An automated hydroponic system for household use has been developed to cater to individuals with limited space who wish to conveniently and easily grow their own salad greens at home. This system is designed to automatically control nutrient delivery by setting appropriate electrical conductivity (EC) and pH levels tailored to the specific salad greens being grown. It includes artificial lighting to enable cultivation in confined spaces with insufficient sunlight and is more cost-effective than similar systems available on the market. System testing revealed that the automated control of EC and pH values performed effectively, achieving the preset levels within 30 minutes and maintaining them consistently throughout operation. In an experiment growing green oak lettuce using a simulated balcony setup, the plants demonstrated a higher growth rate compared to conventional methods, particularly when artificial lighting was used.
ในการปลูกผักไร้ดินหรือไฮโดรโปนิกส์ (Hydroponics) เกิดขึ้นจากความพยายามของนักวิทยาศาสตร์ในช่วงทศวรรษ 1930 ที่ต้องการหาวิธีการปลูกพืชโดยไม่ต้องใช้ดิน ซึ่งเหมาะกับการปลูกพืชในพื้นที่จำกัดหรือในเขตที่ขาดแคลนดินเพาะปลูก การค้นคว้าในเรื่องนี้พบว่าพืชต้องการธาตุอาหารที่ละลายในน้ำเพื่อเจริญเติบโตได้ดีและสามารถควบคุมคุณภาพของสารอาหารได้อย่างมีประสิทธิภาพ ในยุคปัจจุบัน การปลูกผักไร้ดินได้รับความนิยมมากขึ้น เนื่องจากสามารถใช้พื้นที่เพาะปลูกอย่างมีประสิทธิภาพ เช่น การปลูกในอาคารหรือพื้นที่เมืองที่จำกัด ลดปริมาณการใช้น้ำด้วยการหมุนเวียนน้ำกลับมาใช้ซ้ำ อีกทั้งยังช่วยเพิ่มความปลอดภัยด้านอาหาร เนื่องจากลดความเสี่ยงจากการปนเปื้อนของโรคพืชและแมลงที่อยู่ในดิน การปลูกผักไร้ดินยังสามารถให้ผลผลิตได้ตลอดทั้งปี ไม่ขึ้นกับฤดูกาล ช่วยสนับสนุนความมั่นคงทางอาหารในเมืองใหญ่และสอดคล้องกับแนวคิดการเกษตรยั่งยืน เพื่อให้การปลูกผักสลัดเป็นเรื่องที่ง่ายขึ้นและลดอุปสรรคในการจัดการการใส่ปุ๋ยให้เหมาะสม ผู้ศึกษาได้สนใจที่จะพัฒนาระบบไฮโดรโปนิกส์แบบควบคุมอัตโนมัติสำหรับใช้ในครัวเรือนที่สามารถทำงานได้ด้วยตัวเองเพื่อสนับสนุนผู้ปลูกที่เริ่มต้นใหม่หรือผู้ที่ขาดประสบการณ์ด้านการเกษตรระบบที่พัฒนาขึ้นนี้ถูกออกแบบมาเพื่อลดความซับซ้อนในการคำนวณปริมาณปุ๋ยที่เหมาะสมรวมถึงการเติมปุ๋ยในเวลาที่เหมาะสม นอกจากช่วยประหยัดเวลาและแรงงานแล้วระบบนี้ยังมีความสามารถในการปรับปริมาณปุ๋ยให้สอดคล้องกับการเจริญเติบโตของผักสลัดในแต่ละช่วง ส่งผลให้ผู้ปลูกผักสลัดสามารถมั่นใจได้ว่าผักจะได้รับสารอาหารที่จำเป็นอย่างครบถ้วน ทำให้ผลผลิตมีคุณภาพสูงและมีโอกาสสำเร็จในการปลูกมากขึ้น
คณะวิทยาศาสตร์
Otitis Media is an infection of the middle ear that can occur in individuals of all ages. Diagnosis typically involves analyzing images taken with an otoscope by specialized physicians, which relies heavily on medical experience to expedite the process. This research introduces computer vision technology to assist in the preliminary diagnosis, aiding expert decision-making. By utilizing deep learning techniques and convolutional neural networks, specifically the YOLOv8 and Inception v3 architectures, the study aims to classify the disease and its five characteristics used by physicians: color, transparency, fluid, retraction, and perforation. Additionally, image segmentation and classification methods were employed to analyze and predict the types of Otitis Media, which are categorized into four types: Otitis Media with Effusion, Acute Otitis Media with Effusion, Perforation, and Normal. Experimental results indicate that the classification model performs moderately well in directly classifying Otitis Media, with an accuracy of 65.7%, a recall of 65.7%, and a precision of 67.6%. Moreover, the model provides the best results for classifying the perforation characteristic, with an accuracy of 91.8%, a recall of 91.8%, and a precision of 92.1%. In contrast, the classification model that incorporates image segmentation techniques achieved the best overall performance, with an mAP50-95 of 79.63%, a recall of 100%, and a precision of 99.8%. However, this model has not yet been tested for classifying the different types of Otitis Media.
คณะวิทยาศาสตร์
In raising crickets for meat consumption, the growth rate and growth period of crickets are important data used to identify the number of crickets per breeding area at each age. Therefore, the researcher has an idea to create a system for monitoring the growth rate of crickets in a closed system using an infrared camera combined with computer image processing to study the growth and identify the growth period of crickets at each age in order to obtain knowledge that can be disseminated to farmers to improve the breeding process for maximum efficiency.
คณะวิศวกรรมศาสตร์
This thesis presents the application of deep learning for object classification. The selected deep learning architectures studied include Convolutional Neural Networks (CNN) and ResNet18. It covers data preparation, feature extraction, parameter tuning for accuracy comparison, and performance evaluation of the selected models. The aim is to propose an efficient model for use in devices that assist visually impaired individuals in classifying indoor objects and providing sound alerts.