Durian is a crucial economic crop of Thailand and one of the most exported agricultural products in the world. However, producing high-quality durian requires maintaining the health of durian trees, ensuring they remain strong and disease-free to optimize productivity and minimize potential damage to both the tree and its fruit. Among the various diseases affecting durian, foliar diseases are among the most common and rapidly spreading, directly impacting tree growth and fruit quality. Therefore, monitoring and controlling leaf diseases is essential for preserving durian quality. This study aims to apply image analysis technology combined with artificial intelligence (AI) to classify diseases in durian leaves, enabling farmers to diagnose diseases independently without relying on experts. The classification includes three categories: healthy leaves (H), leaves infected with anthracnose (A), and leaves affected by algal spot (S). To develop the classification model, convolutional neural network (CNN) algorithms—ResNet-50, GoogleNet, and AlexNet—were employed. Experimental results indicate that the classification accuracy of ResNet-50, GoogleNet, and AlexNet is 93.57%, 93.95%, and 68.69%, respectively.
ทุเรียนเป็นพืชเศรษฐกิจที่มีบทบาทสำคัญต่อประเทศไทยในหลายมิติ ทั้งในด้านเศรษฐกิจ การเกษตร และการท่องเที่ยว โดยประเทศไทยเป็นหนึ่งในผู้ผลิตและส่งออกทุเรียนรายใหญ่ของโลก การรักษาคุณภาพของทุเรียนจึงเป็นปัจจัยสำคัญในการรักษาความสามารถในการแข่งขันในตลาดโลก อย่างไรก็ตาม การผลิตทุเรียนให้มีคุณภาพสูงและให้ผลผลิตที่ดีนั้น จำเป็นต้องอาศัยการดูแลรักษาต้นทุเรียนให้แข็งแรงและมีความต้านทานต่อโรคได้อย่างมีประสิทธิภาพ โรคพืชเป็นหนึ่งในปัจจัยสำคัญที่ส่งผลกระทบต่อผลผลิตของทุเรียน ซึ่งอาจเกิดจากปัจจัยแวดล้อม เช่น สภาพดิน น้ำ อากาศ รวมถึงการติดเชื้อจากเชื้อรา แบคทีเรีย และไวรัส โรคโลกที่เกิดได้ง่ายและพบเห็นได้มากที่สุดคือโรคทางใบ เนื่องจากใบมีบทบาทสำคัญต่อกระบวนการสังเคราะห์แสง ซึ่งมีผลต่อการเจริญเติบโตของต้นและคุณภาพของผลผลิต หากไม่มีการตรวจสอบและควบคุมโรคทางใบอย่างเหมาะสม อาจส่งผลให้ผลผลิตลดลง ต้นทุเรียนอ่อนแอ และเพิ่มความเสี่ยงต่อการระบาดของโรคในสวน ปัจจุบันการตรวจสอบและวินิจฉัยโรคในใบทุเรียนยังคงต้องอาศัยผู้เชี่ยวชาญด้านพืช ซึ่งอาจมีข้อจำกัดทั้งในด้านจำนวนบุคลากรและเวลาในการตรวจสอบแปลงปลูกขนาดใหญ่ การนำเทคโนโลยีภาพถ่ายและปัญญาประดิษฐ์ (Artificial Intelligence: AI) มาประยุกต์ใช้ในการจำแนกและวินิจฉัยโรคทางใบ จึงเป็นแนวทางในการช่วยเกษตรกรให้สามารถวิเคราะห์และวินิจฉัยโรคได้ด้วยตนเอง ลดความจำเป็นในการพึ่งพาผู้เชี่ยวชาญ และสามารถดำเนินการควบคุมโรคได้อย่างทันท่วงที ด้วยเหตุนี้งานวิจัยนี้จึงมุ่งเน้นไปที่การพัฒนาแบบจำลองการตรวจสอบโรคในใบทุเรียนโดยใช้เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ร่วมกับอัลกอริทึมการเรียนรู้เชิงลึก (Deep Learning) เพื่อจำแนกประเภทของโรคที่เกิดขึ้นในใบ โดยมีเป้าหมายเพื่อช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในการตรวจสอบโรค ลดต้นทุนและเวลาในการวินิจฉัยโรค และสนับสนุนเกษตรกรให้สามารถบริหารจัดการสวนทุเรียนได้อย่างมีประสิทธิภาพและยั่งยืน
วิทยาลัยนวัตกรรมการผลิตขั้นสูง
The offline evaluation system for Thai-language large language models (LLMs) is designed to enable experts to efficiently test and assess various LLMs without relying on external services. This enhances the flexibility in selecting LLMs that best suit organizational needs or expert systems (ES). The system operates on personal computers, ensuring data security by eliminating concerns about external data storage. Additionally, it supports model testing and development using Retrieval-Augmented Generation (RAG), allowing access to domain-specific knowledge for accurate, energy-efficient processing. This ensures that the models can perform optimally and effectively meet the demands of organizations and expert systems.
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.
คณะสถาปัตยกรรม ศิลปะและการออกแบบ
The Project Urban House is an initiative focused on developing and designing urban housing solutions that address the growing demand for city living. The project emphasizes efficient space utilization, sustainability, and designs that cater to modern urban lifestyles. Key considerations include the use of eco-friendly materials, the integration of green spaces, and the implementation of smart home technologies to enhance residents' quality of life.