Agricultural products and by-products are important raw materials in various industries including cosmetics and pharmaceuticals. Agro-based fibers have the composition, properties and structure that make them suitable for uses as composite-cosmetic industry. Upon microwave digestion, cellulose have been successfully synthesized into nanocrystalline cellulose (NCC) with lengths from 50-1000 nm, widths between 5-70 nm. Nanocrystalline cellulose was grafted with cosmetic active ingredients such as glycerin), sodium hyaluronate), glycolic acid, and nicotinamide. The beauty active ingredients attached nanocelluloses can penetrate through the skin to enhance beauty and youth.
ประเทศไทย เป็นหนึ่งในประเทศที่ผลิตผลิตผลทางการเกษตร และประเทศไทยได้รับการขนานนามว่าเป็น “ครัวของโลก” (Kitchen of the World) เนื่องจากมีความอุดมสมบูรณ์ เป็นแหล่งผลิตสินค้าเกษตรที่สำคัญ ผลผลิตที่มากมายย่อมก่อให้เกิดผลพลอยได้ทางการเกษตรที่ตามมา เพื่อก่อให้เกิดประโยชน์สูงสุดของผลพลอยได้ทางการเกษตร งามวิจัยมุ่งเห็นถึงประโยชน์ของนาโนเซลลูโลส ที่เป็นองค์ประกอบที่สำคัญของพืช นาโนเซลลูโลส มีคุณสมบัติละลายน้ำได้ดี ทำให้เส้นใยนาโนเซลลูโลสมีคุณสมบัติในการอุ้มน้ำได้สูงกว่าน้ำหนักในขณะที่ไม่เปียกน้ำ ถึง 100 เท่า และมีความแข็งแกร่ง ยืดหยุ่นสูง อีกทั้งยังเป็นสารปลอดพิษที่ปราศจากเชื้อ และมีความบริสุทธิ์สูง การนำนาโนเซลลูโลสมายึดตึดด้วยสารสำคัญทางความงาม เช่นกลีเซอรีน (Glycerin), กรดไฮยาลูรอนิก (Sodium Hyaluronate), กรดไกลโคลิก (Glycolic Acid) หรือแม้แต่วิตตามิน เช่น นิโคตินาไมด์ (Nicotinamide) หรือ วิตามินบี 3 ย่อมส่งผลดีต่อการนำส่งสารความงามลงสู่ใบหน้า งานวิจัยนี้จึงมุ่งเน้นสังเคราะห์นาโนเซลลูโลส จากผลิตผล และผลพลอยได้ทางการเกษตร โดยการใช้เทคโนโลยีขั้นสูงไมโครเวฟในการย่อย และต่อกิ่งสารสำคัญทางความงาม เช่นกลีเซอรีน (Glycerin), กรดไฮยาลูรอนิก (Sodium Hyaluronate), กรดไกลโคลิก (Glycolic Acid) หรือแม้แต่วิตตามิน เช่น นิโคตินาไมด์ (Nicotinamide) หรือ วิตามินบี 3 ลงบนนาโนเซลลูโลส เพื่อมุ่งหวังใช้เป็นสารเสริมความงามต่อไป
คณะเทคโนโลยีสารสนเทศ
Traditional methods of public relations and learning often lack engagement and fail to provide users with a deep and immersive experience. Additionally, these methods struggle to reach a wide audience, especially those unable to visit the physical location. This project aims to solve the issues of accessibility and awareness regarding the institution’s Chalermphrakiat Hall and historical exhibition. Utilizing metaverse technology to simulate important locations allows users to explore the site and view key information in a virtual format, thereby enhancing the engagement of students staff alumni and the general public. The metaverse system is developed using Unity, a powerful game engine capable of supporting the creation of metaverse environments. This allows for the creation of an interactive and realistic virtual space. Unity also supports the management of physics, lighting, and sound, further enhancing realism. Additionally, the system is integrated with web browsers using WebGL technology, enabling the project developed in Unity to be accessed directly through a browser. Users can visit and interact with the metaverse environment from anywhere without the need to install additional software. The developers have thus created the metaverse system to provide a realistic and engaging learning experience, enhancing public relations efforts and fostering a strong connection with the institution efficiently.
คณะวิศวกรรมศาสตร์
This research focuses on the development of a 3D-printed spectrophotometer. The device was designed using AutoCAD, ensuring durability, low cost, and portability. It is intended for measuring the amount of formaldehyde in fresh seafood.
คณะเทคโนโลยีการเกษตร
Durian is a crucial economic crop of Thailand and one of the most exported agricultural products in the world. However, producing high-quality durian requires maintaining the health of durian trees, ensuring they remain strong and disease-free to optimize productivity and minimize potential damage to both the tree and its fruit. Among the various diseases affecting durian, foliar diseases are among the most common and rapidly spreading, directly impacting tree growth and fruit quality. Therefore, monitoring and controlling leaf diseases is essential for preserving durian quality. This study aims to apply image analysis technology combined with artificial intelligence (AI) to classify diseases in durian leaves, enabling farmers to diagnose diseases independently without relying on experts. The classification includes three categories: healthy leaves (H), leaves infected with anthracnose (A), and leaves affected by algal spot (S). To develop the classification model, convolutional neural network (CNN) algorithms—ResNet-50, GoogleNet, and AlexNet—were employed. Experimental results indicate that the classification accuracy of ResNet-50, GoogleNet, and AlexNet is 93.57%, 93.95%, and 68.69%, respectively.