The production process of the food rancidity indicator label consists of three main steps: 1) preparation of the indicator solution, 2) preparation of the cellulose solution, and 3) formation of the sheet. The indicator solution includes bromothymol blue and methyl red, which act as indicators. The cellulose solution consists of hydroxypropyl methylcellulose, carboxymethyl cellulose, sodium hydroxide, polyethylene glycol 400, and the indicator solution. For the sheet formation, the cellulose solution was mixed with natural latex to increase flexibility and impart hydrophobic properties. After drying, the invention appears as a thin, dark blue label. When exposed to volatile compounds from rancid food, the label changes color from dark blue to green, and then to yellow, corresponding to the increasing amount of volatile compounds from the rancid food.
กลิ่นหืน (rancidity) เป็นกลิ่นผิดปกติของไขมันหรือน้ำมัน ที่แสดงถึงการเสื่อมเสียของอาหาร (food spoilage) เนื่องจากปฏิกิริยาทางเคมีในผลิตภัณฑ์ที่มีไขมันหรือน้ำมันเป็นองค์ประกอบเป็นดัชนีสำคัญต่ออายุการเก็บรักษา กลิ่นหืนเกิดจากปฏิกิริยาออกซิเดชันของลิพิด (lipid oxidation) ในรูปของไตรกลีเซอไรด์ (triglyceride) ที่มีกรดไขมันชนิดไม่อิ่มตัว (unsaturated fatty acid) ที่ตำแหน่งพันธะคู่ ผลจากปฏิกิริยานี้ทำให้เกิดสารที่ให้กลิ่นและรสที่ผิดปกติที่เรียกว่ากลิ่นหืน การหืนเป็นปฏิกิริยาลูกโซ่ (chain reaction) เพราะอนุมูลอิสระ (free radical) ที่เกิดขึ้นจะกระตุ้นโมเลกุลกรดไขมันที่เหลือให้เกิดปฏิกิริยาต่อไป ปฏิกิริยาออกซิเดชันของลิพิดแบ่งได้เป็น 3 ช่วง คือ 1) ขั้นเริ่มต้นเพื่อก่อให้เกิดอนุมูลอิสระ (initiation) 2) ขั้นเกิดปฏิกิริยาลูกโซ่ (propagation) และ 3) ขั้นยุติที่อนุมูลอิสระทำปฏิกิริยากันเอง (termination) ทำให้มีกลิ่นหืนจากสารแอลดีไฮด์ แอลกอฮอล์ ฟูแรน และกรดที่ผลิตขึ้น โดยสารเฮกซานาลซึ่งเป็นสารกลุ่มแอลดีไฮด์มักใช้เป็นตัวบ่งชี้การเกิดการหืนในอาหาร สารที่เกิดจากการหืนเหล่านั้นมีผลต่อคุณภาพอาหารและสุขภาพของผู้บริโภค ทำให้คุณภาพของอาหารเสื่อมลง สมบัติทางกายภาพและทางเคมีเปลี่ยนแปลง อาหารมีสีผิดปกติ กลิ่นรสและลักษณะเนื้อสัมผัสของอาหารเปลี่ยนแปลง คุณค่าทางอาหารลดลง และบางครั้งอาจมีสารที่เป็นอันตรายต่อร่างกายเกิดขึ้นด้วย ปัจจุบันนี้ได้มีการศึกษาและพัฒนาการใช้ฉลากอัจฉริยะติดบนบรรจุภัณฑ์เพื่อบ่งบอกถึงคุณภาพของผลิตภัณฑ์แก่ผู้บริโภค เป็นนวัตกรรมที่คิดค้นขึ้นมาเพื่อเป็นเครื่องมือหนึ่งในการสร้างความน่าเชื่อถือและความมั่นใจให้กับผู้บริโภคซึ่งต้องการผลิตภัณฑ์อาหารที่มีความสด ใหม่ และปลอดภัย เพื่อช่วยให้ผู้บริโภคตัดสินใจเลือกซื้อผลิตภัณฑ์ต่าง ๆ ได้อย่างสะดวกและปลอดภัยมากขึ้น ในแง่ของผู้ขายก็เป็นการเพิ่มมูลค่าของสินค้าทำให้สามารถบริหารจัดการผลิตภัณฑ์ต่าง ๆ ได้ดียิ่งขึ้น เพราะจะทราบระยะเวลาที่ผลิตภัณฑ์ยังคงความสดใหม่และสามารถวางอยู่ที่ชั้นขายได้ ดังนั้นโครงการวิจัยนี้จึงเป็นการพัฒนาฉลากอัจฉริยะแสดงระดับความหืนของอาหารทอด ซึ่งมีวัตถุประสงค์หลักเพื่อ 1) ศึกษาการเปลี่ยนแปลงสมบัติทางเคมีฟิสิกส์ของอาหารทอดระหว่างการเก็บรักษา และ 2) พัฒนาฉลากแสดงระดับความหืนของอาหารทอดระหว่างการเก็บรักษา โดยมีวิธีการวิจัยดังนี้ ใช้ข้าวเกรียบทอดเป็นตัวแทนของอาหารทอด แล้ววิเคราะห์ปริมาณค่าเปอร์ออกไซด์ (peroxide value) ค่าความเป็นกรด (acid value) ค่ากรดไทโอบาร์บิทูริค (thiobarbituric acid) ค่ากรดไขมัน (fatty acids) ที่เปลี่ยนแปลงระหว่างการเก็บรักษาในสภาวะควบคุม รวมทั้งการพัฒนาฉลากเซนเซอร์อัจฉริยะที่ตรวจวัดปริมาณแอลดีไฮด์ที่เกิดจากการหืนแล้วแสดงค่าเป็นความเข้มสีต่าง ๆ ที่สอดคล้องกับปริมาณของระดับความหืน (หรือระดับค่าทางเคมีที่เกี่ยวข้อง) โดยใช้พอลิแซคคาไรด์ซึ่งเป็นพอลิเมอร์ธรรมชาติ ย่อยสลายได้ง่ายและไม่เป็นพิษต่อสิ่งแวดล้อมและผู้บริโภคเป็นวัสดุสำหรับสร้างแผ่นฉลาก และมีสีย้อมที่ทำหน้าที่เป็นเซนเซอร์ดักจับและทำปฏิกิริยากับผลิตภัณฑ์ที่เกิดจากการเหม็นหืนอย่างจำเพาะเป็นส่วนประกอบสำคัญ ในการวิจัยจะทำการพัฒนาฉลากอัจฉริยะให้มีว่องไวต่อการตรวจวัดการเหม็นหืนและคงความเสถียรของสีไว้ให้นาน จากนั้นหาความสัมพันธ์ระหว่างการทดสอบอาหารทอดด้วยประสาทสัมผัส (sensory test) กับการเปลี่ยนสีของฉลากอัจฉริยะ และสุดท้ายทำการทดสอบประสิทธิภาพของฉลากอัจฉริยะแสดงระดับความหืนของอาหารทอด และกำหนดค่าดัชนีชี้วัดระดับความหืนของอาหารทอดที่ทดลอง
คณะครุศาสตร์อุตสาหกรรมและเทคโนโลยี
The Research aims to create Computer Assisted Instruction (CAI) on Kitchen Design for Residence for 20 undergraduate students at the Interior Environmental Design Division, School of Industrial Education and Technology, King Mongkut’s Institute of Technology Ladkrabang. This CAI is a self-learning program for Interior environmental design courses focused on kitchen design for residences. The program is designed to interact with students to create learner engagement and improve learning achievement by providing course content and end-of-chapter quizzes. The research hypothesis is CAI: Interior Environmental Design: Kitchen design for residence affects learners’ learning achievement and students' knowledge toward learning by this CAI. The Development testing (DT) with E1/E2 is the criterion for this instructional media to examine learning achievement. The research findings indicate that CAI is an effective instructional media, scoring 71.50/89.00, which meets the criteria of 80/80, demonstrating students’ learning achievement. Students achieved higher scores than before by using Computer-Assisted Instruction (CAI).
คณะวิทยาศาสตร์
With the development of space technology, wide-field sky surveys using telescopes have expanded the range of new data available for time-domain astronomical research. Traditional data analysis methods can no longer respond quickly and accurately enough to the growing volume of data. Thus, classifying time-series data, such as light curves, has become a significant challenge in the era of big data. In modern times, analyzing light curves has become essential for using machine learning techniques to handle and filter through massive amounts of data. Machine learning algorithms can be divided into two categories: shallow learning and deep learning. Numerous researchers have proposed and developed a variety of algorithms for light curve classification. In this study, we experimented with Support Vector Machine (SVM) and XGBoost, which are shallow machine learning algorithms, as well as 1D-CNN and Long Short-Term Memory (LSTM), which are deep learning algorithms, which are branches of deep machine learning, to classify variable stars. The training and testing data used in this study were from the Optical Gravitational Lensing Experiment-III (OGLE-III), consisting of variable star data from the Large Magellanic Cloud (LMC), categorized into five main classes: Classical Cepheids, δ Scutis, eclipsing binaries, RR Lyrae stars, and Long-period variables. The results demonstrate the performance analysis of each machine learning algorithm type applied to light curve data, while also highlighting the accuracy and statistical metrics of the algorithms used in the experiments.
คณะสถาปัตยกรรม ศิลปะและการออกแบบ
-