This research aims to develop a horse treat product that meets the nutritional and health needs of horses by using natural ingredients with beneficial properties, such as oats, wheat flour, corn flour, and organic molasses. These ingredients are rich in fiber, vitamins, and essential minerals for horses, while also enhancing digestive efficiency, reducing the risk of colic, and providing an appropriate energy source. The treat is designed with a shape suitable for a horse’s chewing behavior and is infused with Thai fruit flavors, such as pineapple and ripe mango, to attract horses and make consumption easier. The production process emphasizes cleanliness and safety by selecting organic ingredients and avoiding harmful preservatives. The packaging is designed to maintain product quality for an extended period, prevent moisture, and be convenient for horse owners to use. Additionally, the treat can be used as a reward during horse training, helping to strengthen the bond between the horse and its owner while reducing equine stress. This product serves as both a health-boosting snack and an effective training tool, making it suitable for horses that require highly nutritious supplements. It also provides a new option for horse owners seeking a safe and beneficial product for their horse’s overall well-being.
ปัจจุบันการเลี้ยงม้าในประเทศไทยได้รับความนิยมเพิ่มขึ้น แต่การขาดความรู้ที่ถูกต้องในการดูแล ส่งผลให้เกิดปัญหาสุขภาพ โดยเฉพาะอาการเสียดท้อง ซึ่งเป็นสาเหตุสำคัญที่อาจทำให้ม้าเสียชีวิต หากไม่ได้รับการรักษาอย่างทันท่วงที ระบบการให้อาหารที่เหมาะสมจึงเป็นปัจจัยสำคัญในการป้องกันปัญหาดังกล่าว การให้ขนมสำหรับม้านั้นเปรียบเสมือนกับการให้รางวัลกับม้า ซึ่งช่วยเสริมสุขภาพกายและจิตใจของม้า โดยเฉพาะการเสริมสร้างความสัมพันธ์ระหว่างผู้เลี้ยงและม้า อีกทั้งยังเป็นเครื่องมือที่ช่วยฝึกพฤติกรรมม้าให้ตอบสนองต่อคำสั่งได้ดีขึ้น การเลือกขนมที่มีคุณค่าทางโภชนาการสูง ช่วยเสริมระบบทางเดินอาหาร ลดความเสี่ยงของอาการเสียดท้อง ท้องอืด และปัญหาทางลำไส้ นอกจากนี้ ขนมที่มีกลิ่นหอมและรสชาติดียังช่วยกระตุ้นความอยากอาหาร ลดความเครียด และทำให้ม้ามีความสุขมากขึ้น จากปัญหาดังกล่าว ผู้วิจัยจึงมุ่งเน้นพัฒนาผลิตภัณฑ์ขนมสำหรับม้าแต่งกลิ่นผลไม้ไทย โดยใช้วัตถุดิบธรรมชาติที่ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในการย่อยอาหาร พร้อมทั้งทดสอบและประเมินความปลอดภัยของผลิตภัณฑ์ เพื่อเป็นทางเลือกให้แก่ผู้เลี้ยงม้าในการดูแลสุขภาพม้า และเพิ่มโอกาสทางการตลาดให้ผลิตภัณฑ์ขนมม้าเป็นที่ยอมรับในวงการขี่ม้าไทย
คณะวิศวกรรมศาสตร์
This thesis presents the development of an IoT system that integrates various communication standards to work together seamlessly. The Core Board serves as the IoT gateway, connecting LoRa, Wi-Fi, and BLE interfaces, and is powered by the STM32H563Zi microcontroller based on the ARM Cortex M33 architecture. The system is designed with slots to support additional communication standards and includes a web platform for data monitoring.
คณะวิศวกรรมศาสตร์
This project focuses on the development of an automatic license plate recognition system that supports both standard and special license plates in Thailand. By utilizing Machine Learning technology, the system enhances the efficiency of license plate reading. It can process data from both images and videos. Users can register and subscribe to the service, allowing them to send data for processing through RESTful API, WebSocket, and registered IP cameras.
คณะวิศวกรรมศาสตร์
Currently, lithium batteries are widely used in electronic devices and electric vehicles, making the estimation of their State of Health (SOH) crucial. Accurate SOH estimation helps extend battery lifespan, reduce maintenance costs, and prevent safety issues such as overheating or explosions. This project aims to study and analyze mathematical models of batteries and develop SOH estimation techniques using Neural Networks to enhance accuracy and evaluation speed. The experiment involved collecting charge and discharge data from three lithium battery cells under controlled temperature conditions while maintaining a constant current. The current, voltage, and time data were recorded and analyzed to determine the battery capacity for each cycle. These data were then used to train a Neural Network model. The results demonstrated an effective method for predicting battery health status. The outcomes of this project can contribute to the development of a Battery Management System (BMS) that improves battery efficiency and longevity. Additionally, it provides a foundation for applying artificial intelligence techniques in the energy sector effectively.