ABSTRACT Sjukdomar i frukt orsakar förödande problem i ekonomiska förluster och produktion i jordbruksindustrin över hela världen. I detta dokument föreslås ett adaptivt tillvägagångssätt för identifiering av fruktsjukdomar och ett experimentellt validerat tillvägagångssätt. Den föreslagna metoden för bildbehandling består av följande huvudsteg: I det första steget används K-Means klusterteknik för felsegmenteringen, i det andra steget extraheras vissa toppmoderna funktioner från den segmenterade bilden, och slutligen klassificeras bilderna i en av klasserna med hjälp av en flerklassig Support Vector Machine. Vi har betraktat äppelsjukdomar som ett testfall och utvärderat vår strategi för tre typer av äppelsjukdomar, nämligen äppelskorpa, äppelfläck och äppelröta. Våra experimentella resultat visar att den föreslagna lösningen avsevärt kan stödja korrekt upptäckt och automatisk identifiering av fruktsjukdomar. Klassificeringsnoggrannheten för den föreslagna lösningen uppnås upp till 93 %. Nyckelord: K-Means Clustering, Local Binary Mönster, Multi-class Support Vector Machine, Texture Classification Recognition system är en stor utmaning för datorseendet att uppnå nära mänskliga nivåer av igenkänning. Inom lantbruksvetenskapen är bilder den viktiga informations- och datakällan. Att reproducera och rapportera sådan data fotografering var den enda metod som använts under de senaste åren. Det är svårt att bearbeta eller kvantifiera fotografiska data matematiskt. Digital bildanalys och bildbehandling teknik kringgå dessa problem baserat på framsteg inom datorer och mikroelektronik i samband med traditionell fotografering. Detta verktyg hjälper till att förbättra bilder från mikroskopisk till teleskopisk visuell räckvidd och erbjuder ett utrymme för deras analys. Övervakning av hälsa och upptäckt av sjukdomar är av avgörande betydelse i frukt och träd för ett hållbart jordbruk. Såvitt vi vet finns ingen sensor tillgänglig kommersiellt för realtidsbedömning av trädens hälsoförhållanden. Scouting är den mest använda metoden för att övervaka stress i träd, men det är dyrt, tidskrävande och arbetsintensiv process. Polymeras kedjereaktion som är en molekylär teknik som används för att identifiera fruktsjukdomar men som kräver detaljerad provtagning och bearbetning. De olika typerna av sjukdomar på frukt avgör kvaliteten, kvantiteten och stabiliteten i avkastningen. Sjukdomarna i frukterna minskar inte bara avkastningen utan försämrar också sorten och dess tillbakadragande från odlingen. Tidig upptäckt av sjukdomar och växthälsa kan underlätta bekämpningen av fruktsjukdomar genom lämpliga förvaltningsmetoder som vektorkontroll genom fungicidtillämpningar, sjukdomsspecifika kemiska tillämpningar och bekämpningsmedelstillämpningar samt förbättrad produktivitet. Den klassiska metoden för att upptäcka och identifiera fruktsjukdomar bygger på experters observation med blotta ögat. I vissa utvecklingsländer är samråd med experter en tidskrävande och kostsam affär på grund av de avlägsna platser där de är tillgängliga. Fruktsjukdomar kan orsaka betydande förluster i avkastning och kvalitet vid skörd. Till exempel har sojabönsrost (en svampsjukdom hos sojabönor) orsakat en betydande ekonomisk förlust och bara genom att ta bort 20 % av smittan kan jordbrukarna dra nytta av en vinst på cirka 11 miljoner dollar (Roberts m.fl., 2006). Vissa fruktsjukdomar smittar också andra områden av trädet som orsakar sjukdomar av kvistar, blad och grenar. En tidig upptäckt av fruktsjukdomar kan bidra till att minska sådana förluster och förhindra ytterligare spridning av sjukdomar. Mycket arbete har gjorts för att automatisera den visuella inspektionen av frukterna genom maskinseende med avseende på storlek och färg. Detektion av defekter i frukterna med hjälp av bilder är dock fortfarande problematiskt på grund av den naturliga variationen i hudfärgen i olika typer av frukter, hög variation av defekter typer, och förekomsten av stam/kalyx. För att veta vilka kontrollfaktorer som ska beaktas nästa år för att övervinna liknande förluster, är det av stor betydelse att analysera vad som observeras. Det tillvägagångssätt som införs i detta dokument kan användas för att utforma automatiska system för jordbruksprocessen med hjälp av bilder från avlägsna jordbruksområden. Flera tillämpningar av bildbehandlingsteknik har utvecklats för jordbruksverksamheten. Dessa program omfattar implementation av kamerabaserade hårdvarusystem eller färgskannrar för inmatning av bilder. Vi har försökt att utvidga bildbehandlings- och analystekniken till ett brett spektrum av problem på jordbruksområdet. Den datorbaserade bildbehandlingen genomgår en snabb utveckling med ständigt föränderliga datorsystem. De dedikerade bildsystem som finns på marknaden, där användaren kan trycka på några nycklar och få resultaten, är inte mycket mångsidig och viktigare, de har en hög prislapp på dem. Dessutom är det svårt att förstå hur resultaten produceras. Sjukdomar visas som fläckar på frukterna och om inte behandlas i tid, orsaka allvarliga förluster. Överdriven användning av bekämpningsmedel för behandling av fruktsjukdomar ökar risken för toxiska resthalter på jordbruksprodukter och har identifierats som en viktig bidragande orsak till föroreningen av grundvattnet. Bekämpningsmedel är också bland de högsta beståndsdelarna i produktionskostnaden och därför måste användningen av dem minimeras. Därför har vi försökt att ge ett tillvägagångssätt som kan identifiera sjukdomarna i frukterna så snart de producerar sina symtom på de växande frukterna så att en korrekt hanteringstillämpning kan tillämpas. Några vanliga sjukdomar av äppelfrukt är äppelskorpa, äppelröta och äppelfläck (Hartman, 2010). Äppelskorpor är gråa eller bruna korkfläckar. Äppelröta infektioner producerar något sjunkna, cirkulära bruna eller svarta fläckar som kan täckas av en röd gloria. Apple fläck är en svampsjukdom och visas på ytan av frukten som mörka, oregelbundna eller flikiga kanter. I detta dokument föreslår och utvärderar vi experimentellt ett adaptivt tillvägagångssätt för identifiering av fruktsjukdomar med hjälp av bilder. Den föreslagna metoden består av följande steg; i första steget frukt bilder segmenteras med K-Means klusterteknik, i andra steget, vissa state-of-the-art funktioner extraheras från den segmenterade bilden, och slutligen, fruktsjukdomar klassificeras med hjälp av en Multi-class Support Vector Machine. Vi visar betydelsen av att använda klusterteknik för sjukdomen segmentering och Multi-class Support Vector Machine som en klassificering för automatisk klassificering av fruktsjukdomar. För att validera det föreslagna tillvägagångssättet har vi övervägt tre typer av sjukdomar i äpplet; äppelfläck, äppelröta och äppelskorpa. De experimentella resultaten visar att det föreslagna tillvägagångssättet avsevärt kan leda till korrekt upptäckt och automatisk identifiering av fruktsjukdomar. I detta avsnitt fokuserar vi på det tidigare arbetet som gjorts av flera forskare inom området bildkategorisering och identifiering av fruktsjukdomar. Identifiering av fruktsjukdomar kan ses som ett exempel på bildkategorisering. Nyligen har en hel del verksamhet inom området bildkategorisering gjorts. Större arbeten som utför defekt segmentering av frukter görs med enkel tröskelmetod (Li, Wang, & Gu, 2002; Mehl et al., 2002). Kim et al presenterar en global adaptiv tröskelmetod (modifierad version av Otsu's tillvägagångssätt) för segmentavföringsdefekter på äpplen. Kommissionens genomförandeförordning (EU) nr 668/2014 av den 13 juni 2014 om tillämpningsföreskrifter för Europaparlamentets och rådets förordning (EU) nr 1151/2012 om kvalitetsordningar för jordbruksprodukter och livsmedel (EUT L 179, 19.6.2014, s. 1). Klassificeringsbaserade metoder försöker dela upp pixlar i olika klasser med olika klassificeringsmetoder. Bayesian klassificering är den mest använda metoden av forskarna Kleynen, Leemans, & Destain (2005) och Leemans, Magein, & Destain (1999), där pixlar jämförs med en förberäknad modell och klassificeras som defekt eller frisk. Oöverträffad klassificering gynnar inte någon vägledning i inlärningsprocessen på grund av brist på målvärden. Denna typ av tillvägagångssätt användes av Leemans, Magein, & Destain (1998) för segmentering av defekter. De spektroskopiska och avbildning tekniker är unika metoder för sjukdomsövervakning som har använts för att upptäcka sjukdomar och stress på grund av olika faktorer, i växter och träd. Nuvarande forskningsverksamhet syftar till att utveckla sådan teknik för att skapa ett praktiskt verktyg för ett markbaserat fjärranalyssystem i realtid för att upptäcka sjukdomar i jordbruksgrödor under fältförhållanden utvecklas av Moshou (2005), som tar hänsyn till sjukdomsutvecklingens tidiga stadium. Författarna har använt hyperspektral reflektion bilder av infekterade och friska växter med en avbildning spektrograf under omgivande ljusförhållanden och fält omständigheter. De har också använt multispektral fluorescensbilder samtidigt med UV-blå spänning på samma växter. De har visat att det är möjligt att upptäcka förekomst av sjukdom genom jämförelse av 550 och 690 nm fluorescensbilder. Storskalig plantering av oljepalmer kräver i tid upptäckt av sjukdomar eftersom ganoderma basalstamröta sjukdomen var närvarande i mer än 50% av oljepalmplantager i halvön Malaysia. För att ta itu med detta problem erbjuder luftburna hyperspektralbilder en bättre lösning (Shafri & Hamdan, 2009 ) för att upptäcka och kartlägga de oljepalmer som drabbades av sjukdomen i tid. Airborne hyperspectral har tillhandahållit data om användarkrav och har förmågan att förvärva data i smala och sammanhängande spektralband som gör det möjligt att diskriminera mellan friska och sjuka växter bättre jämfört med multispektral bild. Citrus kanker är bland de mest förödande sjukdomar som påverkar säljbarheten av citrusgrödor. I (Qin et al., 2009 ) är en hyper-spektral avbildning metod utvecklad för att upptäcka kanker lesioner på citrusfrukt och hyper-spektral avbildningssystem utvecklas för att förvärva reflektans bilder från citrusprover i spektralregionen från 450 till 930 nm. I (Purcell et al., 2009), författarna har undersökt kraften i NIR spektroskopi som ett alternativ till hastighet kloner av sockerrör blad spektra från direkt mätning och undersökt sin potential med hjälp av en kalibreringsmodell för att framgångsrikt förutsäga resistens betyg baserat på en kemometrics metod såsom partiell minsta kvadrater. För att fylla karaktären av NIR-provet, har de genomfört en skanning elektronmikroskopi studie av bladsubstratet. Marcassa m.fl. (2006) har tillämpat laserinducerad fluorescensspektroskopi för att undersöka biologiska processer i apelsinträd. De har undersökt vattenstress och Citrus Canker, som är en sjukdom som orsakas av Xanthomonas axonopodis pv. Citribakterier. De har diskriminerat Citrus Canker's förorenade blad från friska blad med hjälp av en mer komplex analys av fluorescence spektra. Men de kunde inte diskriminera den från en annan sjukdom. Bildkategorisering bygger i allmänhet på kombinationer av strukturella, statistiska och spektrala metoder. Strukturella tillvägagångssätt beskriver utseendet på objektet med hjälp av välkända primitiva, till exempel fläckar av viktiga delar av objektet. Statistiska metoder representerar objekten med hjälp av lokala och globala deskriptorer som medelvärde, varians och entropi. Slutligen, spektral tillvägagångssätt använder vissa spektral rymd representation för att beskriva objekt som Fourier spektrum (Gonzalez & Woods, 2007). I detta dokument introducerar vi en metod som utnyttjar statistiska färg- och texturdeskriptorer för att identifiera fruktsjukdomar i ett flerklassigt scenario. Stegen i den föreslagna metoden visas i figur 1. Defekt segmentering, extrahering, utbildning och klassificering är de viktigaste uppgifterna som ska utföras. För problemet med identifiering av fruktsjukdomar krävs exakt bildsegmentering, annars kommer särdragen i den icke-infekterade regionen att dominera över särdragen i den smittade regionen. K-medelvärden baserad defekt segmentering används för att upptäcka den region av intresse som är den infekterade delen endast i bilden. Det föreslagna tillvägagångssättet fungerar i två faser, dvs. Utbildning och klassificering. Utbildning krävs för att lära sig systemet med egenskaper för varje typ av sjukdomar. Först extraherar vi funktionen från den segmenterade delen av bilderna som används för träning och lagring i en funktionsdatabas. Sedan tränar vi stöd vektor maskin med de funktioner som lagras i funktionen databasen. Slutligen kan alla indatabilder klassificeras i en av klasserna med hjälp av funktioner som härrör från segmenterad del av indatabilden och tränad stödvektormaskin. Bildsegmentering är en bekväm och effektiv metod för att upptäcka förgrundsobjekt i bilder med stationär bakgrund. Bakgrund subtraktion är en allmänt använd klass av tekniker för segmentering objekt av intresse i en scen. Denna uppgift har studerats i stor utsträckning i litteraturen. Spekulär reflektioner, bakgrund skräp, skuggning och skuggor är de viktigaste faktorer som påverkar effektiviteten i systemet. För att minska scenens komplexitet kan det därför vara intressant att utföra bildsegmentering med fokus enbart på objektets beskrivning. K-means klusterteknik används för felsegmenteringen. Bilder delas upp i fyra kluster där en eller flera kluster endast innehåller smittat område av frukten. Kmeans klusteralgoritm utvecklades av J. MacQueen (1967) och senare av J. A. Hartigan & M. A. Wong (179). K-means klusteralgoritmer klassificerar objekten (pixlar i vårt problem) i K-antal klasser baserat på en uppsättning funktioner. Klassificeringen utförs genom att minimera summan av kvadrater av avstånd mellan dataobjekten och motsvarande kluster. För fordon av kategorierna M1, N1 och N1 ska följande villkor vara uppfyllda: Föreslagen metod för identifiering av fruktsjukdomar steg 1. Läs indatabilden. Steg 2. Förvandla bilden från RGB till L*a*b* färgrymd. Steg 3. Klassificera färger med K-Means kluster i 'a*b*' utrymme. Steg 4. Etikettera varje pixel i bilden från K-Means resultat. Steg 5. Skapa bilder som segmenterar bilden efter färg. Steg 6. Välj sjukdomsinnehållande segment. I detta experiment, kvadrat Euclidean avstånd används för K-medel kluster. Vi använder färgrymden L*a*b** eftersom färginformationen i färgrymden L*a*b* endast lagras i två kanaler (dvs. a* och b*-komponenter), och det orsakar minskad processtid för felsegmenteringen. I detta experiment är indataavbildningar indelade i fyra segment. Av de empiriska observationerna framgår att med hjälp av 3 eller 4 kluster ger bra segmenteringsresultat. Figur 2 visar produktionen av K-Means kluster för en äppelfrukt infekterad med äppelskorv sjukdom. Bild 3 Inmatning Bildobjekt i kluster 1 objekt i kluster 2 objekt i kluster 3 objekt i kluster 4 bild märkt med klusterindex Vi har använt några toppmoderna färg- och texturfunktioner för att validera noggrannheten och effektiviteten i det föreslagna tillvägagångssättet. De funktioner som används för att identifiera fruktsjukdomen är Global Color Histogram, Color Coherence Vector, Local Binary Mönster, och Avslutade Local Binary Mönster. Global Color Histogram (GCH) är det enklaste sättet att koda informationen som finns i en bild (Gonzalez & Woods, 2007). En GCH är en uppsättning beställda värden, för varje distinkt färg, som representerar sannolikheten för att en pixel är av den färgen. Enhetlig normalisering och kvantisering används för att undvika skalningsfördel och för att minska antalet distinkta färger (Gonzalez & Woods, 2007). Ett tillvägagångssätt för att jämföra bilder baserade på färgsammanhållning vektorer presenteras av Pass, Zabih, & Miller (1997). De definierar färgkonsistens som den grad i vilken bild pixlar av den färgen är medlemmar i en stor region med homogen färg. Dessa regioner kallas sammanhängande regioner. Sammanhängande bildpunkter hör till någon betydande sammanhängande region, medan inkonsekventa bildpunkter inte är det. För att beräkna CV:n suddar metoden ut och diskretiserar bildens färgrymd för att eliminera små variationer mellan angränsande bildpunkter. Sedan finner den de anslutna komponenterna i bilden för att klassificera pixlarna i en given färgskopa är antingen sammanhängande eller osammanhängande. Efter att ha klassificerat bildpixlarna beräknar CCV två färghistogram: en för sammanhängande bildpunkter och en annan för inkonsekventa bildpunkter. De två histogrammen lagras som ett enda histogram. Med tanke på en pixel i indata bilden, LBP beräknas genom att jämföra den med sina grannar (Ojala, Pietikainen, & Maenpaa, 2002):. Värdena på grannar som inte finns i bildnäten kan beräknas genom interpolation. Låt bildens storlek vara I*J. Efter att LBP-koden för varje pixel har beräknats skapas ett histogram för att representera texturbilden: Där K är det maximala LBP-kodvärdet. I detta experiment är värdet av  på N' och  på R' satt till  på 8' respektive  på 1' för att beräkna LBP-funktionen. LBP-funktionen beaktar endast tecken på lokala skillnader (dvs. skillnad på varje pixel med sina grannar) medan CLBP funktionen anser både tecken (S) och magnitud (M) av lokala skillnader samt ursprungliga mitt grå nivå (C) värde (Guo, Zhang, & Zhang, 2010). CLBP-funktionen är kombinationen av tre funktioner, nämligen CLBP_S, CLBP_M och CLBP_C. CLBP_S är samma som den ursprungliga LBP och används för att koda teckeninformationen för lokala skillnader. CLBP_M används för att koda magnitudinformationen för lokala skillnader: Där, c är en tröskel och inställd till medelvärdet av indatabilden i detta experiment. CLBP_C används för att koda information om ursprungliga mitt grå nivå värde: Där, tröskel c I är inställd på den genomsnittliga grå nivån på indatabilden. I detta experiment är värdet av  på N' och  på R' satt till  på 8' respektive  på 1' för att beräkna CLBP-funktionen. Supervised learning är en maskininlärningsmetod som syftar till att uppskatta en klassificeringsfunktion f från en träningsdatauppsättning. Den triviala utmatningen av funktionen f är en etikett (klassindikator) för det ingående objektet under analys. Inlärningsuppgiften är att förutsäga funktionsresultatet för ett giltigt inmatningsobjekt efter att ha sett ett tillräckligt antal övningsexempel. I litteraturen finns det många olika metoder för övervakad inlärning som Linjär Diskriminant Analysis (LDA), Support Vector Machines (SVMs), Klassificering Trees, Neural Networks (NNs) och Ensembles of Classifiers (Bishop, 2006). Nyligen presenteras ett enhetligt tillvägagångssätt av Rocha m.fl. (2010) som kan kombinera många funktioner och klassificeringar. Författaren närmar sig flerklassens klassificeringsproblem som en uppsättning binära klassificeringsproblem på ett sådant sätt att man kan sätta ihop olika funktioner och klassificerare närmar sig skräddarsydda till delar av problemet. De definierar en klass binarization som en kartläggning av en multi-klass problem på två-klass problem (delning-och-konquer) och refererade binära klassificerare som en basinlärare. För N-klass problem ( 1) / 2 NN  på binära klassificerare kommer att behövas där N är antalet olika klasser.  Enligt författaren använder ij th binäre classifier mönstren för klass i som positiva och mönstren för klass j som negativa. De beräknar det minsta avståndet för den genererade vektorn (binära utfall) till det binära mönster (ID) som representerar varje klass, för att hitta det slutliga resultatet. De har kategoriserat testfallet i en klass för vilken avståndet mellan ID för den klassen och binära utfall är minimum. Detta tillvägagångssätt kan förstås av ett enkelt treklassproblem. Låt tre klasser vara x, y och z. Tre binära klassificerare som består av två klasser vardera (dvs. x-, x-, x-, och y-z) används som basinlärare, och varje binärklassificerare tränas med träningsbilder. Varje klass får ett unikt ID som visas i tabell 1. Att fylla bordet är enkelt. Först utför vi den binära jämförelsen x och tagga klass x med resultatet +1, klassen y med −1 och ställa in de återstående posterna i den kolumnen till 0. Därefter upprepar vi proceduren som jämför x påz, tagga klass x med +1, klass z med −1, och de återstående posterna i den kolumnen med 0. I den sista, vi upprepar detta förfarande för binära klassificerare y och tagga klassen y med +1, klass z med -1, och ställa in de återstående posterna med 0 i den kolumnen, där posten 0 betyder a - Bry dig inte värde. Slutligen representerar varje rad ett unikt ID för den klassen (t.ex. y  på [en, +1, 0]). Varje binär klassificerare resulterar i ett binärt svar för alla inmatningsexempel. Låt oss säga om resultaten för den binära klassifier x-y, x-z och y-z är +1, -1, respektive +1, då indataexemplet tillhör den klass som har det minsta avståndet från vektorn [+1, -1, +1]. Så det slutliga svaret ges av det minsta avståndet av I detta experiment har vi använt Multi-class Support Vector Machine (MSVM) som en uppsättning binära Support Vector Machines (SVMs) för utbildning och klassificering. I detta avsnitt, först diskuterar vi data uppsättningen av äppelfrukt sjukdomar och efter att ha presenterat ett detaljerat resultat av problemet fruktsjukdom identifiering och diskutera olika frågor om prestanda och effektivitet i systemet. Vi överväger två färgrymder (dvs. RGB och HSV-färgrymd) och jämför systemets prestanda under dessa färgrymder.  För att visa resultatet av det föreslagna tillvägagångssättet har vi använt en datauppsättning av normala och sjuka äppelfrukter, som omfattar fyra olika kategorier: Apple Bloch (104), Apple rot (107), Apple Scab (100) och Normal Apple (80). Det totala antalet bilder av äppelfrukt (N) är 391. Figur 4 visar datamängdens klasser. Närvaro av en hel del variationer i typ och färg av äpple gör datamängden mer realistisk. I jakten på att hitta den bästa kategoriseringsförfarandet och funktionen för att producera klassificering, Detta experiment visar att GCH inte presterar bra och rapporterade noggrannhet är lägst för det i båda färgrymderna. En möjlig förklaring är att, GCH funktionen har bara färginformation, det inte anser angränsande information. GCH använder helt enkelt frekvensen av varje färg, men CCV använder frekvensen av varje färg i sammanhängande och osammanhängande regioner separat och så det utför bättre än GCH i båda färgrymder. Från figur 5, Det är klart att LBP och CLBP funktioner ger bättre resultat än GCH och CCV funktioner eftersom både LBP och CLBP använder granninformation för varje pixel i bilden. Både LBP och CLBP är robusta till skillnader i belysning och de är effektivare i mönstermatchning eftersom de använder lokala skillnader som är beräkningseffektivare. I HSV-färgutrymme med 50 träningsexempel per klass är den rapporterade klassificeringsnoggrannheten 80,94% för GCH, 86,47% för CCV, 90,97% för LBP och 93,14% för CLBP-funktion. LBP-funktionen använder endast teckeninformationen för de lokala skillnaderna, även då representerar LBP rimligtvis bildens lokala funktioner eftersom teckenkomponenten bevarar den viktigaste informationen om lokala skillnader. CLBP funktionen uppvisar mer exakt resultat än LBP funktionen eftersom CLBP funktionen använder både tecken och magnitud komponent av lokala skillnader med ursprungliga mitt pixel värde. Vi observerar också över tomterna att varje funktion presterar bättre i HSV-färgrymden än RGB-färgrymden som visas i figur 6 (a-b). För 45 utbildningsexempel och CLBP-funktion, till exempel, rapporterade klassificeringsfel är 88,74% i RGB och 92,65% i HSV. En viktig aspekt när det gäller klassificeringen av äppelfruktsjukdomar är noggrannheten per klass. Denna information pekar på de klasser som behöver mer uppmärksamhet när man löser förvirringen. Figur 7 och 8 visar noggrannheten för var och en av 4 klasser med hjälp av LBP- och CLBP-funktioner i RGB- och HSV-färgrymder. Det är tydligt att Apple Bloch är en klass som behöver uppmärksamhet i båda färgrymderna. Den ger den lägsta noggrannheten jämfört med andra klasser i båda färgrymderna. Figur 7 och 8 visar också att Apple Rots beteende är nästan detsamma i varje scenario. Äpplen är mycket lätta att särskilja med sjuka äpplen och ett mycket bra klassificeringsresultat uppnås för de normala äpplena i båda färgrymderna som visas i figur 7
I Ref föreslogs ett adaptivt tillvägagångssätt för identifiering och experimentell validering av fruktsjukdomar.
Adapted Approach for Fruit Disease Identification using Images
{'venue': 'International Journal of Computer Vision and Image Processing (IJCVIP) 2, no. 3 (2012): 44-58', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}