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
The thesis artwork titled “The Red Mist” presents a narrative adapted from a short story of the same name by Assistant Professor Chatnarong Wisutkul in 2003. The story is set in a future world where people's greed and selfishness have led to a war, forcing them to rely on "breathing machines" to survive in the "red toxic mist." Phakin, a 15-year-old boy, embarks on a journey with a group of refugees. As they pass through abandoned cities, they encounter a boy without a breathing machine who has recently lost his father. Phakin decides to help him, despite objections from others. The boy tries to end his life by shutting off his breathing machine, and when Phakin intervenes to save him, he collapses from inhaling the toxic air. Witnessing Phakin's selfless act, the others are moved and join forces to save both of them. Phakin demonstrates that in difficult times, humans must cooperate and help each other rather than being divided and selfish.
คณะวิศวกรรมศาสตร์
The evaluation of mango yield and consumer behavior reflects an increasing awareness of product origins, with a growing demand for traceability to understand how the produce has been cultivated and managed. This study explores the relationship between mango characteristics and cultivation practices before harvest, using location identification to provide insights into these processes. To achieve this, a model was developed to detect and locate mangoes using 2D images via a Deep Learning approach. The study also investigates techniques to determine the real-world coordinates of mangoes from 2D images. The YOLOv8 model was employed for object detection, integrated with camera calibration and triangulation techniques to estimate the 3D positions of detected mangoes. Experiments involved 125 trials with randomized mango positions and camera placements at varying yaw and pitch angles. Parameters extracted from sequential images were compared to derive the actual 3D positions of the mangoes. The YOLOv8 model demonstrated high performance with prediction metrics of Precision (0.928), Recall (0.901), mAP50 (0.965), mAP50-95 (0.785), and F1-Score (0.914). These results indicate sufficient accuracy for predicting mango positions, with an average positional error of approximately 38 centimeters.
วิทยาลัยการจัดการนวัตกรรมและอุตสาหกรรม
The Age-Defying Dates Palm Serum is an innovative skincare product formulated with date palm extract, known for its high antioxidant content that helps reduce wrinkles and retain skin moisture. Combined with hyaluronic acid, the serum enhances hydration and skin elasticity. This research explores factors influencing consumers’ purchasing intentions, revealing a preference for anti-aging properties, product safety, and natural ingredients. This serum aims to provide a novel option in the skincare market by utilizing high-quality natural extracts.