Phân loại bệnh phấn trắng và bệnh sương mai trên cây dưa chuột với mô hình ResNet kết hợp

Bài viết Phân loại bệnh phấn trắng và bệnh sương mai trên cây dưa chuột với mô hình ResNet kết hợp tập trung xây dựng một bộ dữ liệu của hai loại bệnh phổ biển trên cây dưa chuột là bệnh phấn trắng, bệnh sương mai và bình thường của cây dưa chuột trồng trong môi trường tự nhiên có nền nhiễu đa dạng, có nhiều nhiễu ánh sáng từ yếu đến mạnh và triệu chứng bệnh từ ít đến nhiều, từ đó đề xuất một mô hình kết hợp để đạt được một mô hình tốt nhằm ứng dụng cho thực tế trong sản xuất cây trồng này.

Ngơ Quang Ước, Ngơ Trí Dương, Bùi Đăng Thảnh 62 PHÂN LOẠI BỆNH PHẤN TRẮNG VÀ BỆNH SƯƠNG MAI TRÊN CÂY DƯA CHUỘT VỚI MƠ HÌNH RESNET KẾT HỢP CLASSIFICATION OF POWDERY MILDEW AND DOWNY MILDEW ON CUCUMBER BY COMBINING RESNET MODEL Ngơ Quang Ước1,2, Ngơ Trí Dương2, Bùi Đăng Thảnh1* Trường Đại học Bách khoa Hà Nội Học viện Nông nghiệp Việt Nam *Tác giả liên hệ: thanh.buidang@hust.edu.vn (Nhận bài: 08/12/2021; Chấp nhận đăng: 24/3/2022) Tóm tắt - Dịch bệnh trồng ảnh hưởng lớn đến suất chất lượng sản phẩm Việc phát bệnh kịp thời xác giúp sử dụng thuốc bảo vệ thực vật cách khoa học hợp lý, nâng cao suất trồng bảo vệ môi trường Tuy nhiên, việc phát bệnh mơi trường thực tế gặp nhiều khó khăn nhiễu ánh sáng Bài viết nhóm tác giả sử dụng mơ hình kết hợp ResNet 50 ResNet 152 để phân loại bệnh dưa chuột với liệu nhiều nhiễu Kết cho thấy, mơ hình đề xuất kết hợp ResNet 50 ResNet 152 có độ xác 98% cao từ 0,83% đến 6,08% so với mơ hình khác đề cập viết Với kết đạt mơ hình áp dụng cho hệ thống phân loại bệnh dưa chuột môi trường thực Abstract - Diseases on crops will greatly affect the yield and quality of products Timely and accurate detection of diseases will help to achieve scientific and rational use of pesticides, improve crop yields and protect the environment However, detecting the disease in the real environment is difficult due to background and light noise In this article, we used the combined ResNet 50 and ResNet 152 model to classify diseases on cucumber plants with complex datasets similar to the real environment The results show that the proposed model combining ResNet 50 and ResNet 152 has an accuracy of 98%, which is higher from 0.83% to 6.08% than other models mentioned in the article With the achieved results, the model will be applied to the disease classification system on cucumber plants in the real environment Từ khóa - CNN; ResNet; bệnh phấn trắng; bệnh sương mai; bệnh dưa chuột Key words - CNN; ResNet; powdery mildew; downy mildew; cucumber diseases Đặt vấn đề Dưa chuột (Cucumis sativus L.) loại rau phổ biến giới dễ canh tác mơi trường nhà lưới [1, 2] Dưa chuột loại có giá trị kinh tế cao có nhiều lợi ích cho người [3] Sâu bệnh nguyên nhân làm giảm suất trồng [4, 5] Để giảm tác hại sâu bệnh thuốc bảo vệ thực vật sử dụng dẫn đến lo ngại an toàn thực phẩm [6, 7] Ở dưa chuột, bệnh phấn trắng bệnh sương mai hai bệnh phổ biển loại [8-10], phát sớm xác để cảnh báo nhằm có giải pháp xử lý sớm làm giảm lượng thuốc bảo vệ thực vật tăng suất điều cần thiết Đã có nhiều tác giả sử dụng thuật toán khác để phân vùng phân loại loại bệnh với độ xác tương đối cao Trong cơng trình nghiên cứu [11], tác giả sử dụng kỹ thuật xử lý ảnh kết hợp với thuật toán Support Vector Machines (SVM) để phân loại bệnh dưa chuột cho độ xác đạt 91,48% Hay kết hợp hai mơ hình DeepLabV3 U-Net để phân vùng phân loại bệnh Wang cộng đạt độ xác tương ứng 93,27% 92,85% [12] Đặc biệt, kể đến mô hình Khan cộng kết hợp xử lý ảnh, mơ hình VGG SVM để phân loại bệnh dưa chuột cho độ xác lên đến 98,08% [13] Một số cơng trình khác [14-18] sử dụng thuật toán khác để phân vùng phân loại số bệnh dưa chuột, cơng trình cho độ xác 94% Một điểm nhận thấy đa số cơng trình có liệu đào tạo, xác thực kiểm tra nhiễu, xử lý hết nhiễu Như cơng trình [13] có độ xác cao (98,08%) nhiễu tập liệu lại ít, điều khó áp dụng vào mơi trường thực tế có nhiều nhiễu ánh sáng Trong viết này, nhóm tác giả tập trung xây dựng liệu hai loại bệnh phổ biển dưa chuột bệnh phấn trắng, bệnh sương mai bình thường dưa chuột trồng mơi trường tự nhiên có nhiễu đa dạng, có nhiều nhiễu ánh sáng từ yếu đến mạnh triệu chứng bệnh từ đến nhiều, từ đề xuất mơ hình kết hợp để đạt mơ hình tốt nhằm ứng dụng cho thực tế sản xuất trồng 2 Kết nghiên cứu thảo luận 2.1 Mơ hình ResNet Năm 2016, He cộng [19] đề xuất mạng học sâu, gọi ResNet Ở thuật toán này, lớp sử dụng lớp tích chập 7x7, lớp sau khối residual xếp chồng lên lớp tích chập 3x3, số lượng lọc tăng gấp đôi sử dụng bước nhảy (stride) Các mơ hình ResNet khơng có lớp kết nối đầy đủ cuối Chúng có độ sâu khác 34, 50, 101 152 Đối với cấu trúc có lớp tích chập lớn 50, họ sử dụng lớp bottleneck để giảm kích thước nâng cao hiệu Thiết kế bottleneck chúng bao gồm lớp tích chập 1x1, 3x3 1x1 Các cấu trúc mơ hình thuật tốn ResNet trình bày Bảng Hanoi University of Science and Technology (Ngo Quang Uoc, Bui Dang Thanh) Vietnam National University of Agriculture (Ngo Quang Uoc, Ngo Tri Duong) ISSN 1859-1531 - TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ - ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG, VOL 20, NO 5, 2022 63 Bảng CấuCấu trúctrcác mô thuật hình thuật [19] c tốn tốn sNResNet t L n Out ut l l l conv l l t ool t conv conv conv conv Av g ool c ot LOPS 2.2 Thu thập xử lý liệu Bộ liệu nhóm tác giả thu thập từ mơi trường có độ nhiễu khác thiết bị máy ảnh, điện thoại với độ phân giải khác Dữ liệu gồm 10744 ảnh cho ba lớp: Bình thường, bệnh phấn trắng bệnh sương mai Bộ liệu phân ngẫu nhiên với kỹ thuật random_split thành 80% cho đào tạo 20% cho xác thực Một liệu khác dùng cho kiểm tra chuẩn bị với loại có 400 ảnh để đánh giá mơ hình Hình mơ tả khu vực trình thu thập liệu, Hình Hình số hình ảnh tập liệu đào tạo, xác thực kiểm tra, Hình phân bố liệu nghiên cứu V ng thu thập liệu Hình Quá trình thu thập liệu Hình Một số mẫu hình ảnh tập liệu đào tạo xác thực Hình Một số mẫu hình ảnh tập liệu kiểm tra Ngơ Quang Ước, Ngơ Trí Dương, Bùi Đăng Thảnh 64 B l uđ ot ov ảnh Bệnh phấn trắng Bình thương B c th c Bệnh sương mai Xử l ảnh tăng cường liệu Pr train d: mag N t datas t Dữ liệu xác thực ( ) V V sN t t Bệnh phấn trắng (4 imag s) Bệnh sương mai (4 imag s) Xử l ảnh Dữ liệu đào tạo ( ) , Bình thường (4 imag s) l u , sN t V , sN t Pr cision call F scor Acc Confusion matrix ight b st.pt ight.pt Hình Lưu đồ phân bố liệu cho trình đào tạo, xác thực kiểm tra mơ hình nghiên cứu Xử lý ảnh: Hình ảnh liệu đào tạo, xác thực kiểm tra có kích thước độ phân giải khác nhau, trước đào tạo, xác thực kiểm tra, liệu thay đổi kích thước chuẩn hóa liệu kỹ thuật là: Resize (224), CenterCrop (224), ToTensor (), and Normalize (mean = [0,485, 0,456, 0,406], std = [0,229, 0,224, 0,225]) [21] Các kỹ thuật tăng cường ảnh nhóm tác giả sử dụng nghiên cứu xoay ảnh, lật ngang ảnh cắt ảnh thể Hình bệnh phấn trắng tiếp tục qua mơ hình ResNet 152 thực phân loại bệnh phấn trắng, bệnh sương mai bình thường theo mơ hình ResNet 152 Random Rotation (5) Random HorizontalFlip Pr cision call F scor Acc Hình Lưu đồ mơ hình đề xuất kết hợp mơ hình ResNet 50 ResNet 152 RandomCrop (padding = 10) Hình Các kỹ thuật tăng cường ảnh sử dụng Để giảm trình đào tạo cho mơ hình nghiên cứu, trọng số ban đầu (Pre-trained) sử dụng mơ hình đào tạo liệu lớn ImageNet 2.3 Mơ hình đề xuất Trên Hình 6, biểu diễn mơ hình thuật tốn đề xuất nhóm tác giả, kết hợp mơ hình ResNet 50 ResNet 152 Dữ liệu vào xử lý chuẩn hóa qua mơ hình ResNet 50 trước, nhận bệnh phấn trắng kết thúc, ResNet 50 không phân loại 2.4 Phương pháp đánh giá Để xác định trọng số tốt mơ hình thơng số pr cision, r call, Acc F -scor xác định công thức từ ( ) - (4) Trong đó, TP (tru positiv ) tổng số ảnh lớp xét phân loại đ ng, FP (fault positiv ) tổng số ảnh phân loại sai vào lớp xét, TN (tru n gativ ) tổng số ảnh lớp khác phân loại đ ng, FN (fault n gativ ) tổng số ảnh lớp xét bị phân loại vào lớp khác, Acc độ xác mơ hình 𝑇𝑃 precision = × 100% (1) 𝑇𝑃 + 𝐹𝑃 𝑇𝑃 recall = × 100% (2) 𝑇𝑃 + 𝐹𝑁 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 Acc = × 100% (3) 𝑇𝑃 + 𝐹𝑃 + 𝑇𝑁 + 𝐹𝑁 ISSN 1859-1531 - TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CƠNG NGHỆ - ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG, VOL 20, NO 5, 2022 pr cision × r call (4) pr cision + r call Các mô hình đào tạo, xác thực kiểm tra cấu hình phần cứng CPU Intel XEON, GPU GTX 1060 6GB, Ram 64 GB hệ điều hành Windown 10 2.5 Kết Với liệu có tổng số 10744 ảnh ba lớp, sử dụng kỹ thuật tăng cường ảnh, xử lý chuẩn hóa liệu, chia liệu thành 80% đào tạo 20% xác thực, nhóm tác giả tiến hành đào tạo với mơ hình VGG [20] (VGG 11, VGG 13, VGG 16, VGG 19), ResNet 18, ResNet 34, Resnet 50, ResNet 101 ResNet 152 Kết đào tạo cho độ xác tập liệu xác thực mơ hình nghiên cứu thể Hình Trên Hình cho thấy, thuật tốn ResNet có kết tốt so với VGG Với liệu xác thực mơ hình ResNet 34 cho độ xác lớn 98,98%, thấp VGG 11 đạt 97,49% Các mơ hình ResNet 50, ResNet 152 cho độ xác tương ứng 98,6% 98,28% F scor = × Hình Kết độ xác mơ hình đạo tạo liệu xác thực Với kết đào tạo mơ hình VGG ResNet, nhóm tác giả tiến hành đánh giá tập liệu kiểm tra chuẩn bị với lớp 400 ảnh Kết thể precision, recall, F1-score, Accuracy mơ hình VGG, ResNet mơ hình đề xuất kết hợp ResNet 50 + ResNet 152 thể Bảng Trên Hình 8, biểu diễn kết số ảnh bị phân loại nhầm lẫn sử dụng mơ hình đề xuất nhóm tác giả (ResNet 50+ResNet 152) Kết cho thấy, hình ảnh bị nhầm lẫn có mức độ nhiễu ánh sáng lớn, dễ bị nhầm lẫn Thực tế: Bệnh phấn trắng Dự đốn: Bình thường Thực tế: Bình thường Dự đốn: Bệnh phấn trắng 65 mắt thường, số chất lượng ảnh khơng tốt nên làm cho trình phân loại dễ nhầm lẫn Bảng Kết đánh giá mô hình với liệu kiểm tra Mơ hình VGG 11 VGG 13 VGG 16 VGG 19 Precision (%) Recall (%) F1-score (%) Bình thường 94,75 91,77 93,23 Bệnh phấn trắng 91,75 97,35 94,47 Bệnh sương mai 98,00 95,61 96,79 Bình thường 89,50 91,79 90,63 Bệnh phấn trắng 87,75 98,32 92,73 Bệnh sương mai 98,50 86,98 92,38 Bình thường 93,75 90,14 91,91 Bệnh phấn trắng 92,25 96,85 94,49 Bệnh sương mai 92,50 91,81 92,15 Bình thường 96,50 91,25 93,80 Bệnh phấn trắng 93,50 94,44 93,97 Bệnh sương mai 93,50 98,16 95,77 Bình thường Lớ 96,50 93,46 94,96 ResNet 18 Bệnh phấn trắng 96,50 97,72 97,11 Bệnh sương mai 95,00 96,94 95,96 Bình thường 93,00 98,15 95,51 ResNet 34 Bệnh phấn trắng 96,75 98,22 97,48 Bệnh sương mai 99,25 92,97 96,01 Bình thường 93,50 95,90 94,68 Bệnh phấn trắng 97,50 98,48 97,99 Bệnh sương mai 98,00 94,69 96,31 Bình thường 95,00 92,46 93,71 Bệnh phấn trắng 96,75 95,79 96,27 Bệnh sương mai 92,75 96,36 94,52 Bình thường 97,25 96,29 96,77 Bệnh phấn trắng 95,75 98,97 97,33 Bệnh sương mai 98,50 96,33 97,40 Proposed Bình thường method Bệnh phấn trắng (ResNet 50 + ResNet Bệnh sươn g mai 152) 96,75 97,48 97,11 99,00 98,26 98,63 98,25 98,25 98,25 ResNet 50 ResNet 101 ResNet 152 Thực tế: Bình thường Dự đốn: Bệnh phấn trắng Acc (%) 94,83 91,92 92,83 94,50 96,00 96,33 96,33 94,83 97,17 98,00 Thực tế: Bình thường Dự đốn: Bệnh sương mai Thực tế: Bình thường Thực tế: Bệnh sương mai Thực tế: Bệnh sương mai Thực tế: Bệnh sương mai Dự đốn: Bệnh sương mai Dự đốn: Bình thường Dự đốn: Bình thường Dự đốn: Bệnh phấn trắng Hình Kết số hình ảnh bị phân loại nhầm lẫn lớp mơ hình đề xuất Ngơ Quang Ước, Ngơ Trí Dương, Bùi Đăng Thảnh 66 Trong Bảng 3, thể kết đánh giá mơ hình VGG, ResNet model kết hợp ResNet 50+ResNet 152 mà nhóm tác giả đề xuất Qua Bảng cho thấy, phương pháp đề xuất cho độ xác 98% cao so với ResNet 152 ResNet 50 0,83% 1,67% cao mơ hình VGG ResNet cịn lại; Precision, recall F1-score lớp gần cao tất mơ hình so sánh Chỉ có precision lớp bình thường, lớp bệnh sương mai recall lớp bệnh phấn trắng thấp so với model ResNet 152 Nếu lấy trung bình precision, recall F1-score mơ hình đề xuất cao tất mơ hình lại Bàn luận Việc phân loại bệnh mơi trường tự nhiên khó khăn, ảnh hưởng nhiễu môi trường, nhiễu phức tạp làm cho độ xác mơ hình đào tạo giảm; toán phân loại bệnh dưa chuột số tác giả cho thấy liệu trông nhiễu, không thực giống với môi trường sản xuất thiết bị vận hành chụp ảnh được, điều làm giảm độ xác đưa vào ứng dụng cho môi trường sản xuất Các kết thu từ mơ hình nghiên cứu [11-12, 14-18] đạt độ xác trung bình 93,5%, đặc biệt [13] với việc ứng dụng thuật tốn VGG, SVM kết cho độ xác nhận vùng bệnh 98,08%, nhiên nhận thấy liệu ảnh sử dụng cho toán xử lý, không phức tạp nhiễu Với liệu nhiều nhiễu môi trường thực nhóm tác giả thu thập, thuật tốn khó đạt độ xác trình bày Bằng việc kết hợp thuật toán ResNet 50 ResNet 152 nhóm tác giả có mơ hình đạt độ xác liệu kiểm tra 98%, cao mơ hình riêng lẻ ResNet 50 ResNet 152 mơ hình VGG ResNet cịn lại (Bảng 3) Kết đạt từ mơ hình đề xuất nhóm nghiên cứu có tính ứng dụng cao thực tế để phân loại bệnh phấn trắng, bệnh sương mai bình thương dưa chuột Kết luận Với liệu bệnh phấn trắng, bệnh sương mai bình thường thu thập mơi trường phức tạp, nhiều nhiễu Nhóm tác giả đề xuất mơ hình kết hợp ResNet 50 ResNet 152 đạt độ xác tốt (98%) so với mơ hình đề cập viết Với kết đạt được, mơ hình đề xuất có ứng dụng cao cho phân loại bệnh phấn trắng, bệnh sương mai bình thường trình sản xuất dưa chuột TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Abdullah Alsaeedi, Hassan El-Ramady, Tarek Alshaal, Mohamed El-Garawany, Nevien Elhawat, Awadh Al-Otaibi, “Silica nanoparticles boost growth and productivity of cucumber under water deficit and salinity stresses by balancing nutrients uptake”, Plant Physiology and Biochemistry 139, 2019, pp 1–10 [2] E.V Maas, G.J Hoffman, “Crop salt tolerance – current assessment”, J Irrig And Drainage Div ASCE, 103 (IR2), 1977, pp 115-134 [3] Gulzar Ahmad Nayik, Amir Gull, Antioxidants in Vegetables and Nuts – Properties and Health Benefits ISBN 978-981-15-7469-6 ISBN 978-981-15-7470-2, (eBook) https://doi.org/10.1007/978-981-157470-2, Springer Nature Singapore Pte Ltd Pp 333-340, 2020 [4] OERKE, E.-C “Crop losses to pests” , The Journal of Agricultural Science, 2006, 144.1: 31-43 [5] FRIED, Guillaume, et al, “Decreases in crop production by nonnative weeds, pests, and pathogens” In: Impact of biological invasions on ecosystem services Springer, Cham, 2017 p 83-101 [6] OMARI, Rose; FREMPONG, Godfred K.; ARTHUR, Winifred, “Public perceptions and worry about food safety hazards and risks in Ghana”, Food Control, 2018, 93: 76-82 [7] HA, Thanh Mai; SHAKUR, Shamim; DO, Kim Hang Pham, “Risk perception and its impact on vegetable consumption: A case study from Hanoi, Vietnam”, Journal of Cleaner Production, 2020, 271: 122793 [8] A Berdugo, R Zito, S Paulus and A.-K Mahlein (2014), “Fusion of sensor data for the detection and differentiation of plant diseases in cucumber”, Plant Pathology, 2014, 63, 1344–1356 [9] Wang H, Jiang YP, Yu HJ et al., “Light quality affects incidence of powdery mildew, expression of defence-related genes and associated metabolism in cucumber plants”, European Journal of Plant Pathology, 2010, 127,125–35 [10] Watson A, Napier T, “Disease of cucurbit vegetables”, Primefacts, 2009, 832:1–6, https://www.dpi.nsw.gov.au/ data/assets/pdf_file/ 0003/290244/diseases-of-cucurbit-vegetables.pdf [11] Shanwen Zhang, Yihai Zhu, Zhuhong You, Xiaowei Wu, “Fusion of super-pixel, expectation maximization and PHOG for recognizing cucumber diseases”, Computers and Electronics in Agriculture, 2017, 140: 338-347 [12] WANG, Chunshan, et al, “A cucumber leaf disease severity classification method based on the fusion of DeepLabV3+ and UNet”, Computers and Electronics in Agriculture, 2021, 189: 106373 [13] KHAN, Muhammad Attique, et al, “An automated system for cucumber leaf diseased spot detection and classification using improved saliency method and deep features selection”, Multimedia Tools and Applications, 2020, 79.25: 18627-18656 [14] ZHOU, Bingyu, et al, “Research on cucumber downy mildew detection system based on SVM classification algorithm”, In: 3rd Int’l Conf on Mat, Mech and Manu Eng 2015 [15] MA, Juncheng, et al, “A recognition method for cucumber diseases using leaf symptom images based on deep convolutional neural network”, Computers and electronics in agriculture, 2018, 154: 18-24 [16] ZHANG, Shanwen; WANG, Zhen, “Cucumber disease recognition based on Global-Local Singular value decomposition”, Neurocomputing, 2016, 205: 341-348 [17] ZHANG, Shanwen, et al, “Leaf image based cucumber disease recognition using sparse representation classification”, Computers and electronics in agriculture, 2017, 134: 135-141 [18] PAWAR, Pooja; TURKAR, Varsha; PATIL, Pravin, “Cucumber disease detection using artificial neural network”, In: 2016 International Conference on Inventive Computation Technologies (ICICT) IEEE, 2016, p 1-5 [19] HE, Kaiming, et al “Deep residual learning for image recognition”, In: Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition, 2016, p 770-778 [20] SIMONYAN, Karen; ZISSERMAN, Andrew, “Very deep convolutional networks for large-scale image recognition”, arXiv preprint arXiv:1409.1556, 2014 [21] Pytorch, Models and pre-trained weights, [Online] https://pytorch.org/vision/stable/models.html  ... Thực tế: Bệnh sương mai Thực tế: Bệnh sương mai Thực tế: Bệnh sương mai Dự đoán: Bệnh sương mai Dự đốn: Bình thường Dự đốn: Bình thường Dự đốn: Bệnh phấn trắng Hình Kết số hình ảnh bị phân loại nhầm... nghiên cứu có tính ứng dụng cao thực tế để phân loại bệnh phấn trắng, bệnh sương mai bình thương dưa chuột Kết luận Với liệu bệnh phấn trắng, bệnh sương mai bình thường thu thập mơi trường phức... xuất mơ hình kết hợp ResNet 50 ResNet 152 đạt độ xác tốt (98%) so với mơ hình đề cập viết Với kết đạt được, mơ hình đề xuất có ứng dụng cao cho phân loại bệnh phấn trắng, bệnh sương mai bình