KMITL Expo 2026 LogoKMITL 66th Anniversary Logo

Automatic Temperature and Humidity Control System for Small- Scale Household Oyster Mushroom Cultivation Houses

Automatic Temperature and Humidity Control System for Small- Scale Household Oyster Mushroom Cultivation Houses

Abstract

In the present day, interest in health and the consumption of chemical-free food has been steadily increasing, particularly in homegrown produce such as Phoenix oyster mushrooms (Pleurotus pulmonarius), which are highly nutritious and suitable for weight control. However, small-scale mushroom cultivation often faces challenges related to unsuitable environmental conditions, such as unstable temperature and humidity, which affect the growth and quality of the mushrooms. The development of an automatic temperature and humidity control system plays a crucial role in addressing these issues by utilizing sensor technology to monitor and adjust environmental conditions with precision. This helps enhance production efficiency, reduce human errors in manual control, and promote safe food production at the household level. Additionally, it helps lower production costs and supports the concept of sustainable living. The adoption of this technology is considered an important innovation in improving the quality of mushroom cultivation and increasing sustainability in food production.

Objective

ในปัจจุบัน ความสนใจในสุขภาพและการบริโภคอาหารปลอดสารพิษได้เพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง ผู้บริโภคจำนวนมากเริ่มมองหาอาหารที่สดใหม่และปลอดภัย โดยเฉพาะอาหารที่สามารถผลิตได้เองในครัวเรือน หนึ่งในอาหารยอดนิยมที่ตอบโจทย์กลุ่มคนรักสุขภาพคือ “เห็ดนางฟ้าภูฐาน” ซึ่งเป็นเห็ดที่มีคุณค่าทางโภชนาการสูง อุดมไปด้วยโปรตีน วิตามิน และแร่ธาตุที่จำเป็นต่อร่างกาย อีกทั้งยังมีแคลอรี่ต่ำและย่อยง่าย เหมาะสำหรับผู้ที่ต้องการควบคุมน้ำหนักหรือรักษาสุขภาพและยังสามารถตอบโจทย์ทั้งการผลิตอาหารเพื่อบริโภคเองและการสร้างรายได้เสริม อย่างไรก็ตามการเพาะเห็ดในโรงเรือนขนาดเล็กมักเผชิญกับปัญหาสภาพแวดล้อมที่ไม่เหมาะสม โดยเฉพาะเรื่องอุณหภูมิและความชื้นที่เป็นปัจจัยสำคัญต่อการเจริญเติบโตของเห็ด เนื่องจากเห็ดนางฟ้าภูฐานต้องการอุณหภูมิและความชื้นที่เหมาะสมในแต่ละช่วงของการเพาะปลูก เช่น การควบคุมอุณหภูมิและความชื้นที่ไม่เสถียร ซึ่งส่งผลโดยตรงต่อการเจริญเติบโตและคุณภาพของเห็ด สภาพอากาศที่เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็วและข้อจำกัดในการควบคุมสภาพแวดล้อมในโรงเรือนแบบดั้งเดิมอาจทำให้เกิดความยุ่งยากและไม่แม่นยำ อีกทั้งยังใช้เวลาและแรงงานสูง ทำให้เกิดความต้องการเทคโนโลยีที่ช่วยจัดการและควบคุมสภาพแวดล้อมได้อย่างแม่นยำ จึงเป็นที่มาของการพัฒนาระบบควบคุมอุณหภูมิและความชื้นอัตโนมัติในโรงเรือนเห็ดขนาดเล็ก ระบบควบคุมอัตโนมัตินี้ช่วยลดความซับซ้อนของการจัดการโรงเรือน โดยใช้เทคโนโลยีเซ็นเซอร์ตรวจวัดอุณหภูมิและความชื้น และส่งข้อมูลไปยังตัวควบคุมเพื่อปรับสภาพแวดล้อมให้เหมาะสมกับความต้องการของเห็ดนางฟ้าโดยอัตโนมัติ เช่น การเปิด-ปิดพัดลม ระบายอากาศ หรือการเพิ่มความชื้นผ่านสปริงเกอร์แบบละอองน้ำละเอียด นอกจากนี้จะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการเจริญเติบโตของเห็ดแล้ว ยังช่วยลดความผิดพลาดจากการควบคุมด้วยมือ นอกจากนี้ ความสำคัญของระบบควบคุมอัตโนมัติไม่เพียงแต่อำนวยความสะดวกให้กับผู้เพาะเห็ด แต่ยังช่วยส่งเสริมการผลิตอาหารเพื่อสุขภาพในระดับครัวเรือน ผู้เพาะปลูกสามารถผลิตอาหารคุณภาพสูงได้ด้วยตนเอง ลดการพึ่งพาอาหารจากภายนอกที่อาจมีสารเคมีปนเปื้อน และยังช่วยสนับสนุนแนวคิดการบริโภคอาหารที่ปลอดภัยและเป็นมิตรต่อสิ่งแวดล้อม อีกทั้งยังช่วยลดต้นทุนและส่งเสริมการพึ่งพาตนเองในครัวเรือนด้วยเหตุนี้ระบบควบคุมอุณหภูมิและความชื้นอัตโนมัติในโรงเรือนเห็ดนางฟ้าภูฐานในครัวเรือนขนาดเล็กจึงถือเป็นนวัตกรรมที่มีบทบาทสำคัญในการยกระดับการเพาะเห็ดให้มีคุณภาพ ช่วยแก้ปัญหาที่พบในวิธีการเพาะแบบดั้งเดิม และสนับสนุนการใช้ชีวิตที่ยั่งยืนในครัวเรือนอย่างแท้จริง

Other Innovations

Self Doubt

คณะสถาปัตยกรรม ศิลปะและการออกแบบ

Self Doubt

A Photographic series that expresses the abstract states of myself, towards the question of existence that results from being surrounded by expectations of both surrender and freedom of expression, this series focuses on my own subjectivities in order to bring back memories of almost forgotten feelings and make them clear once more.

Read more
A study and design of PM collector using electrostatic precipitation for PM source analysis

คณะวิศวกรรมศาสตร์

A study and design of PM collector using electrostatic precipitation for PM source analysis

During the recent years, PM2.5 concentration is rising above the safety exposure limit in Thailand. PM2.5 could have originated from various sources such as exhaust fumes, open air burning, wildfire, etc. This concludes that all cities or places would have different PM source contributions. Most studies regarding the PM source findings were done based on chemical analysis. Our research team would like to predict the PM sources physically by nanostructures analysis. These methods would require the PM dust to be collected in a limited amount of time and dry. The use of paper filters may cause contamination from filter material which may cause errors in result evaluation. Our team suggests using Electrostatic Precipitator (ESP) where electrostatics is used to capture PM dust. This research mainly focuses on designing and building the ESP system for PM collection whereas the requirement is to collect at least 100 mg of PM dust within 1 day which would be adequate for nanostructure analysis. The study revealed that the customized ESP system could achieve of up to 80% collecting efficiency (which is more than the commercial ESP that we previously used), there’s a also a parametric study of relationships between flow velocity and collecting efficiency where collecting efficiency is inversely proportional to flow velocity. The suggested air velocity is not to exceed 2 m/s. However, there’re still more room for improvement of the ESP system for PM collection such as the convenience of PM collection process which resulted from the ESP construction geometry and sizes.

Read more
A Unified Framework for Automated Captioning and Damage Segmentation in Car Damage Analysis

คณะเทคโนโลยีสารสนเทศ

A Unified Framework for Automated Captioning and Damage Segmentation in Car Damage Analysis

This research presents a deep learning method for generating automatic captions from the segmentation of car part damage. It analyzes car images using a Unified Framework to accurately and quickly identify and describe the damage. The development is based on the research "GRiT: A Generative Region-to-text Transformer for Object Understanding," which has been adapted for car image analysis. The improvement aims to make the model generate precise descriptions for different areas of the car, from damaged parts to identifying various components. The researchers focuses on developing deep learning techniques for automatic caption generation and damage segmentation in car damage analysis. The aim is to enable precise identification and description of damages on vehicles, there by increasing speed and reducing the work load of experts in damage assessment. Traditionally, damage assessment relies solely on expert evaluations, which are costly and time-consuming. To address this issue, we propose utilizing data generation for training, automatic caption creation, and damage segmentation using an integrated framework. The researchers created a new dataset from CarDD, which is specifically designed for cardamage detection. This dataset includes labeled damages on vehicles, and the researchers have used it to feed into models for segmenting car parts and accurately labeling each part and damage category. Preliminary results from the model demonstrate its capability in automatic caption generation and damage segmentation for car damage analysis to be satisfactory. With these results, the model serves as an essential foundation for future development. This advancement aims not only to enhance performance in damage segmentation and caption generation but also to improve the model’s adaptability to a diversity of damages occurring on various surfaces and parts of vehicles. This will allow the system to be applied more broadly to different vehicle types and conditions of damage inthe future

Read more