本技術建立自動化微型害蟲影像辨識與分析系統，達成黏蟲紙掃描影像自動辨識之目的，並達成粉蝨0.93、薊馬0.9之辨識準確率。此技術的建立突破了傳統依賴專家人工辨識害蟲的瓶頸，大幅降低人力成本並提升蟲害資訊的分析速度，將可以具體改善農作物蟲害偵測的技術，提供速捷資訊以改善農作物生產作業，降低蟲害損失。

本研究相對於以往主要使用影像處理的方法來自動辨識害蟲，能夠達成更高的準確率並且更泛用於各種情況。本技術使用之tiny Yolov3演算法在影像偵測能夠達到每張黏蟲紙影像平均14.21秒的效率，相對於Faster-RCNN等需要10分鐘的計算時間，能夠達成更高的速度與辨識率。

預防病蟲害發生之作業模式，最常見作法是將黏蟲紙置於溫室內，固定時間收回實驗室後，進行包含調查、檢測等作業，而目前皆以人工辨識或計數，此方法不僅費時費力，亦容易因視覺疲勞而有遺漏或失誤。若能使用本技術建置之自動化的蟲害監測系統，便可以增加檢疫的效率，將可減少出口檢疫風險，提升農產品之國際競爭力。