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 aimed to isolate and culture four strains of lactic acid bacteria (LAB) isolated from fermented foods. The antimicrobial activity of the lactic acid bacteria was studied using the agar spot method and the antibiotic resistance properties of the lactic acid bacteria were studied using the agar overlay diffusion method. The results showed that each strain of lactic acid bacteria had different levels of antimicrobial activity and antibiotic resistance, which are safety properties of probiotic microorganisms.
คณะวิศวกรรมศาสตร์
Jaundice, a common condition in infants that results from high bilirubin levels in the blood, often requires early diagnosis and monitoring to prevent severe complications, especially in newborns. Traditional diagnostic methods can be time-consuming and subject to human error. This study proposes an approach for real-time jaundice detection using advanced image processing techniques and machine learning algorithms. By analyzing images captured in RGB color spaces, pixel values are extracted and processed through Otsu’s thresholding and morphological operations to detect color patterns indicative of jaundice. A classifier model is then trained to distinguish between normal and jaundiced conditions, offering an automated, accurate, and efficient diagnostic tool. The system’s potential to operate in real-time makes it particularly suited for clinical settings, providing healthcare professionals with timely insights to improve patient outcomes. The proposed method represents a significant innovation in healthcare, combining artificial intelligence and medical imaging to enhance the early detection and management of jaundice, reducing reliance on manual interventions and improving overall healthcare delivery.
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.