The evaluation of mango yield and consumer behavior reflects an increasing awareness of product origins, with a growing demand for traceability to understand how the produce has been cultivated and managed. This study explores the relationship between mango characteristics and cultivation practices before harvest, using location identification to provide insights into these processes. To achieve this, a model was developed to detect and locate mangoes using 2D images via a Deep Learning approach. The study also investigates techniques to determine the real-world coordinates of mangoes from 2D images. The YOLOv8 model was employed for object detection, integrated with camera calibration and triangulation techniques to estimate the 3D positions of detected mangoes. Experiments involved 125 trials with randomized mango positions and camera placements at varying yaw and pitch angles. Parameters extracted from sequential images were compared to derive the actual 3D positions of the mangoes. The YOLOv8 model demonstrated high performance with prediction metrics of Precision (0.928), Recall (0.901), mAP50 (0.965), mAP50-95 (0.785), and F1-Score (0.914). These results indicate sufficient accuracy for predicting mango positions, with an average positional error of approximately 38 centimeters.
ในปัจจุบัน เทคโนโลยีทางการเกษตรได้รับการพัฒนาอย่างต่อเนื่อง เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในการผลิตและการจัดการผลผลิตอย่างแม่นยำ การตรวจจับตำแหน่งของผลผลิตในพื้นที่เกษตรกรรมถือเป็นหนึ่งในความท้าทายสำคัญที่นักวิจัยและผู้ประกอบการในอุตสาหกรรมเกษตรกรรมต้องการหาทางออก โดยเฉพาะการตรวจจับและการประเมินผลผลิตของผลมะม่วง ที่เป็นผลไม้ที่มีความสำคัญทางเศรษฐกิจในหลายประเทศ ซึ่งประเทศไทยเป็นหนึ่งในผู้ผลิตมะม่วงรายใหญ่ของโลก รวมถึงพฤติกรรมของผู้บริโภคที่มีความตระหนักถึงที่มาของผลผลิตมากยิ่งขึ้น ต้องการตรวจสอบย้อนกลับถึงที่มาของผลผลิตว่าผลผลิตนั้นๆได้รับการดูแลมาอย่างไรผ่านการระบุตำแหน่งของผลนั้นๆ ทั้งเป็นแหล่งข้อมูลที่บ่งบอกถึงลักษะของผลผลิตที่ได้มาได้ผ่านการดูแลรูปแบบใดในขณะที่ยังไม่ถูกเก็บเกี่ยว การพัฒนาเทคนิคในการหาตำแหน่งบนโลกจริง 3 มิติ ของมะม่วงจากข้อมูลภาพ 2 มิติ จึงเป็นเรื่องที่มีความสำคัญอย่างยิ่งในด้านการเกษตร เนื่องจากการตรวจจับและการประเมินผลผลิตในพื้นที่เกษตรกรรมเป็นขั้นตอนสำคัญในการจัดการและการเก็บเกี่ยวผลผลิต เทคนิคที่ใช้ในงานวิจัยนี้คือการผสมผสานระหว่างการสอบเทียบกล้อง (Camera Calibration) การตรวจจับวัตถุจากภาพ 2 มิติเพื่อคำนวณตำแหน่งในมิติ 3 มิติ โดยเทคนิค Triangulation และเทคโนโลยีการตรวจจับภาพที่มีความแม่นยำสูงอย่าง YOLOv8 มาใช้ ซึ่งเป็นโมเดลที่พัฒนาโดยใช้การเรียนรู้เชิงลึก (deep learning) ที่มีประสิทธิภาพในการตรวจจับวัตถุในภาพได้อย่างรวดเร็วและแม่นยำ ทั้งนี้ผู้จัดทำจึงมีแนวคิดที่ต้องการพัฒนาวิธีการหาตำแหน่งของผลมะม่วง เพื่อเพิ่มความสามารถในการประเมินผลผลิตทางการเกษตร ซึ่งเป็นปัจจัยสำคัญในการทำการเกษตรแบบเกษตรแม่นยำ (Precision Agriculture) การใช้เทคโนโลยีที่มีความแม่นยำสูงในการตรวจจับและประมวลผลข้อมูลภาพสามารถช่วยให้การจัดการผลผลิตในภาคเกษตรกรรมมีประสิทธิภาพมากขึ้น การรับรู้ข้อมูลของผลผลิต ลดความผิดพลาดในการประเมิน และความรวดเร็วในการจัดการ นอกจากนี้ยังสามารถนำไปประยุกต์ใช้ในการพัฒนาเทคโนโลยีใหม่ๆ ที่สามารถช่วยเพิ่มผลผลิตในภาคเกษตรกรรมและเสริมสร้างความยั่งยืนในอุตสาหกรรมเกษตรกรรมในอนาคต
คณะสถาปัตยกรรม ศิลปะและการออกแบบ
This project aims to study the load transfer in timber building structures by analyzing weight distribution across key structural components such as beams, columns, and floors, as well as the load-bearing behavior of wood under different conditions. The research incorporates structural calculations and modeling to examine load transfer patterns. Additionally, it enhances skills in design, analysis, and teamwork, providing practical knowledge applicable to real-world construction projects.
คณะวิศวกรรมศาสตร์
SecurionSphere is the penetration testing learning platform that focuses on web application exploitation. This platform is intended to address concerns seen in existing penetration testing platforms, such as resource sharing that may affect other users and the constant environment configuration the permits the same response leading to copy the answer from others. Supervisors can use templates to address various forms of web application vulnerability threats. Users can generate the instance of supervisor's templates machine. The platform also randomly generates the environment configuration for each machine has the difference environment and the answer. This allows the users get more realistic learning experiences without affecting the resources of others.
คณะครุศาสตร์อุตสาหกรรมและเทคโนโลยี
"Green and Smart City Innovation" is a concrete integration of social innovation and innovation for smart city in Chiang Rai Province with an interdisciplinary collabarative learning approach based on the research and development of learning in the area by the community. Project Title : “APOLE” Cultural Product Design: The Cultural Product Design Beyond. “City development that aims to improve the quality of life By increasing the efficiency of service city management cost reduction and use of resources Emphasis is placed on the participation mechanisms of the public sector, private sector, public sector, and academic sector. Under the concept of developing a livable, modern, sustainable city that provides citizens in the city with a good quality of life. by leveraging technology and innovation as tools” to move towards a Smart City in the future The government sector uses technology as a driving force. Emphasis is placed on creating an infrastructure system. (Infrastructure) to be consistent with the living conditions of local people. By laying down telecommunications infrastructure, smart poles, arranging electrical wires and grounding communication cables. Installation of intelligent CCTV systems, air quality improvement, Internet of Things (IoT) devices, and Internet of Things (IoT) technology control systems, which help improve people's quality of life so that they can live with more quality.