نظام كشف وتنبؤ أمراض النبات باستخدام الرؤية الحاسوبية والذكاء الاصطناعي

يهدف هذا المشروع إلى تطوير نظام ذكي يعتمد على الرؤية الحاسوبية (Computer Vision) والتعلم العميق لتحديد وتشخيص أمراض النباتات من صور الأوراق، مما يساعد المزارعين على اتخاذ قرارات سريعة ودقيقة للحد من انتشار الأمراض وتحسين جودة الإنتاج.

بدأ المشروع بجمع مجموعة بيانات متنوعة من صور أوراق نباتات متعددة، ثم تم تنظيفها ومعالجتها باستخدام تقنيات مثل Resizing، Data Augmentation، Normalization لضمان جودة عالية للبيانات وتغذية النموذج بأمثلة متنوعة.

تم تصميم نموذج تصنيف بصري (CNN) لتصنيف حالة النبات إلى فئات متعددة مثل سليم أو مصاب بأمراض مختلفة. كما تم استخدام Transfer Learning مع موديلات جاهزة مثل ResNet/VGG/Inception مع Fine Tuning لتحسين أداء النموذج وتسريع عملية التدريب.

بعد التدريب، تم تقييم النموذج باستخدام مقاييس الأداء الأساسية مثل Precision، Recall، F1-Score لضمان دقة تشخيص عالية، ثم تم نشر النظام في واجهة تفاعلية باستخدام Streamlit تتيح للمستخدم رفع صورة النبات والحصول على تشخيص فوري مع توصيات علاجية.

يساهم هذا المشروع في تمكين المزارعين من اكتشاف الأمراض مبكرًا وتقليل الخسائر، كما يعزز من استخدام الذكاء الاصطناعي في القطاع الزراعي لتحسين الإنتاجية والجودة.