This thesis project was conducted to identify the optimal conditions for producing concentrated butterfly pea juice using vacuum evaporation to preserve key compounds in butterfly pea flowers, such as anthocyanins—natural pigments with high antioxidant properties. The study applies a Box-Behnken Design, a statistical method that facilitates analysis of multiple factors. The research focuses on the ratio of dried butterfly pea flowers to water, extraction temperature, and evaporation temperature, each of which has a direct effect on the preservation of key compounds, color, aroma, and flavor. The results indicate that using a dried flower-to-water ratio of 1:15, an extraction temperature of 60°C, and an evaporation temperature of 40°C under low pressure can minimize the loss of essential compounds and best retain the properties of the concentrated butterfly pea juice. Findings from this research provide a foundation for developing an industrial production process for concentrated butterfly pea juice and enhance the potential for creating new products from butterfly pea flowers.
อัญชัน (Clitoria ternatea L.) เป็นพืชท้องถิ่นพบได้ทั่วไปในทุกภูมิภาคของประเทศไทย มีดอกสีน้ำเงิน-ม่วง ลักษณะ ใบ ดอก และลําต้น ซึ่งภายในดอกอัญชันมีสารแอนโทไซยานิน (anthocyanin) จัดเป็นสารรงควัตถุ (pigment) ที่ให้สีแดง สีม่วง และสีน้ำเงิน สามารถละลายน้ำได้ดี และยังมีคุณสมบัติความเป็น อินดิเคเตอร์ (indicator) เช่นเดียวกับ ลิตมัส (Morris, 2009) แอนโทไซยานินเป็นสารต้านอนุมูลอิสระที่ ช่วยปกป้องเซลล์ในร่างกายจากความเสียหายที่เกิดจากอนุมูลอิสระ ซึ่งเป็นสาเหตุของโรคต่างๆ เช่น มะเร็ง โรคหัวใจ และความเสื่อมของเซลล์ สารชนิดนี้มีฤทธิ์ลดการอักเสบในร่างกาย ช่วยบรรเทาอาการของโรคที่เกี่ยวข้องกับการอักเสบ เช่น โรคข้ออักเสบ แอนโทไซยานินช่วยเพิ่มการไหลเวียนโลหิตไปยังดวงตา ช่วยป้องกันโรคเกี่ยวกับตา เช่น ต้อกระจก และต้อหิน มีการศึกษาพบว่าแอนโทไซยานินอาจช่วยปรับปรุงหน่วยความจำและการเรียนรู้ ช่วยชะลอความเสื่อมของสมอง และลดความเสี่ยงของโรคอัลไซเมอร์ อาจช่วยควบคุมระดับน้ำตาลในเลือด และลดความเสี่ยงของโรคเบาหวาน ช่วยลดความเสี่ยงของโรคหัวใจและหลอดเลือด โดยการลดระดับคอเลสเตอรอลและไตรกลีเซอไรด์ในเลือด ช่วยต่อต้านอนุมูลอิสระที่ทำลายคอลลาเจนและอีลาสตินในผิวหนัง ช่วยให้ผิวพรรณดูอ่อนเยาว์ ชุ่มชื้น และมีสุขภาพดี จึงแนวคิดที่ดีเพื่อเป็นทางเลือกของผู้บริโภคที่หลากหลาย (Hock Eng Khoo, et al., 2017) ปัจจุบันนี้ แอนโทไซยานินจัดเป็นรงควัตถุที่ได้รับความสนใจจากนักวิจัยเป็นอันมาก ซึ่งคุณสมบัติเด่นที่สุดของแอนโทไซยานิน คือ ประสิทธิภาพในการต้านอนุมูลอิสระ โดยมีประสิทธิภาพในการต้านอนุมูลอิสระสูงกว่าวิตามินซีและอีถึง 2 เท่า ปริมาณสารแอนโทไซยานินที่มนุษย์เราสามารถบริโภคได้ เฉลี่ยสูงสุด คือ 200 mg/วัน (กรมวิทยาศาสตร์บริการ, 2553) จากความสำคัญที่กล่าวมาจึงก่อให้เกิดโครงการสกัดสารแอนโทไซยานินจากดอกอัญชันแห้งด้วยเครื่องระเหยเข้มข้นเพื่อมูลค่าให้กับผลผลิตของเกษตรกรไทย
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.
คณะเทคโนโลยีการเกษตร
Rice is a salt-sensitive crop. The objective of this study was to evaluate the effect of salinity at flowering stage on physiological traits and yield of landrace rice. The experiment design was 4*10 Factorial in RCBD with 4 replications. Factor A was four salinity levels: control, 6, 12 and 16 dS/m; Factor B was 10 rice varieties. Data were collected on physiological traits and grain yield. The results showed that increasing salinity level decreased rice yield. The highest yield reduction was found when the rice received salt stress at 16 dS/m. In addition, rice varieties showed different yield performance when exposed to salt stress. In this found that Hom Yai variety had the lowest yield reduction when grown at 16 dS/m salinity level and did not differ from salt tolerant check variety.
คณะเทคโนโลยีสารสนเทศ
This research presents a deep learning method for generating automatic captions from the segmentation of car part damage. It analyzes car images using a Unified Framework to accurately and quickly identify and describe the damage. The development is based on the research "GRiT: A Generative Region-to-text Transformer for Object Understanding," which has been adapted for car image analysis. The improvement aims to make the model generate precise descriptions for different areas of the car, from damaged parts to identifying various components. The researchers focuses on developing deep learning techniques for automatic caption generation and damage segmentation in car damage analysis. The aim is to enable precise identification and description of damages on vehicles, there by increasing speed and reducing the work load of experts in damage assessment. Traditionally, damage assessment relies solely on expert evaluations, which are costly and time-consuming. To address this issue, we propose utilizing data generation for training, automatic caption creation, and damage segmentation using an integrated framework. The researchers created a new dataset from CarDD, which is specifically designed for cardamage detection. This dataset includes labeled damages on vehicles, and the researchers have used it to feed into models for segmenting car parts and accurately labeling each part and damage category. Preliminary results from the model demonstrate its capability in automatic caption generation and damage segmentation for car damage analysis to be satisfactory. With these results, the model serves as an essential foundation for future development. This advancement aims not only to enhance performance in damage segmentation and caption generation but also to improve the model’s adaptability to a diversity of damages occurring on various surfaces and parts of vehicles. This will allow the system to be applied more broadly to different vehicle types and conditions of damage inthe future