This study aims to investigate the encapsulation of anthocyanins in water-in-oil-in-water (W/O/W) emulsions and their spray-drying process to enhance anthocyanin stability against external factors such as light, temperature, and pH changes. The W/O/W emulsion was prepared using suitable surfactants and dried using a spray dryer at an inlet temperature of 120–140°C and an outlet temperature not lower than 80°C. The results showed that the composition ratios of water, oil, and surfactants significantly influenced the physical and chemical properties of the emulsion, as well as the encapsulation efficiency of anthocyanins. The spray-dried W/O/W emulsion demonstrated effective anthocyanin retention and improved long-term stability, making it applicable for food and health-related products.
แอนโธไซยานินเป็นสารประกอบที่มีคุณสมบัติเป็นสารต้านอนุมูลอิสระสูง และมีประโยชน์ต่อสุขภาพ เช่น ลดความเสี่ยงของโรคหัวใจ มะเร็ง และโรคเบาหวาน อย่างไรก็ตาม แอนโธไซยานินมีข้อจำกัดด้านความเสถียร เนื่องจากไวต่อแสง อุณหภูมิ และค่า pH ที่เปลี่ยนแปลงได้ง่าย ส่งผลให้เกิดการเสื่อมสภาพและลดคุณสมบัติทางชีวภาพ เพื่อแก้ไขปัญหานี้ การนำเทคนิคอิมัลชันแบบน้ำในน้ำมันในน้ำ (W/O/W) มาประยุกต์ใช้ในการห่อหุ้มแอนโธไซยานิน สามารถช่วยเพิ่มความเสถียรของสารและควบคุมการปลดปล่อยสารออกฤทธิ์ได้ นอกจากนี้ กระบวนการทำแห้งแบบพ่นฝอย (Spray Drying) ยังเป็นวิธีที่มีประสิทธิภาพในการเปลี่ยนอิมัลชันเป็นผงแห้ง ซึ่งช่วยให้การจัดเก็บและการนำไปใช้ในผลิตภัณฑ์อาหารและสุขภาพเป็นไปอย่างสะดวกมากขึ้น ดังนั้น งานวิจัยนี้จึงมุ่งเน้นการศึกษาสัดส่วนขององค์ประกอบในอิมัลชัน W/O/W ที่เหมาะสม รวมถึงกระบวนการทำแห้งแบบพ่นฝอย เพื่อให้สามารถกักเก็บและรักษาคุณสมบัติของแอนโธไซยานินได้อย่างมีประสิทธิภาพ อันจะนำไปสู่การประยุกต์ใช้ในอุตสาหกรรมอาหาร เครื่องดื่ม และผลิตภัณฑ์สุขภาพต่อไป
คณะเทคโนโลยีสารสนเทศ
Facial Expression Recognition (FER) has attracted considerable attention in fields such as healthcare, customer service, and behavior analysis. However, challenges remain in developing a robust system capable of adapting to various environments and dynamic situations. In this study, the researchers introduced an Ensemble Learning approach to merge outputs from multiple models trained in specific conditions, allowing the system to retain old information while efficiently learning new data. This technique is advantageous in terms of training time and resource usage, as it reduces the need to retrain a new model entirely when faced with new conditions. Instead, new specialized models can be added to the Ensemble system with minimal resource requirements. The study explores two main approaches to Ensemble Learning: averaging outputs from dedicated models trained under specific scenarios and using Mixture of Experts (MoE), a technique that combines multiple models each specialized in different situations. Experimental results showed that Mixture of Experts (MoE) performs more effectively than the Averaging Ensemble method for emotion classification in all scenarios. The MoE system achieved an average accuracy of 84.41% on the CK+ dataset, 54.20% on Oulu-CASIA, and 61.66% on RAVDESS, surpassing the 71.64%, 44.99%, and 57.60% achieved by Averaging Ensemble in these datasets, respectively. These results demonstrate MoE’s ability to accurately select the model specialized for each specific scenario, enhancing the system’s capacity to handle more complex environments.
คณะเทคโนโลยีสารสนเทศ
This research presents the development of an AI-powered system designed to automate the identification and quantification of dental surgical instruments. By leveraging deep learning-based object detection, the system ensures the completeness of instrument sets post-procedure. The system's ability to process multiple images simultaneously streamlines the inventory process, reducing manual effort and potential errors. The extracted data on instrument quantity and type can be seamlessly integrated into a database for various downstream applications.
คณะบริหารธุรกิจ
This research aimed to develop the mixed tea from longan peels and seeds. Population studied were longan farmers who planted longan and preserved the longan product in Ampur Wang Nam Yen, Sa Kaeo Province. From the results, it was found that from By-product in the production of dehydrated longan, longan peels and seeds, which can be processed into ready-to-drink powdered tea. This not only helps reduce waste from the production process but also contributes to generating additional income from these by-products.