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
วิทยาเขตชุมพรเขตรอุดมศักดิ์
Bone tissue scaffolds are made from biomaterials that support rapid repair and healing. Scaffold fabricators have produced materials that are able to degrade a biosystem or human body excellently. Thus, this work aims to study the optimization of materials, shape, and the 3D printing process with FDM. Finite element analysis is also used to predict mechanical properties of the scaffold and find the optimal shape and pore size. However, the materials studied include PLA, PCL, and HA.
คณะเทคโนโลยีการเกษตร
Rice is a salt-sensitive crop. The objective of this study was to evaluate the effect of salinity at flowering stage on physiological traits and yield of landrace rice. The experiment design was 4*10 Factorial in RCBD with 4 replications. Factor A was four salinity levels: control, 6, 12 and 16 dS/m; Factor B was 10 rice varieties. Data were collected on physiological traits and grain yield. The results showed that increasing salinity level decreased rice yield. The highest yield reduction was found when the rice received salt stress at 16 dS/m. In addition, rice varieties showed different yield performance when exposed to salt stress. In this found that Hom Yai variety had the lowest yield reduction when grown at 16 dS/m salinity level and did not differ from salt tolerant check variety.
คณะวิทยาศาสตร์
Direct Arc Plasma Generator with Six Nozzles, Applications of Plasma Technology and Progress in Nuclear Fusion and Thailand Tokamak-1 (TT1) Development