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
คณะวิศวกรรมศาสตร์
This research aims to reduce the time required to resolve customer issues by focusing on improvements based on lean principles and the application of technology. The researcher conducts the case study at Nexter Digital and Solution Co., Ltd. to enhance workflows, establish new work standards, and integrate Bot technology into the processes to reduce resolution time and set new performance benchmarks for the company. The research proposes key ideas, such as identifying the root cause of problems, reducing redundant processes, implementing Lean methodologies, and applying technology to streamline operations. The research identifies two main issues to be resolved. The first involves addressing customer complaints, where the results show that the average resolution time reduces from 5 days to 3 days, representing a 38% decrease. The second issue involves solving problems for vendors, where the results show that the average response time reduces from 20 minutes to within 1 minute, a 98.5% decrease. The findings from both cases not only improve customer service but also establish a new standard for responding to and resolving internal issues more efficiently.
คณะอุตสาหกรรมอาหาร
Zero-waste management is crucial for sustainable food systems, promoting the use of agricultural by-products like rice bran. Rich in bioactive polyphenols with antioxidant and antidiabetic properties, rice bran can enhance the nutritional value of food. Polyphenols can slow starch digestion by forming complexes with starch, making them useful for creating low-glycemic foods. While ultrasonication and freeze-thaw treatments have been beneficial individually, their combined effects on starch-polyphenol complexation remain understudied. This study aimed to evaluate the impact of combining these treatments on the interaction between rice starch and red rice bran polyphenols. The dual treatment increased the complexing index, altered functional properties, and affected granule morphology. Structural analysis indicated non-covalent interactions forming non-V-type complexes. Additionally, starch digestibility was reduced, lowering the estimated glycemic index (eGI) compared to the control. These findings suggest a sustainable and green approach to starch modification, with potential for developing functional food products and advancing zero-waste processing.
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.