This project aims to design and develop a propulsion system for agricultural equipment using RFID technology and evaluate its movement performance on different surfaces, including concrete and grass. The experiment focuses on examining the tag detection range under transmission power levels of 20 dBm, 23 dBm, and 26 dBm, as well as the impact of antenna angles on detection efficiency. Additionally, the system was tested in three movement scenarios: straight path, left turn, and right turn, at distances of 2 meters, 4 meters, and 6 meters. The results indicate that the system achieved the highest average speed of 0.4736 m/s and an average turning angle of 91.6° when moving in a straight path on a concrete surface at a distance of 4 meters. On a grass surface at the same distance, the average speed was 0.4483 m/s, with an average turning angle of 91.1°. For left and right turns, the movement on the concrete surface generally exhibited a higher average speed than on grass, particularly at a distance of 4 meters, where differences in turning angles were observed. This study provides insights into the factors affecting the movement of agricultural mowing equipment and serves as a foundation for enhancing the efficiency of propulsion systems in future developments.
ปัจจุบัน เทคโนโลยี RFID (Radio Frequency Identification) ได้รับการใช้งานอย่างแพร่หลายในหลากหลายอุตสาหกรรมและแอปพลิเคชันที่เติบโตอย่างรวดเร็ว เทคโนโลยีนี้ใช้คลื่นวิทยุในการระบุวัตถุที่ติดแท็กโดยไม่จำเป็นต้องมองเห็นหรือสัมผัสโดยตรง ทำให้การติดตามและระบุตำแหน่งมีความแม่นยำ คุ้มค่าทางเศรษฐกิจ และสามารถทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพในสภาพแวดล้อมที่หลากหลาย เช่น ภาคอุตสาหกรรมและการเกษตร ในภาคการเกษตร การใช้ RFID มีข้อดีหลายประการ เช่น ความสามารถในการทำงานกลางแจ้งโดยไม่ต้องพึ่งพาเซ็นเซอร์ราคาแพงหรือระบบสะท้อนสัญญาณที่ซับซ้อน ซึ่งช่วยลดต้นทุนและเพิ่มความแม่นยำในการควบคุมอุปกรณ์ทางการเกษตร งานวิจัยนี้มุ่งเน้น การออกแบบและพัฒนาระบบขับเคลื่อนต่อพ่วงอุปกรณ์ทางการเกษตรโดยใช้เทคโนโลยี RFID เพื่อศึกษาการเคลื่อนที่ของระบบบนพื้นผิวที่แตกต่างกัน ได้แก่ พื้นปูนคอนกรีตและสนามหญ้า โดยมีการติดตั้งแท็ก RFID บนเสาของแต่ละแถวเพื่อช่วยระบุตำแหน่งและทิศทางการเคลื่อนที่ของระบบ ผลการศึกษานี้จะช่วยให้เข้าใจข้อดีและข้อจำกัดของการใช้ RFID ในภาคการเกษตร ซึ่งสามารถนำไปต่อยอดเพื่อพัฒนาเทคโนโลยีการเกษตรให้มีประสิทธิภาพและลดต้นทุนในอนาคต
คณะวิทยาศาสตร์
The aim of experiment was to study the pyrolysis oil derived from sorted landfill plastic waste that had been buried for 15 years by the Nonthaburi Provincial Administrative Organization. The pyrolysis oil was produced using a Fixed-Bed Reactor at 450 °C for 1.5 hours with LPG as the feedstock, with the goal of using the pyrolysis oil as an alternative fuel. The experiment was conducted under four different conditions : (1) plastic waste buried in a landfill that has not been washed but has been reduced in size, (2) plastic waste buried in a landfill that has been washed and has been reduced in size, (3) plastic waste buried in a landfill that not has been washed and has not been reduced in size, (4) plastic waste buried in a landfill that has not been washed and has been reduced size, with activated carbon used as a catalyst. The experiment revealed that three products were produced : Oil, gas, and char in different quantity. The pyrolysis oil were compared in terms of quality based on pH, Heating value, Moisture content, Functional group, and Chemical Composition. The pyrolysis oil we obtained will be referenced according to the criteria from the Department of Energy Business. The analysis results of the pyrolysis can explain which conditions are suitable for replacing fuel oil in industrial It is therefore one of the approaches that helps manage plastic waste in landfills, reducing the quantity by converting it into usable energy.
คณะศิลปศาสตร์
As a value-added product of locally sourced fruits in Phang Nga, stevia-sweetened jelly offers a healthy and sustainable option for consumers seeking reduced sugar intake. This product has the potential to become a popular souvenir, promoting local agriculture and boosting the regional economy.
คณะวิทยาศาสตร์
Recruitment is a crucial process that enables organizations to select candidates whose qualifications match the requirements of a given position. However, this process often faces challenges related to data management, delays, and human bias. This research aims to design and develop an intelligent web application for employee recruitment using artificial intelligence (AI) technology to evaluate and score candidates' suitability for job positions. The system leverages data analysis techniques on resumes and a qualification-matching process based on predefined criteria. Developed using Agile principles, the system employs Natural Language Processing (NLP) to analyze resumes, assess candidates’ qualifications, skills, and experience, and utilizes Machine Learning to predict and rank suitability. The system consolidates data from multiple sources into a unified database to reduce redundancy and input errors. Additionally, it presents insights through a dashboard, enabling HR teams to make more effective hiring decisions.