Phương pháp sử dụng mô hình SUN để phát hiện vùng quan tâm (ROI) trong ảnh sâu bệnh. Sau đó, các đặc trưng bất biến được trích xuất bằng mô hình SIFT-HMAX và thuật toán LCP. Các đặc trưng này được chuẩn hóa và đưa vào mô hình SVM để phân loại. Kết quả thực nghiệm cho thấy phương pháp đạt độ chính xác 85.5%, vượt trội so với các phương pháp truyền thống như HMAX, Sparse Coding và NIMBLE. Phương pháp cũng có thời gian xử lý nhanh hơn mạng nơ-ron sâu MatConvNet, phù hợp với điều kiện thực địa phức tạp. Dữ liệu gồm 10 loại sâu bệnh, ảnh chụp từ thực tế và nguồn trực tuyến.