This project presents the development of an automatic recycling machine for plastic bottles and cans, utilizing Machine Learning for packaging classification through image processing, integrated with smart sensor systems for quality inspection and operation control. The system connects to a Web Application for real-time monitoring and control. Once the packaging type is verified, the system automatically calculates the refund value and processes payment through e-wallet or issues cash vouchers. The system can be installed in public spaces to promote waste segregation at source, reduce contamination, and increase recycling efficiency. It also provides financial incentives to encourage public participation in waste management. This project demonstrates the potential of combining Machine Learning and smart sensor systems in developing accurate, convenient, and sustainable waste management solutions.
ปัจจุบันปัญหาขยะเป็นหนึ่งในปัญหาสิ่งแวดล้อมที่มีผลกระทบต่อทั้งมนุษย์และธรรมชาติ โดยเฉพาะอย่างยิ่งการจัดการขยะพลาสติกและกระป๋องที่ยังคงเป็นปัญหาหลักในการรีไซเคิล ขยะเหล่านี้มักจะถูกทิ้งในสถานที่ไม่เหมาะสม หรือถูกแยกประเภทผิด ทำให้กระบวนการรีไซเคิลไม่สามารถทำได้อย่างมีประสิทธิภาพและเต็มที่ นอกจากนี้การคัดแยกขยะจากต้นทางยังไม่เป็นที่นิยมและยังขาดระบบที่มีความสะดวกสบายและเข้าถึงง่ายสำหรับประชาชนทั่วไป ในปัจจุบันมีการพัฒนาเทคโนโลยีที่ช่วยในกระบวนการคัดแยกขยะ โดยเฉพาะการใช้ Machine Learning และระบบเซนเซอร์อัจฉริยะในการจำแนกประเภทบรรจุภัณฑ์ผ่านการประมวลผลภาพ ซึ่งมีศักยภาพในการเพิ่มประสิทธิภาพของกระบวนการคัดแยกขยะและลดข้อผิดพลาดจากการแยกประเภทขยะที่ไม่ถูกต้อง นอกจากนี้ยังสามารถสร้างแรงจูงใจให้ประชาชนมีส่วนร่วมในการจัดการขยะได้ผ่านการให้ผลตอบแทนทางการเงิน เช่น การจ่ายเงินผ่าน e-wallet หรือออกคูปองแลกเงินสด โครงงานนี้จึงมีความสำคัญในการนำเทคโนโลยี Machine Learning และระบบเซนเซอร์อัจฉริยะมาประยุกต์ใช้ในการพัฒนาระบบตู้รับซื้ออัตโนมัติที่สามารถคัดแยกและรีไซเคิลขวดพลาสติกและกระป๋องได้อย่างมีประสิทธิภาพและสะดวกสบาย สร้างแรงจูงใจในการรีไซเคิลและมีส่วนช่วยในการแก้ไขปัญหาขยะในระดับสาธารณะ
คณะสถาปัตยกรรม ศิลปะและการออกแบบ
This research focuses on the design of a Metaverse Prototype Thai Film Archive (Public Organization) to study immersive experiences. The aims were to: 1) examine design concepts and technologies for digital immersion, 2) create and showcase these designs in the Metaverse cinema, and 3) evaluate the results and formulate knowledge for virtual exhibition design using qualitative research methods, including prototype testing with participant interviews to assess satisfaction. The design principles consisted of architectural, exhibition, and user experience concepts, leading to a virtual world creation process involving 3D structural modeling, interactive functionalities, and exhibition layout before prototype testing. The evaluation included tests by ten participants and group discussions on overall experience, cinema content value, Metaverse design, and educational enhancement in museums. The design evaluation indicated a 70% positive overall experience, with half of the users finding stable usability. However, significant viewing barriers were identified, with a high need for operational instructions and navigational aids. Content understanding and Metaverse interaction were perceived positively, and the educational aspect was highly valued. The study concludes that while the overall experience was good, technology limitations (as of 2023) and interaction challenges require ongoing refinement to improve stability and usability, although the educational value was affirmed as strong.
คณะเทคโนโลยีการเกษตร
-
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