AI番茄醫生：利用深度學習辨識常見番茄病害

本研究利用AI影像辨識與LINE機器人來建置一個番茄病害辨識系統。它可以讓農民隨拍隨傳，立即得到病害的種類與防治的方法，解決番茄病害帶來的種種危害。

番茄種植面積大、總產值高，在台灣農業中占有重要地位。但番茄病害往往會帶來龐大的農產損失，農民深受其擾，所以提供一個適切的病害辨識機制是非常重要的。現行的番茄病害判釋機制存在曠日廢時、專家人力不足及農民誤判導致農藥濫用等問題。為解決病害辨識不即時與專業人力短缺等問題，我們旋即想到利用人工智慧技術來協助人類進行病害辨識。我們觀察植病專家進行病害辨識的方式，大都是用肉眼及鏡檢方式依病害外觀進行識別，故我們選擇使用病害病斑影像搭配影像辨識技術進行番茄病害辨識。

我們利用影像辨識結合即時通訊軟體——LINE建立一個即時、方便與精準的番茄病害辨識與病害防治策略專家系統。讓農民無痛使用並即時辨識出病害並提供對應的防治方式。此系統有三大部分：通訊系統使用者介面、AI影像辨識模型以及資料庫，系統流程如圖一所示。首先農民在遇到病害病徵時拿起手機拍下病徵影像並利用我們編寫的LINE機器人控制器傳送，接著LINE機器人控制器會將影像傳入伺服器中的AI影像辨識模型進行病害辨識。辨識完成後會回傳病害種類與防治方法給使用者。最後我們會將影像、辨識結果、時間以及地理位置資訊進行資料二次收集，將其存於資料庫，以利往後分析及模型再訓練使用。此研究的示範影片如下連結：https://youtu.be/YyQSrBSOxvs。本研究的LINE機器人QR code如下圖左下角所示，掃描加入即可使用本系統辨識病害。

此研究實際解決了番茄產業的一大問題，對於農民來說，它提供一個即時且專業的病害辨識與對治平台，減少農民的損失且降低病害擴散的風險。對農政單位而言，我們大大減少了植病專家的工作量以及行政成本，二次資料的收集更可以提供農政單位完整的資訊，對於研究與政策制定都出到一份心力。對於環境而言，我們提供即時且專業的建議避免了農民誤判以及藥物誤用濫用之情形，使得環境得以免於迫害。再者我們提出的「影像辨識配合即時通訊軟體」的解決方案是非常前瞻且實用的，未來更可以應用到其他作物的病害辨識任務之上，應用領域可說是非常廣泛。