مناقشة رسالة طالبة الماجستير رشا باسم عيسى من قسم علوم الحاسوب

ناقش قسم علوم الحاسوب في كلية العلوم بجامعة ديالى رسالة طالبة الماجستير رشا باسم عيسى الموسومة الزراعة الذكية القائمة على تقنيات التعلم الآلي وذلك في يوم الاثنين الموافق 2021/3/15 وعلى قاعة المناقشات في عمادة الكلية.

أوضحت الطالبة في مقدمة رسالتها أنه يعد الإنتاج الزراعي الجيد هو السمة الأساسية للنمو الاقتصادي لأي دولة. ان النمو الفعال وتحسين غلة الزراعة امران ضروريان ومهمان. يواجه القطاع الزراعي تحديات كبيرة من أجل إطعام العدد المتزايد من السكان الذين يعيشون في العالم. في المستقبل ، سيكون من الصعب جداً الاعتماد على الزراعة التقليدية لإنتاج الغذاء. بدأ بعض الباحثين وخبراء الصناعة في تطوير الزراعة الذكية باستخدام تكنولوجيا المعلومات. في النباتات ، يستخدم الفلفل كمصدر رئيسي للعناصر الغذائية مثل فيتامين C و B المركب في جميع أنحاء العالم. ومع ذلك ، فإن أمراض الفلفل تؤثر بشكل سيء على إنتاج وجودة نبات الفلفل ، وقد تم استخدام تقنيات معالجة الصور والتعلم الآلي على نطاق واسع في المزرعة الذكية للكشف عن الأمراض في النباتات وتصنيفها.

اقترحت الدراسة تصنيف الامراض في نبات الفلفل. تتكون الطريقة المقترحة من عدة مراحل ، والتي تشمل ، مرحلة الحصول على الصورة ، والمعالجة المسبقة للصورة ، واستخراج الميزات ، وتطبيع الميزات ، ومرحلة التصنيف. في مرحلة المعالجة المسبقة ، تم استخدام صورة لونية لوغارتمية ثنائية الأبعاد ، وعتبة الصورة ، وعملية التمدد المورفولوجي ,واقتصاص الصور. لاستخراج الميزات ، استخدم الرسم البياني للتدرجات الموجهة (HOG) و Z-Score للتطبيع. تم استخراج خمسة وأربعين سمة من كل صورة لنبات الفلفل ، واستخدمت خوارزمية الشبكات العصبية الاحتمالية (PNN) لإجراء عملية التصنيف. تم اختبار التقنية المقترحة على مجموعة بيانات جديدة لصور نبات الفلفل المسماة ((DiyalaPepper وتحتوي على (244) عينة من الصور الصحية وغير الصحية لكل من ثمار الفلفل وأوراقه مجتمعة. إجمالي عدد صور أوراق الفلفل في مجموعة البيانات يساوي (166) و (78) صورة لفواكه الفلفل. معدل الدقة الذي تم الحصول عليه من صور ثمار الفلفل كان ما يقارب 81.82٪ و 94.10 % لصور أوراق الفلفل.

تألفت لجنة المناقشة من السادة المدرجة أسماؤهم أدناه: