Các tiến bộ trong thị giác máy tính đã mở ra nhiều giải pháp tiềm năng cho ngành nông nghiệp, giúp nâng cao cả chất lượng lẫn sản lượng cây trồng, tăng cường sức cạnh tranh kinh tế và giảm chi phí lao động. Tuy nhiên, việc phát hiện bệnh trên quả trước thu hoạch vẫn phụ thuộc nhiều vào kinh nghiệm của người nông dân, gây khó khăn trong việc kiểm soát và duy trì chất lượng sản phẩm. Để giải quyết vấn đề này, chúng tôi giới thiệu một ứng dụng di động có sẵn trên cả hai hệ điều hành Android và iOS, sử dụng công nghệ xử lý hình ảnh và trí tuệ nhân tạo để nhận diện bệnh trên quả dâu tây. Mô hình được đềxuất, YOLOv8, với số lượng tham số tối thiểu, được áp dụng để đánh giá và phát hiện bệnh với độ chính xác cao. Phương pháp này được xem là một hướng đi hiệu quả để đáp ứng nhu cầu phát hiện bệnh trên quả dâu tây.The advancements in computer vision have opened up potential solutions for agriculture, enhancing the quality and yield of agricultural products, boosting economic competitiveness, and reducing labor costs. However, the detection of diseases on fruits before harvest still relies heavily on the experience of farmers, posing challenges in controlling and stabilizing product quality. To address this issue, we propose a mobile application for both Android and iOS operating systems, utilizing image processing technology and artificial intelligence to identify diseases on strawberries. The proposed model, YOLOv8, with minimal parameters, is applied to evaluate and detect diseases with high accuracy. This method is considered a feasible solution to meet the demand for disease detection on strawberries.