Durian is an important economic crop in Thailand that is affected by foliar diseases such as rust, leaf blight, and leaf spot. These diseases reduce the quality of the yield and increase management costs. This research focuses on developing AI software for screening durian leaf diseases by applying deep learning technology to classify different types of leaf lesions.
ทุเรียนเป็นพืชเศรษฐกิจสำคัญของประเทศไทยที่มีมูลค่าทางเศรษฐกิจสูงและเป็นที่ต้องการเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง อย่างไรก็ตาม การแพร่ระบาดของโรคทางใบ เช่น โรคใบสนิม โรคใบไหม้ และโรคใบจุด ซึ่งส่งผลต่อการเจริญเติบโตและสุขภาพของต้นโดยรวม ทำให้ผลผลิตลดลงหรือผลทุเรียนอาจมีขนาดเล็กและคุณภาพต่ำ ปัจจุบันเกษตรกรยังคงประสบปัญหาในการวินิจฉัยโรค เนื่องจากอาการของโรคมีความคล้ายคลึงกัน ซึ่งอาจนำไปสู่การรักษาที่ผิดพลาด อีกทั้งข้อจำกัดในการเข้าถึงผู้เชี่ยวชาญยังทำให้การควบคุมโรคขาดประสิทธิภาพ การพัฒนาซอฟต์แวร์ AI สำหรับตรวจคัดกรองโรคจากใบทุเรียน พร้อมระบุวิธีการดูแลรักษาจึงเป็นทางออกที่สำคัญ เทคโนโลยีนี้จะช่วยให้เกษตรกรสามารถวินิจฉัยโรคได้อย่างรวดเร็วและแม่นยำ โดยไม่ต้องใช้เครื่องมือที่ซับซ้อนหรือต้องพึ่งพาผู้เชี่ยวชาญโดยตรง อีกทั้งยังให้คำแนะนำในการรักษาและป้องกันที่เหมาะสม ลดความผิดพลาดในการจัดการโรค และเพิ่มประสิทธิภาพการดูแลสวนทุเรียน นวัตกรรมนี้จะช่วยส่งเสริมการผลิตที่ยั่งยืน ลดต้นทุน และเพิ่มผลผลิตให้กับเกษตรกรไทยในระยะยาว
คณะอุตสาหกรรมอาหาร
The Ginbanirose project aims to develop herbal extracts for alleviating menstrual pain using key ingredients: roselle, banana inflorescence, and ginger. These ingredients contain bioactive compounds with anti-inflammatory, antioxidant, and pain-relieving properties. The extracts are enhanced through liposome encapsulation technology, which improves absorption and stability. The production process involves herbal extraction, freeze-drying, and liposome formulation using lecithin and stabilizers. Experimental results demonstrate high phenolic content and antioxidant activity via the DPPH method. Ginbanirose addresses women’s quality of life concerns while offering significant business opportunities in the rapidly growing herbal market, particularly in the Asia-Pacific region.
วิทยาเขตชุมพรเขตรอุดมศักดิ์
This project aims to design and develop an eye-tracking system to facilitate communication for paralyzed immobile patients. The system is designed to enable patients to convey their needs to caregivers or family members by detecting and tracking eye movements using the Tobii Eye Tracker 5 device. This approach serves as an alternative communication method, replacing the physical movement or speech of paralyzed patients. The system effectively detects and tracks eye movements at a distance of 55 to 85 centimeters and is designed for installation on a computer to ensure ease of use. The program interface consists of three main sections: (1) a set of emotions, (2) a set of needs, and (3) a set of additional needs. It supports input from a virtual keyboard in both Thai and English and allows users to specify additional needs through eye-tracking-enabled typing. Furthermore, the system can generate synthetic speech for text that is difficult to pronounce aloud, send notification messages via the Line application, and store usage data in a database presented in a dashboard format. System testing revealed that the optimal detection distance ranges from 65 to 75 centimeters, as this range yields an error rate of no more than 1 percent. The system accurately responds to eye movements for communication through sound within 3 seconds when interacting with various function buttons. This eye-tracking system effectively enables paralyzed immobile patients to communicate their emotions and needs, facilitating better understanding and interaction between patients and their caregivers or family members.
วิทยาลัยนวัตกรรมการผลิตขั้นสูง
Since organic rice storage silos were faced with an insect problem, an owner solved this problem using the expert system (ES) in the controlled atmosphere process (CAP) under the required standard, fumigating insects with an N2, reducing O2 concentration to less than 2% for 21 days. This article presents the computational fluid dynamics (CFD) assisted ES successfully solved this problem. First, CFD was employed to determine the gas flow pattern, O2 concentration, proper operating conditions, and a correction factor (K) of silos. As expected, CFD results were consistent with the experimental results and theory, assuring the CFD’s credibility. Significantly, CFD results revealed that the ES controlled N2 distribution throughout the silos and effectively reduced O2 concentration to meet the requirement. Next, the ES was developed based on the inference engine assisted by CFD results and the sweep-through purging principle, and it was implemented in the CAP. Last, the experiments evaluated CAP’s efficacy in controlling O2 concentration and insect extermination in the actual silos. The experimental results and owner’s feedback confirmed the excellent efficacy of ES implementation; therefore, the CAP is effective and practical. The novel aspect of this research is a CFD methodology to create the inference engine and the ES.