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
คณะครุศาสตร์อุตสาหกรรมและเทคโนโลยี
Mulberry Kefir is a fermented drink made from ripe mulberry fruit, made from ripe mulberry juice. Its pinkish-red color is the color of the natural anthocyanin in mulberries. Anthocyanins have antioxidant properties and contain the prebiotic fructo-oligosaccharides, the probiotic microorganisms Lactobacillus and Saccharomeces. It has a sweet and sour taste, is fizzy and has a little alcohol. The taste and fizz come from production technology, which uses a fermentation process from microorganisms. Mulberry kefir is considered a functional beverage made from plants (Plant Based Beverage), suitable for people who are lactose intolerant and those who do not consume beverages made from milk. It makes you feel refreshed after drinking it.
คณะวิทยาศาสตร์
The development of a fruit spoilage detection system originates from the need to reduce agricultural product losses, a global issue affecting both the agricultural and food distribution industries. Spoiled fruit can negatively impact product quality and result in significant economic losses. The primary goal of this system is to assist in screening and removing unsuitable fruit from the supply chain, thereby preserving product quality and meeting consumer demands for fresh produce. The system was designed to simulate the sorting process by utilizing images as a key factor in detecting spoiled fruit. Experimental results demonstrated high efficiency and rapid prediction capabilities, highlighting the system’s potential for practical applications.
วิทยาลัยนวัตกรรมการผลิตขั้นสูง
The offline evaluation system for Thai-language large language models (LLMs) is designed to enable experts to efficiently test and assess various LLMs without relying on external services. This enhances the flexibility in selecting LLMs that best suit organizational needs or expert systems (ES). The system operates on personal computers, ensuring data security by eliminating concerns about external data storage. Additionally, it supports model testing and development using Retrieval-Augmented Generation (RAG), allowing access to domain-specific knowledge for accurate, energy-efficient processing. This ensures that the models can perform optimally and effectively meet the demands of organizations and expert systems.