-
ประเทศไทยเป็นแหล่งผลิตผลไม้เมืองร้อนที่มีคุณภาพสูง โดยเฉพาะ มะม่วงน้ำดอกไม้สีทอง ซึ่งเป็นผลไม้ที่ได้รับการยอมรับในด้านรสชาติและคุณภาพ มะม่วงที่ปลูกในอำเภอคลองเขื่อน จังหวัดฉะเชิงเทรา ได้รับอิทธิพลจากดินตะกอนและน้ำกร่อย ทำให้มีเอกลักษณ์เฉพาะตัว อย่างไรก็ตาม ผลผลิตที่ไม่ได้มาตรฐานสำหรับการส่งออกมักถูกทิ้งหรือนำไปใช้ในอุตสาหกรรมอื่นที่มีมูลค่าต่ำ เพื่อเพิ่มมูลค่าให้กับมะม่วงเหล่านี้ นักวิจัยจากสถาบันเทคโนโลยีพระจอมเกล้าเจ้าคุณทหารลาดกระบัง (KMITL) ได้นำองค์ความรู้ด้าน เทคโนโลยีการหมัก มาประยุกต์ใช้ โดยนำ มะม่วงหมักกับหัวเชื้อเฉพาะ เพื่อให้ได้ผลิตภัณฑ์ Mango Cider Vinegar ซึ่งเป็นกระบวนการที่ได้รับสิทธิบัตร หลังจากนั้นผลิตภัณฑ์ดังกล่าวได้รับการพัฒนาจนเป็น Sparkling Mango Cider Vinegar ซึ่งเป็นนวัตกรรมที่มีศักยภาพในการเข้าสู่ตลาดเครื่องดื่มเพื่อสุขภาพระดับพรีเมียม
วิทยาลัยเทคโนโลยีและนวัตกรรมวัสดุ
-
คณะวิศวกรรมศาสตร์
This cooperative education report presents a project for developing a Distributed Control System (DCS) for boilers in a sugar factory. The objective is to enhance the control system for boilers 1-8 to operate cohesively within the DCS framework provided by ABB, utilizing the ABB Ability™ System 800xA software. The overall functionality of the system involves creating a control program that begins with the utilization of bagasse, a byproduct from the sugar extraction process, as fuel for the boiler. The program manages various operations of the boiler, including the intake of air into the combustion chamber, the internal functioning of the boiler, and the treatment of flue gases before their release into the atmosphere. The project encompasses the development of the DCS program, the design and creation of HMI display graphics, the study and design of the boiler control system, the documentation of the project, and the control processes utilizing the ABB Ability™ System 800xA software, culminating in the operational outcomes.
คณะเทคโนโลยีสารสนเทศ
Facial Expression Recognition (FER) has attracted considerable attention in fields such as healthcare, customer service, and behavior analysis. However, challenges remain in developing a robust system capable of adapting to various environments and dynamic situations. In this study, the researchers introduced an Ensemble Learning approach to merge outputs from multiple models trained in specific conditions, allowing the system to retain old information while efficiently learning new data. This technique is advantageous in terms of training time and resource usage, as it reduces the need to retrain a new model entirely when faced with new conditions. Instead, new specialized models can be added to the Ensemble system with minimal resource requirements. The study explores two main approaches to Ensemble Learning: averaging outputs from dedicated models trained under specific scenarios and using Mixture of Experts (MoE), a technique that combines multiple models each specialized in different situations. Experimental results showed that Mixture of Experts (MoE) performs more effectively than the Averaging Ensemble method for emotion classification in all scenarios. The MoE system achieved an average accuracy of 84.41% on the CK+ dataset, 54.20% on Oulu-CASIA, and 61.66% on RAVDESS, surpassing the 71.64%, 44.99%, and 57.60% achieved by Averaging Ensemble in these datasets, respectively. These results demonstrate MoE’s ability to accurately select the model specialized for each specific scenario, enhancing the system’s capacity to handle more complex environments.