การพัฒนาแอปฯ ตรวจจับโรคทุเรียน

บทที่ 3: พื้นฐานการเรียนรู้เชิงลึกและการประมวลผลภาพ

เวลาในการอ่าน: ประมาณ 35 นาที

บทนี้จะแนะนำหลักการพื้นฐานของการเรียนรู้เชิงลึก (Deep Learning) และการประมวลผลภาพ (Image Processing) ซึ่งเป็นเทคโนโลยีสำคัญที่ใช้ในการพัฒนาแอปพลิเคชั่นสำหรับตรวจจับและจำแนกโรคในทุเรียนและไม้ผลอื่นๆ

3.1 พื้นฐานการเรียนรู้เชิงลึก (Deep Learning)

การเรียนรู้เชิงลึก (Deep Learning) เป็นสาขาหนึ่งของการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) ที่ใช้โครงข่ายประสาทเทียม (Neural Networks) ที่มีหลายชั้น (Multiple Layers) ในการเรียนรู้และสกัดคุณลักษณะ (Features) จากข้อมูล

ชุดข้อมูลโรคพืช

รูปที่ 3.1: ตัวอย่างชุดข้อมูลภาพโรคพืชสำหรับการเรียนรู้เชิงลึก

3.1.1 โครงข่ายประสาทเทียม (Neural Networks)

โครงข่ายประสาทเทียมเป็นแบบจำลองทางคณิตศาสตร์ที่ได้รับแรงบันดาลใจจากการทำงานของสมองมนุษย์ ประกอบด้วยหน่วยประมวลผลย่อยๆ เรียกว่า "นิวรอน" (Neurons) ที่เชื่อมต่อกันเป็นเครือข่าย

โครงสร้างพื้นฐานของโครงข่ายประสาทเทียมประกอบด้วย:

  • ชั้นอินพุต (Input Layer): รับข้อมูลเข้าสู่โครงข่าย
  • ชั้นซ่อน (Hidden Layers): ประมวลผลข้อมูลและสกัดคุณลักษณะ
  • ชั้นเอาต์พุต (Output Layer): ให้ผลลัพธ์สุดท้าย เช่น การจำแนกประเภท

3.1.2 โครงข่ายประสาทเทียมแบบคอนโวลูชัน (Convolutional Neural Networks)

โครงข่ายประสาทเทียมแบบคอนโวลูชัน (Convolutional Neural Networks หรือ CNNs) เป็นประเภทของโครงข่ายประสาทเทียมที่ออกแบบมาเฉพาะสำหรับการประมวลผลข้อมูลที่มีโครงสร้างแบบตาราง เช่น ภาพ

องค์ประกอบหลักของ CNNs ประกอบด้วย:

  • ชั้นคอนโวลูชัน (Convolutional Layers): ใช้ตัวกรอง (Filters) ในการสกัดคุณลักษณะจากภาพ เช่น ขอบ รูปร่าง และลวดลาย
  • ชั้นพูลลิ่ง (Pooling Layers): ลดขนาดของข้อมูลและรักษาคุณลักษณะที่สำคัญ
  • ชั้นเชื่อมต่อแบบเต็ม (Fully Connected Layers): ใช้คุณลักษณะที่สกัดได้ในการจำแนกประเภท

CNNs มีประสิทธิภาพสูงในงานการประมวลผลภาพ เช่น การจำแนกวัตถุ (Object Classification) การตรวจจับวัตถุ (Object Detection) และการแบ่งส่วนภาพ (Image Segmentation) ซึ่งเป็นเทคนิคที่สำคัญในการตรวจจับและจำแนกโรคในพืช

3.2 พื้นฐานการประมวลผลภาพ (Image Processing)

การประมวลผลภาพ (Image Processing) เป็นกระบวนการในการปรับปรุง แปลง หรือวิเคราะห์ภาพดิจิทัล เพื่อให้ได้ข้อมูลหรือภาพที่มีคุณภาพดีขึ้น

3.2.1 การแปลงภาพเป็นดิจิทัล (Image Digitization)

ภาพดิจิทัลประกอบด้วยจุดภาพ (Pixels) จำนวนมากเรียงต่อกัน แต่ละจุดภาพมีค่าความเข้มของสี (Intensity) ที่แตกต่างกัน

ในภาพสี RGB (Red, Green, Blue) แต่ละจุดภาพประกอบด้วยค่าความเข้มของสีแดง สีเขียว และสีน้ำเงิน ซึ่งมีค่าตั้งแต่ 0 ถึง 255

3.2.2 การปรับปรุงคุณภาพภาพ (Image Enhancement)

การปรับปรุงคุณภาพภาพเป็นกระบวนการในการปรับปรุงภาพให้มีคุณภาพดีขึ้น เพื่อให้สามารถมองเห็นรายละเอียดได้ชัดเจนขึ้น

เทคนิคการปรับปรุงคุณภาพภาพที่ใช้บ่อย ได้แก่:

  • การปรับความสว่าง (Brightness Adjustment): เพิ่มหรือลดความสว่างของภาพ
  • การปรับคอนทราสต์ (Contrast Adjustment): เพิ่มหรือลดความแตกต่างระหว่างส่วนที่สว่างและส่วนที่มืดของภาพ
  • การปรับฮิสโตแกรม (Histogram Equalization): ปรับการกระจายของความเข้มของสีในภาพให้สม่ำเสมอ
  • การกรองภาพ (Image Filtering): ใช้ตัวกรองต่างๆ เพื่อลดสัญญาณรบกวน (Noise) หรือเน้นรายละเอียดบางอย่าง เช่น ขอบ

3.2.3 การสกัดคุณลักษณะ (Feature Extraction)

การสกัดคุณลักษณะเป็นกระบวนการในการดึงข้อมูลที่สำคัญจากภาพ เช่น สี รูปร่าง ลวดลาย และพื้นผิว

คุณลักษณะที่สกัดได้จะถูกนำไปใช้ในการจำแนกประเภทหรือตรวจจับวัตถุในภาพ

เทคนิคการสกัดคุณลักษณะที่ใช้บ่อย ได้แก่:

  • การวิเคราะห์ฮิสโตแกรมสี (Color Histogram Analysis): วิเคราะห์การกระจายของสีในภาพ
  • การตรวจจับขอบ (Edge Detection): ตรวจจับขอบของวัตถุในภาพ
  • การวิเคราะห์พื้นผิว (Texture Analysis): วิเคราะห์ลวดลายและพื้นผิวของวัตถุในภาพ
  • การแปลงภาพ (Image Transformation): แปลงภาพให้อยู่ในรูปแบบที่ง่ายต่อการวิเคราะห์ เช่น การแปลงฟูเรียร์ (Fourier Transform) หรือการแปลงเวฟเล็ต (Wavelet Transform)

3.3 การประยุกต์ใช้การเรียนรู้เชิงลึกและการประมวลผลภาพในการตรวจจับโรคพืช

การเรียนรู้เชิงลึกและการประมวลผลภาพสามารถนำมาประยุกต์ใช้ในการตรวจจับและจำแนกโรคในพืชได้อย่างมีประสิทธิภาพ

3.3.1 กระบวนการตรวจจับโรคพืชด้วยการเรียนรู้เชิงลึก

กระบวนการตรวจจับโรคพืชด้วยการเรียนรู้เชิงลึกประกอบด้วยขั้นตอนดังนี้:

  1. การเก็บรวบรวมข้อมูล (Data Collection): รวบรวมภาพของพืชที่เป็นโรคและพืชที่สุขภาพดี
  2. การเตรียมข้อมูล (Data Preparation): ปรับขนาดภาพ ปรับปรุงคุณภาพภาพ และแบ่งข้อมูลเป็นชุดฝึกสอน (Training Set) และชุดทดสอบ (Test Set)
  3. การออกแบบโมเดล (Model Design): ออกแบบโครงสร้างของโครงข่ายประสาทเทียมแบบคอนโวลูชัน (CNN)
  4. การฝึกสอนโมเดล (Model Training): ฝึกสอนโมเดลด้วยชุดข้อมูลฝึกสอน
  5. การประเมินโมเดล (Model Evaluation): ประเมินประสิทธิภาพของโมเดลด้วยชุดข้อมูลทดสอบ
  6. การปรับปรุงโมเดล (Model Optimization): ปรับปรุงโมเดลเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพ
  7. การนำไปใช้งาน (Deployment): นำโมเดลไปใช้งานในแอปพลิเคชั่นสมาร์ทโฟน

3.3.2 ข้อดีของการใช้การเรียนรู้เชิงลึกในการตรวจจับโรคพืช

การใช้การเรียนรู้เชิงลึกในการตรวจจับโรคพืชมีข้อดีหลายประการ ได้แก่:

  • ความแม่นยำสูง: โมเดลการเรียนรู้เชิงลึกสามารถตรวจจับและจำแนกโรคพืชได้อย่างแม่นยำ
  • ความสามารถในการเรียนรู้คุณลักษณะอัตโนมัติ: โมเดลสามารถเรียนรู้คุณลักษณะที่สำคัญจากข้อมูลได้โดยอัตโนมัติ โดยไม่ต้องกำหนดคุณลักษณะเอง
  • ความสามารถในการปรับตัว: โมเดลสามารถปรับตัวให้เข้ากับข้อมูลใหม่ได้ โดยการฝึกสอนเพิ่มเติม
  • ความสามารถในการทำงานบนอุปกรณ์เคลื่อนที่: โมเดลสามารถทำงานบนสมาร์ทโฟนได้ โดยใช้เทคโนโลยีเช่น TensorFlow Lite หรือ Core ML

3.4 เครื่องมือและไลบรารีสำหรับการเรียนรู้เชิงลึกและการประมวลผลภาพ

มีเครื่องมือและไลบรารีหลายตัวที่ช่วยให้การพัฒนาโมเดลการเรียนรู้เชิงลึกและการประมวลผลภาพทำได้ง่ายขึ้น

3.4.1 เครื่องมือและไลบรารีสำหรับการเรียนรู้เชิงลึก

  • TensorFlow: เฟรมเวิร์กการเรียนรู้ของเครื่องแบบโอเพนซอร์สที่พัฒนาโดย Google
  • Keras: API ระดับสูงสำหรับการสร้างและฝึกสอนโมเดลการเรียนรู้เชิงลึก ทำงานบน TensorFlow
  • PyTorch: เฟรมเวิร์กการเรียนรู้ของเครื่องแบบโอเพนซอร์สที่พัฒนาโดย Facebook
  • TensorFlow Lite: เวอร์ชันของ TensorFlow ที่ออกแบบมาสำหรับอุปกรณ์เคลื่อนที่และอุปกรณ์ฝังตัว
  • Core ML: เฟรมเวิร์กของ Apple สำหรับการรันโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องบนอุปกรณ์ iOS

3.4.2 เครื่องมือและไลบรารีสำหรับการประมวลผลภาพ

  • OpenCV: ไลบรารีการประมวลผลภาพแบบโอเพนซอร์สที่มีฟังก์ชันการทำงานหลากหลาย
  • Pillow (PIL): ไลบรารีการประมวลผลภาพสำหรับ Python
  • scikit-image: ไลบรารีการประมวลผลภาพสำหรับ Python ที่สร้างขึ้นบน NumPy และ SciPy
  • ImageJ: โปรแกรมการประมวลผลภาพแบบโอเพนซอร์สที่พัฒนาโดย National Institutes of Health (NIH)

3.5 สรุป

ในบทนี้ เราได้เรียนรู้เกี่ยวกับพื้นฐานของการเรียนรู้เชิงลึกและการประมวลผลภาพ ซึ่งเป็นเทคโนโลยีสำคัญที่ใช้ในการพัฒนาแอปพลิเคชั่นสำหรับตรวจจับและจำแนกโรคในทุเรียนและไม้ผลอื่นๆ

เราได้เรียนรู้เกี่ยวกับโครงข่ายประสาทเทียม โครงข่ายประสาทเทียมแบบคอนโวลูชัน การประมวลผลภาพ การสกัดคุณลักษณะ และการประยุกต์ใช้เทคโนโลยีเหล่านี้ในการตรวจจับโรคพืช

นอกจากนี้ เรายังได้เรียนรู้เกี่ยวกับเครื่องมือและไลบรารีต่างๆ ที่ช่วยให้การพัฒนาโมเดลการเรียนรู้เชิงลึกและการประมวลผลภาพทำได้ง่ายขึ้น

ในบทต่อไป เราจะเรียนรู้เกี่ยวกับการพัฒนาโมเดลการเรียนรู้เชิงลึกสำหรับการตรวจจับและจำแนกโรคในทุเรียนและแมลงศัตรูพืช

แบบฝึกหัดท้ายบท

  1. จงอธิบายหลักการทำงานของโครงข่ายประสาทเทียมแบบคอนโวลูชัน (CNN) และเหตุผลที่ CNN มีประสิทธิภาพในการประมวลผลภาพ
  2. จงอธิบายเทคนิคการปรับปรุงคุณภาพภาพที่สามารถนำมาใช้ในการเตรียมข้อมูลสำหรับการตรวจจับโรคพืช
  3. จงอธิบายกระบวนการตรวจจับโรคพืชด้วยการเรียนรู้เชิงลึก
  4. จงเปรียบเทียบข้อดีและข้อเสียของการใช้ TensorFlow Lite และ Core ML ในการพัฒนาแอปพลิเคชั่นสมาร์ทโฟนสำหรับตรวจจับโรคพืช
  5. จงออกแบบโครงสร้างของโครงข่ายประสาทเทียมแบบคอนโวลูชันสำหรับการจำแนกโรคในทุเรียน

เอกสารอ้างอิง

  1. Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep Learning. MIT Press.
  2. Gonzalez, R. C., & Woods, R. E. (2018). Digital Image Processing (4th ed.). Pearson.
  3. Mohanty, S. P., Hughes, D. P., & Salathé, M. (2016). Using Deep Learning for Image-Based Plant Disease Detection. Frontiers in Plant Science, 7, 1419.
  4. TensorFlow. (2021). TensorFlow Lite Guide. https://www.tensorflow.org/lite/guide
  5. Apple. (2021). Core ML Documentation. https://developer.apple.com/documentation/coreml
บทที่ 2: ความรู้พื้นฐานเกี่ยวกับไม้ผลอื่นๆ และโรคที่พบบ่อย บทที่ 4: การพัฒนาโมเดลการเรียนรู้เชิงลึกสำหรับการตรวจจับโรคและแมลงศัตรูพืช