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
คณะอุตสาหกรรมอาหาร
Spent coffee grounds (SCG) are a byproduct of the coffee brewing process, and their quantity continues to increase due to the growing global coffee consumption. SCG contain beneficial compounds such as polysaccharides, dietary fibers, and antioxidants, which can be utilized in various applications, including prebiotic extraction. This study focuses on extracting prebiotics from SCG using acid hydrolysis and enzymatic hydrolysis methods to evaluate their potential in promoting the growth of beneficial gut microorganisms. The expected results of this research include adding value to coffee industry waste, reducing organic waste, and providing a sustainable approach to developing prebiotic products for use in the food and health industries. Furthermore, this study aligns with sustainable resource utilization and environmentally friendly practices.
คณะทันตแพทยศาสตร์
Aggregatibacter actinomycetemcomitans is a key pathogen in periodontal disease, damaging periodontal ligaments and alveolar bone through biofilm formation. D-LL-31, an engineered antimicrobial peptide, exhibits superior biofilm-killing ability compared to conventional treatments, while DNase I enhances its efficacy by disrupting the biofilm matrix. This study evaluated the combined effects of D-LL-31 and DNase I on A. actinomycetemcomitans biofilms. Results showed that D-LL-31 effectively eradicated biofilms, and its combination with DNase I further enhanced biofilm disruption without cytotoxicity to gingival epithelial cells. The D-LL-31 and DNase I combination shows potential for development as a mouthwash to improve oral health and combat periodontal disease.
คณะบริหารธุรกิจ
Parking space shortages in urban areas contribute to traffic congestion, inefficient land use, and environmental challenges. Automated Parking Systems (APS) provide an innovative solution by optimizing space utilization, reducing search times, and minimizing carbon emissions. This research investigates key factors influencing user adoption of APS technology using the UTAUT2 framework, focusing on variables such as Performance Expectancy, Effort Expectancy, Social Influence, Trust in Technology, and Environmental Consciousness. The APS Evolution project presents a smart parking solution that enhances efficiency, minimizes environmental impact, and improves user experience in urban settings. The initiative emphasizes technology-driven urban mobility and sustainable parking management to align with the evolving needs of modern cities.