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
This research aims to optimize the production process of gamma-aminobutyric acid (GABA) in fermented pineapple juice using probiotics and acetic acid bacteria (AAB), which are microorganisms with the potential to enhance GABA levels. This process has been developed to improve the nutritional value of fermented pineapple juice and to increase the economic value of Thai pineapples, which have long suffered from low market prices. This study focuses on determining the optimal conditions for GABA production by examining factors such as sugar content, pH levels, fermentation duration, and L-glutamate concentration, as well as the co-cultivation of probiotics and acetic acid bacteria. The experiments are conducted using controlled fermentation techniques, and the bioactive components of the fermented juice are analyzed with advanced instruments such as HPLC and GC-MS. The findings of this research are expected to contribute to the development of formulations and production processes for a high-GABA pineapple-based functional beverage. This product could offer health benefits such as stress reduction, cognitive function enhancement, and relaxation while also strengthening the potential of Thailand’s fermented food and beverage industry.
คณะอุตสาหกรรมอาหาร
Oral disintegrating films (ODFs) can dissolve in the mouth instantly upon contact with saliva, without the need for water. This study aimed to investigate the effect of sorbitol concentration on the properties of oral disintegrating films containing Capsicum Oleoresin extract, which has properties that stimulate saliva secretion, making swallowing easier. The film was developed to address difficulties in swallowing, especially for individuals with dysphagia. The films were prepared using different concentrations of sorbitol and tested for rheological properties, mechanical properties, moisture content, free water content, thickness, disintegration time, contact angle, color, and antioxidant activity. The results indicated that sorbitol played a key role in increasing the flexibility and reducing the brittleness of the films. Additionally, an optimal concentration of sorbitol helped maintain the stability of the Capsicum extract and enhanced its efficacy in stimulating saliva secretion, thereby making swallowing more convenient and reducing oral friction. The films developed in this study demonstrate potential as an alternative for individuals with swallowing difficulties.
คณะวิทยาศาสตร์
In a highly competitive business, understanding customers is crucial for an organization to determine its success. Effective marketing is not just about offering good products, promotions, or services; it also requires strategies to reach and build strong relationships with customer groups. Segmenting customers is one method that helps businesses deeply understand the needs and behaviors of the customers who use their services In this internship, the objective is to understand the behavior of customers purchasing coffee and tea at a large cafe group by analyzing stored customer data. As a result of this process, customer groups purchasing coffee and tea were segmented using Naive Bayes, Random Forest, and Deep Learning techniques to compare the accuracy and suitability of different Machine Learning methods, and the insights gained from this analysis can be for further development in analyzing other data set in the future