O milho é talvez o único, colheita de cereal mais importante do mundo. É consumido por milhões de pessoas e é um alimento básico para uma grande proporção da população global. Ele também é usado para alimentação animal e sua produção total supera em muito o arroz e o trigo. Também é convertido em outros produtos comestíveis, como xarope de milho e amido de milho, além de ser útil, mas produtos não comestíveis, como o bioetanol. Infelizmente, como acontece com muitas colheitas vitais, existem pragas e doenças significativas que podem devastar a colheita ou danificar o produto posteriormente, durante o transporte e armazenamento antes do consumo.

Escrevendo no International Journal of Computational Vision and Robotics, Enquhone Alehegn da Bahir Dar University, na Etiópia, usou uma máquina de vetores de suporte e processamento de imagens para desenvolver um sistema de reconhecimento e classificação de doenças do milho. Alehegn destaca que o milho etíope é atingido por cerca de 72 doenças que atacam diferentes partes das plantas. A observação visual e a análise química são comumente usadas para identificar uma infecção específica nas folhas das plantas. Contudo, tais abordagens requerem especialistas, Tempo, e muitas vezes equipamentos e instalações caros. Sua nova abordagem contorna muitos dos problemas de detecção e classificação convencionais de doenças.

Ele explica que usou 640 imagens de um conjunto de dados de 800 para treinar o algoritmo e os outros 20 por cento para testes. "Com base no resultado do experimento usando combinação (textura, cor e morfologia) apresenta com a máquina de vetor de suporte uma precisão média de 95,63 por cento alcançada. "Deve ser possível melhorar a precisão pela otimização da parte de segmentação da imagem da análise.