This research focuses on the design and development of a prototype Artificial Intelligence of Things (AIoT) system for monitoring and controlling irrigation using weather information. The system consists of four main components: 1) Weather Station – This component includes various sensors such as air temperature, relative humidity, wind speed, and sunlight duration, among others, to collect real-time weather data. 2) Controller Unit – This unit is equipped with machine learning algorithms or models to estimate the reference evapotranspiration (ETo) and calculate the plant’s water requirement by integrating the crop coefficient (Kc) with other plant-related data. This enables the system to determine the optimal irrigation amount based on plant needs automatically. 3) User Interface (UI) and Display – This section allows farmers or users to input relevant information, such as plant type, soil type, irrigation system type, number of water emitters, planting distance, and growth stages. It also provides a display for monitoring and interaction with the system. 4) Irrigation Unit – This component is responsible for controlling the water supply and managing the irrigation emitters to ensure efficient water distribution based on the calculated requirements.
การเปลี่ยนแปลงสภาพอากาศของโลกทวีความรุนแรงขึ้นอย่างต่อเนื่อง สถานการณ์ดังกล่าวส่งผลกระทบ โดยตรงต่อภาคการเกษตร โดยเฉพาะในประเทศไทยที่มีแนวโน้มเผชิญกับปัญหาการขาดแคลนน้ำและความ ผันผวนของปริมาณน้ำฝน ซึ่งส่งผลต่อทั้งปริมาณและคุณภาพของผลผลิตทางการเกษตรโดยตรง ทั้งนี้ การบริหารจัดการน้ำในภาคเกษตรกรรมของประเทศไทยยังคงเผชิญกับข้อจำกัดหลายประการ เกษตรกรส่วนใหญ่ยังคงพึ่งพาประสบการณ์ส่วนตัวในการให้น้ำพืช ซึ่งอาจนำไปสู่การใช้น้ำที่ไม่มีประสิทธิภาพ เช่น การให้น้ำมากเกินความจำเป็นหรือน้อยเกินไปจนส่งผลกระทบต่อผลผลิต หรืออาจนำไปสู่ปัญหา เช่น การแตกใบอ่อน การร่วงของดอก และมีผลผลิตที่ไม่ได้คุณภาพ (Togneri et al., 2023) ในขณะที่ข้อมูลทาง วิชาการที่สามารถช่วยให้การบริหารจัดการน้ำมีความแม่นยำขึ้น เช่น ค่าอัตราการใช้น้ำของพืชอ้างอิง (Evapotranspiration: ETo) และค่าสัมประสิทธิ์พืช (Kc) กลับเข้าถึงได้ยาก เนื่องจากมีความซับซ้อนในการ คำนวณ อีกทั้งข้อมูลที่มีอยู่มักเป็นข้อมูลเฉลี่ยรายจังหวัดซึ่งไม่สามารถนำไปใช้ได้อย่างมีประสิทธิภาพในระดับ ฟาร์ม โครงการนี้จึงมุ่งเน้นไปที่การพัฒนาระบบปัญญาประดิษฐ์สำหรับการติดตามและควบคุมการให้น้ำพืชอัจฉริยะ โดยอิงข้อมูลสภาพอากาศซึ่งจะช่วยแก้ไขข้อจำกัดของเกษตรกรไทยในการเข้าถึงข้อมูลที่ ถูกต้องและการบริหารจัดการน้ำที่แม่นยำ
คณะวิศวกรรมศาสตร์
This project aims to propose a design for a red offal processing room in a pork processing plant that processes 500 pigs per day or 80 pigs per hour. Each pig weighs approximately 105 kilograms, with 3.47% of the weight consisting of red offal. The process involves separating liver, gall bladder, heart, lungs, spleen, and kidneys as required. These parts are then chilled in cold water to reduce their temperature to below 7°C before packaging and sealing. Sorting is based on the number of pieces and weight, depending on the type of product. The processing times of sorting chilling and packaging vary depending on the product's type and size. The design was developed using data collected from the current production line and referenced standards. The room layout was planned using Systematic Layout Planning (SLP) principles to analyze activity relationships within the room and define functional areas. Equipment sizes and the required number of operators were calculated to ensure optimal use of space. The red offal processing room was designed with an area of 56 square meters. After the layout design was completed, a 3D model was created using SketchUp 2024, and the workflow and operations were simulated and analyzed using Flexsim 2024
คณะเทคโนโลยีการเกษตร
This research aims to evaluate the efficiency of nano-type oxygen diffusers at different pump power levels in sea bass nursery ponds. The study examines how varying power levels affect dissolved oxygen distribution in the water and their impact on the health, growth, and survival rates of sea bass. The findings indicate that pump power levels influence dissolved oxygen concentration, with the optimal power level improving oxygen distribution in the pond. This enhancement leads to higher survival and growth rates for sea bass. The results provide valuable insights for selecting appropriate oxygen diffusers and pump power levels in fish nursery pond systems. The experiment consisted of two conditions: 1. Without fish – This condition assessed the oxygenation capacity, oxygen transfer coefficient, oxygen transfer rate, and oxygen transfer efficiency of pumps at three different power levels. 2. With fish – This condition evaluated whether the oxygen supplied by pumps at three power levels was sufficient, based on the growth rate and survival rate of the fish in the pond. Blood counts were conducted to assess the immune response. The collected data were statistically analyzed using the RCBD method for the condition without fish and the CRD method for the condition with fish, employing SPSS software.
คณะเทคโนโลยีการเกษตร
The research aims to develop chili Thai commercial varieties for resistance to anthracnose and Pepper yellow leaf curl virus disease. The varieties allowing farmer to reduce the use of chemical pesticides for disease and pest control, also increases productivity and lowers production costs for farmers. The development new varieties are under studied of undergraduate, master's, and doctoral students by using conventional and molecular plant breeding. The new chili varieties were released to farmer and commercial companies for development for Thai commercial seed industry.