近日，由新疆大学在校大学生组成的柿子团队开发的基于DenseNet技术的番茄诊断分析系统——微柿正式上线。这一系统通过扫描番茄叶片或果实，可以快速诊断出各类病害，并提供相应的处理方案，为果农朋友们提供了极大的便利。

据悉，微柿的研发团队由丁尹皓、付连航、殷铭键、卢静云、付薇楠、詹仕、王文良、柴新雨、李彤、仝轩昊、史静蕾、李明雯、黄诚果、焦敏、王雅婷等学生组成，他们在李宝德教授、赵建平副教授、杨兴耀副教授等学校老师的指导下，利用自己的专业知识和技能，致力于将科技与农业深度融合，为乡村振兴和社会共同富裕贡献力量。

传统的病害诊断方法主要是通过肉眼观察和经验判断，这种方法不仅需要专业技能和丰富经验，而且误判率较高，容易造成病害扩散和经济损失。而微柿则采用了先进的DenseNet技术，通过深度学习算法对番茄病害图像进行训练和分类，可以快速准确地识别出病害类型，并提供针对性的处理方案。此外，微柿还具有强大的数据分析和管理功能，可以对不同地区和不同品种的番茄病害数据进行分析和比对，为果农提供科学的种植方案和管理建议。

“微柿的诊断结果非常准确，几乎可以达到100%的正确率。”团队成员之一付连航说道，“我们希望通过微柿的使用，为果农朋友们带来更多的便利和收益，同时也为乡村振兴和社会共同富裕贡献自己的力量。”

据了解，微柿的使用非常简单，只需要将智能手机对准番茄叶片或果实，扫描即可获得病害名称和处理方案，同时还可以观看对应病害番茄的3D空间，帮助果农更好地了解病害原因，并采取相应的措施进行防治。

微柿团队介绍，系统采用的DenseNet技术，可通过大量的数据对番茄病害知识进行深度学习，实现了高精度的病害识别和分析。目前，微柿已经覆盖了各类番茄病害，包括病毒病、真菌病、细菌病、营养缺乏等。针对不同的病害，微柿还提供了详细的处理方案和建议，帮助果农及时采取有效的防治措施。

微柿团队成员之一的李明雯表示，该系统的研发初衷是希望通过技术手段，帮助果农及时发现番茄病害，并提供科学的防治建议，降低生产成本，提高收成。相比传统的病害诊断方式，微柿的诊断速度更快、更准确，同时还可以帮助果农更好地了解病害的发生和防治规律，提高果农的诊断能力和防治水平。

微柿的应用场景不仅仅局限于番茄病害的诊断和防治，还可以用于其他农作物的病害诊断和分析。此外，微柿团队还在持续研发和优化系统的功能和性能，希望通过技术的不断创新和提升，为农业生产和乡村振兴做出更大的贡献。

目前，微柿已经在多个番茄种植基地和果农合作社中得到了广泛的应用和认可。该系统的推广和应用，不仅可以帮助果农提高农产品质量和产量，还可以促进农业科技的发展和农村经济的繁荣。

微柿的出现，不仅可以帮助果农及时发现和诊断病害，还能够提高果农的防治水平。同时，微柿还能够实现数据共享和远程监控，极大地方便了果农的生产和管理。

“我们希望能够利用自己的技术，为农民和果农提供更好的服务和支持。通过微柿的使用，果农们可以更加便捷地获取病害信息和处理方案，从而提高果农的生产效率和果品质量。”开发团队的负责人表示。

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