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
วิทยาลัยนวัตกรรมการผลิตขั้นสูง
Smart Agriculture has rapidly developed in recent years, particularly with the integration of robotics and automation technologies to improve production efficiency and reduce costs, thereby enhancing the quality of current agricultural practices. A key innovation in this area is the rail-based robotic arm, designed to enhance work efficiency using a rail system with high precision and effectiveness. The application of this robotic arm covers various processes, such as planting, sorting, maintenance, harvesting, and resource management, allowing continuous operation and reducing human labor in repetitive and high-risk tasks. Studies have shown that the use of rail-based robotic arms in agriculture can significantly improve work efficiency, reduce production costs, and effectively mitigate environmental impact. By using robots in agricultural processes, it is possible to reduce contamination, lower the risk of crop damage, and make agriculture more sustainable. Additionally, it can increase accuracy in operations on limited spaces or farms with diverse crops. From these findings, it can be concluded that adopting rail-based robotic arm technology in agriculture not only enhances long-term production efficiency but also promotes sustainable agriculture and maximizes resource use, meeting future agricultural demands
คณะสถาปัตยกรรม ศิลปะและการออกแบบ
This work got the idea of bringing the car culture of Thai teenagers to present in a new way through our perspective. Create characters and bring various elements within the culture to combine with what we like. Whether it's stickers, posters and band shirts with acrylic paint techniques.
คณะวิศวกรรมศาสตร์
SecurionSphere is the penetration testing learning platform that focuses on web application exploitation. This platform is intended to address concerns seen in existing penetration testing platforms, such as resource sharing that may affect other users and the constant environment configuration the permits the same response leading to copy the answer from others. Supervisors can use templates to address various forms of web application vulnerability threats. Users can generate the instance of supervisor's templates machine. The platform also randomly generates the environment configuration for each machine has the difference environment and the answer. This allows the users get more realistic learning experiences without affecting the resources of others.