This thesis presents the application of deep learning for object classification. The selected deep learning architectures studied include Convolutional Neural Networks (CNN) and ResNet18. It covers data preparation, feature extraction, parameter tuning for accuracy comparison, and performance evaluation of the selected models. The aim is to propose an efficient model for use in devices that assist visually impaired individuals in classifying indoor objects and providing sound alerts.
ในปัจจุบันปัญหาในการเคลื่อนที่และการรับรู้สภาพแวดล้อมรอบตัวสำหรับผู้บกพร่องทางสายตายังคงเป็นอุปสรรคสำคัญในสังคมส่งผลให้เกิดความเสี่ยงต่อการเดินชนสิ่งกีดขวางและได้รับอันตราย ด้วยการนำเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์เข้ามาใช้ในการเรียนรู้ การวิเคราะห์ และประมวลผลข้อมูลได้อย่างรวดเร็วเพื่อจำแนกวัตถุ ปริญญานิพนธ์นี้จึงมีจุดประสงค์เพื่อสร้างอุปกรณ์สำหรับช่วยเหลือผู้บกพร่องทางสายตาที่ใช้อัลกอริทึมการเรียนรู้เชิงลึกแบบต่างๆ เพื่อนำไปจำแนกวัตถุที่เป็นอุปสรรคสำหรับผู้บกพร่องทางสายตาในการทำกิจวัตรประจำวันภายในอาคารและส่งสัญญาณเตือนให้ผู้ใช้งานทราบให้เคลื่อนที่อย่างปลอดภัย
คณะวิศวกรรมศาสตร์
The presented project topic is Garbage Sorting Systems. The purpose is to study the operation and develop a waste sorting system that can automatically detect the type of waste using a proximity sensor to separate the types of metal and non-metal waste, as well as an ultrasonic sensor to check the amount of waste in the bin. If the amount of waste exceeds the specified amount, the system will send a notification to the communication device connected to the system, such as a smartphone or computer. The operation of the system is designed to increase the efficiency of waste management, reduce the burden of manual waste sorting, and promote recycling. This system can be applied in various places, such as educational institutions or public places, to help reduce the amount of waste that is not properly separated and increase the opportunity to reuse waste.
คณะศิลปศาสตร์
"Niyom Thai" represents health-centric footwear adorned with traditional Thai patterns, embodying an innovative approach to sustainable development tailored to the current needs of local communities. These shoes utilize natural materials to mitigate fatigue and integrate safety technologies, including location tracking via a mobile application and heart rate monitoring. This addresses the aspects of convenience and well-being in both daily life and travel
คณะอุตสาหกรรมอาหาร
Spent coffee grounds (SCG) are a byproduct of the coffee brewing process, and their quantity continues to increase due to the growing global coffee consumption. SCG contain beneficial compounds such as polysaccharides, dietary fibers, and antioxidants, which can be utilized in various applications, including prebiotic extraction. This study focuses on extracting prebiotics from SCG using acid hydrolysis and enzymatic hydrolysis methods to evaluate their potential in promoting the growth of beneficial gut microorganisms. The expected results of this research include adding value to coffee industry waste, reducing organic waste, and providing a sustainable approach to developing prebiotic products for use in the food and health industries. Furthermore, this study aligns with sustainable resource utilization and environmentally friendly practices.