مناقشة رسالة طالب الماجستير مروان عدنان جاسم من قسم علوم الحاسوب

ناقش قسم علوم الحاسوب في كلية العلوم بجامعة ديالى رسالة طالب الماجستير مروان عدنان جاسم الموسومة اكتشاف وتصنيف أمراض أوراق النباتات باستخدام تقنيات معالجة الصور وذلك في يوم الخميس الموافق 2020/9/10 وعلى قاعة المناقشات في عمادة الكلية.

أوضح الباحث في مقدمة رسالته بأن المنتجات الزراعية هي ضرورية جدا ويحتاجها كل بلد. إذا كانت النباتات مصابة بالأمراض ، فإن ذلك يؤثر على الإنتاج الزراعي للبلاد ومواردها الاقتصادية وهذا سبب عملنا في هذا المجال. يقدم هذه المشروع نظامين مقترحين لاكتشاف وتصنيف أمراض أوراق النبات باستخدام معالجة الصور وتقنيات التعلم العميق وإجراء مقارنة بينهما.. تم الحصول على مجموعة البيانات المستخدمة من موقع  (Plant (Village ومجموعة البيانات هذه موثوقة ومعتمدة دوليًا . في عملنا  اقتصرنا على أنواع معينة من النباتات ، وهي الطماطم والفلفل والبطاطس ، لأنها واحدة من أكثر أنواع النباتات شيوعًا في العالم بشكل عام وفي العراق بشكل خاص. تحتوي مجموعة البيانات على 20636 صورة للنباتات المصابة في هذه الأنواع المذكورة أعلاه والتي تم اعتمادها في نظامنا المقترح. في النظام المقترح الأول ، حيث يتم استخدام عدة خطوات على شكل مراحل ، وهذه المراحل هي مرحلة الحصول على الصورة ، والمعالجة المسبقة للصورة ، وتجزئة الصورة , ومرحلة الصورة ما بعد المعالجة ، واستخراج الميزات ، ومرحلة التصنيف. في مرحلة التقسيم استخدمت خوارزمية (K-mean clustering) ، ولاستخراج الميزات من الصور  تم استخدام طريقة ((Gray Level co-occurrence Matrix (GLCM)  .تم استخراج أحد عشر ميزة من كل صورة من صور اوراق النباتات، كما تم استخدام خوارزمية Support Vector Machine (SVM) لاجراء عملية التصنيف.

اما في النظام المقترح الثاني ، تم استخدام الشبكة العصبية الالتفافية (CNN) والتي يتم من خلالها تصنيف أمراض أوراق النبات وذلك من خلال هيكلية خاصة لهذه الخوارزمية المتكونة من عدة طبقات. في هذين النظامين المقترحين ، تم تصنيف 15 فئة ، بما في ذلك 12 فئة لأمراض النباتات المختلفة التي تم اكتشافها ، مثل البكتيريا والفطريات والفايروسات وغيرها ، و 3 فئات للأوراق الصحية من الأنواع الثلاثة المستخدمة.

أظهرت النتائج التي تم الحصول عليها من المقارنة بين النظامين المقترحين من حيث الأداء والدقة تفضيل النظام الثاني الذي اعتمد التعلم العميق واستخدام خوارزمية CNN ، على النظام الأول ، لأن معدل الدقة الإجمالي الذي تم الحصول عليه من النظام الثاني المقترح (98،029٪) في مرحلة الاختبار و (98.29٪) في مرحلة التدريب. في حين أن معدل الدقة الإجمالي الذي تم الحصول عليه من النظام المقترح الأول هو (61.79٪) في مرحلة الاختبار و (69.33٪) في مرحلة التدريب. لذا ، فإن النظام المقترح الثاني أكثر دقة وقوة في عملية اكتشاف وتصنيف أمراض أوراق النبات.

وقد تألفت لجنة المناقشة من السادة المدرجة أسماؤهم في أدناه:

أ. د. ظاهر عبد الهادي عبد الله / جامعة ديالى / كلية العلوم … رئيساً

أ. د. خالد جاسم شكر / جامعة الأنبار / كلية علوم الحاسوب وتكنولوجيا المعلومات … عضواً

أ. م. د. بشار طالب حميد / جامعة ديالى / كلية العلوم … عضواً

أ. م. د. جمال مصطفى عباس / جامعة ديالى / كلية العلوم … عضواً

وقد تم قبول الرسالة ومنح الطالب درجة الماجستير في تخصص علوم الحاسوب .. ألف مبارك ..

<<  الموضوع التالي  |  الموضوع السابق  >>