KMITL Expo 2026 LogoKMITL 66th Anniversary Logo

Automated Hydroponic System for Home Use

Abstract

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.

Objective

ในการปลูกผักไร้ดินหรือไฮโดรโปนิกส์ (Hydroponics) เกิดขึ้นจากความพยายามของนักวิทยาศาสตร์ในช่วงทศวรรษ 1930 ที่ต้องการหาวิธีการปลูกพืชโดยไม่ต้องใช้ดิน ซึ่งเหมาะกับการปลูกพืชในพื้นที่จำกัดหรือในเขตที่ขาดแคลนดินเพาะปลูก การค้นคว้าในเรื่องนี้พบว่าพืชต้องการธาตุอาหารที่ละลายในน้ำเพื่อเจริญเติบโตได้ดีและสามารถควบคุมคุณภาพของสารอาหารได้อย่างมีประสิทธิภาพ ในยุคปัจจุบัน การปลูกผักไร้ดินได้รับความนิยมมากขึ้น เนื่องจากสามารถใช้พื้นที่เพาะปลูกอย่างมีประสิทธิภาพ เช่น การปลูกในอาคารหรือพื้นที่เมืองที่จำกัด ลดปริมาณการใช้น้ำด้วยการหมุนเวียนน้ำกลับมาใช้ซ้ำ อีกทั้งยังช่วยเพิ่มความปลอดภัยด้านอาหาร เนื่องจากลดความเสี่ยงจากการปนเปื้อนของโรคพืชและแมลงที่อยู่ในดิน การปลูกผักไร้ดินยังสามารถให้ผลผลิตได้ตลอดทั้งปี ไม่ขึ้นกับฤดูกาล ช่วยสนับสนุนความมั่นคงทางอาหารในเมืองใหญ่และสอดคล้องกับแนวคิดการเกษตรยั่งยืน เพื่อให้การปลูกผักสลัดเป็นเรื่องที่ง่ายขึ้นและลดอุปสรรคในการจัดการการใส่ปุ๋ยให้เหมาะสม ผู้ศึกษาได้สนใจที่จะพัฒนาระบบไฮโดรโปนิกส์แบบควบคุมอัตโนมัติสำหรับใช้ในครัวเรือนที่สามารถทำงานได้ด้วยตัวเองเพื่อสนับสนุนผู้ปลูกที่เริ่มต้นใหม่หรือผู้ที่ขาดประสบการณ์ด้านการเกษตรระบบที่พัฒนาขึ้นนี้ถูกออกแบบมาเพื่อลดความซับซ้อนในการคำนวณปริมาณปุ๋ยที่เหมาะสมรวมถึงการเติมปุ๋ยในเวลาที่เหมาะสม นอกจากช่วยประหยัดเวลาและแรงงานแล้วระบบนี้ยังมีความสามารถในการปรับปริมาณปุ๋ยให้สอดคล้องกับการเจริญเติบโตของผักสลัดในแต่ละช่วง ส่งผลให้ผู้ปลูกผักสลัดสามารถมั่นใจได้ว่าผักจะได้รับสารอาหารที่จำเป็นอย่างครบถ้วน ทำให้ผลผลิตมีคุณภาพสูงและมีโอกาสสำเร็จในการปลูกมากขึ้น

Other Innovations

Muly mur

คณะอุตสาหกรรมอาหาร

Muly mur

A new jelly snack alternative for health-conscious individuals—delicious, convenient, and gut-friendly. Rich in probiotics and prebiotics, packed with antioxidants, and essential vitamins. Suitable for health enthusiasts and lactose-intolerant individuals. Free from artificial colors and flavors

Read more
HORAI: Immersive Tarot-based Divination Platform Powered by LLMs

คณะวิศวกรรมศาสตร์

HORAI: Immersive Tarot-based Divination Platform Powered by LLMs

Our project seek to create an Al-powered tarot card reader that bridges the gap between traditional fortune-telling and modern technology. By leveraging a combination of 3D modeling, natural language processing, text-to-speech (TTS), and speech-to-text (STT) systems, the service will deliver an interactive and culturally sensitive experience in Thai and English. Users will input their queries through voice, which will be processed via STT, and receive engaging Al-generated tarot readings through TTS. Additionally, a 3D animated avatar will mimic a real-life fortune teller, adding a visual dimension to the experience. Hosted on a user-friendly website, this platform will redefine fortune-telling by blending tradition with innovation, making it both accessible and engaging for modern users.

Read more
Web Application System Prototype for Hand Dental Instruments Identifying and Counting using Deep Learning

คณะเทคโนโลยีสารสนเทศ

Web Application System Prototype for Hand Dental Instruments Identifying and Counting using Deep Learning

This research presents the development of an AI-powered system designed to automate the identification and quantification of dental surgical instruments. By leveraging deep learning-based object detection, the system ensures the completeness of instrument sets post-procedure. The system's ability to process multiple images simultaneously streamlines the inventory process, reducing manual effort and potential errors. The extracted data on instrument quantity and type can be seamlessly integrated into a database for various downstream applications.

Read more