยใช้โรคใบองุ่น 4 โรคดังนี้ โรคอีบุบ โรคราสนิม โรคราน้ำค้าง และโรคราแป้ง ซึ่งแต่ละภาพมีขนาด รูปร่าง ลักษณะการวางตัวของใบองุ่น และอยู่ในสภาวะแสงที่ต่างกัน ซึ่งผลการทดสอบระบบมีความแม่นยำสูงสุดถึง 94.35 เปอร์เซ็นต์