หุ่นยนต์ตรวจโรคพริกหวานอัตโนมัติโดยใช้ปัญญาประดิษฐ์และการประมวลผลภาพเชิงลึก: กรณีศึกษา บริษัท ควอนต้าซินเนอร์จี้ จำกัด

บทคัดย่อ

งานวิจัยนี้นำเสนอหุ่นยนต์ตรวจโรคพริกหวานอัตโนมัติ โดยใช้ AI และ Deep Learning วิเคราะห์ภาพพืชผ่านโครงข่ายประสาทเทียมเชิงลึก (CNNs) ตามแนวทางของ Picón et al. (2019) หุ่นยนต์เคลื่อนที่ตามกลยุทธ์ของ Ko et al. (2015) เพื่อตรวจสอบโรค 4 ชนิด ได้แก่ ใบจุดสีขาว (Cercospora capsici), แอนแทรคโนส (Colletotrichum spp.), ไวรัสโมเสค (Potyvirus), และใบ หงิกเหลือง (Begomovirus) ซึ่งเป็นโรคสำคัญที่สร้างความเสียหายทางเศรษฐกิจ ตัวหุ่นยนต์ติดตั้ง กล้อง HD 720p @ 30fps, เลนส์ Fixed-focus, FOV 69 องศา และเทคโนโลยี RightLight™ 2 ช่วย ปรับแสง พร้อมเซ็นเซอร์ Robosense RS-LiDAR-16 แบบหมุน 16 เลเซอร์ ตรวจจับได้ไกลสุด 150 เมตร ช่วยตรวจสอบโรคและหลบสิ่งกีดขวาง ระบบให้ความแม่นยำในการจำแนกโรคใบจุดสีขาว 90%, แอนแทรคโนส 100%, ไวรัสโมเสค 100%, ใบหงิกเหลือง 90%, และใบปกติ 97.5% หุ่นยนต์ ใช้พลังงานจากแบตเตอรี่ 882 Wh อัตราการใช้พลังงานเฉลี่ย 22.5 W ช่วยลดภาระเกษตรกร ลด เวลาในการตรวจสอบโรค เพิ่มโอกาสในการควบคุมโรค ลดการใช้สารเคมีที่ไม่จำเป็น และส่งเสริม การเกษตรอัจฉริยะได้อย่างมีประสิทธิภาพ ผลลัพธ์ยืนยันว่าหุ่นยนต์สามารถนำไปใช้งานจริงในแปลง เกษตรได้อย่างมีประสิทธิภาพ และช่วยยกระดับระบบเกษตรอัจฉริยะให้มีค วามแม่นยำและรวดเร็ว มากยิ่งขึ้น