บอนสีที่เป็นไม้ประดับที่ถือว่าเป็นราชินีแห่งไม้ใบ และได้รับความนิยมในการปลูกมาตั้งแต่อดีตจนถึงปัจจุบัน ด้วยความงดงามของรูปแบบใบ และสีสันที่หลากหลายรวมทั้งการแต่งแต้มสีสันของแต่ละใบที่สวยงามแตกต่างกัน บอนสีมีหลายหลายสายพันธุ์ และมีลักษณะที่คล้ายคลึงกันจึงอาจเกิดความสับสนในการจำแนกประเภทของบอนสี งานวิจัยนี้ได้เทคนิคการประมวลผลภาพร่วมกับการใช้โครงข่ายประสาทเทียมแบบคอนโวลูชันจำแนกประเภทของบอนสี โดยใช้ข้อมูลของบอนสี 4 ประเภท ได้แก่ ใบไทย ใบยาว ใบกลม และใบไผ่ ซึ่งข้อมูลภาพทั้งหมด 1,500 ภาพแบ่งเป็นข้อมูลสอน (Training set) ประเภทละ 300 ภาพ เป็นทั้งหมดจำนวน 1,200 ภาพ และข้อมูลทดสอบ (Test set) ประเภทละ 75 ภาพ เป็นทั้งหมดจำนวน 300 ภาพ เพื่อลดทรัพยากร และเวลาในการประมวลผล ผู้วิจัยได้ใช้เทคนิคการถ่ายโอนการเรียนรู้จาก 4 โมเดล คือ MobilenetV2 InceptionV3 VGG16 และResNet50 จากผลการทดสอบพบว่าทั้งสี่โมเดลสามารถจำแนกประเภทของบอนสีได้มากกว่าร้อยละ 80 โดยโมเดลที่มีการจำแนกประเภทของบอนสีได้แม่นยำมากที่สุดคือ Resnet50V2 มีความถูกต้องร้อยละ 88.67 รองลงมาคือ MobilenetV2 มีความถูกต้องร้อยละ 87.33 ส่วน VGG16 และ InceptionV3 มีความถูกต้องอยู่ที่ร้อยละ 83.67 และ 82 ตามลำดับ