Metallic nanoparticles embedded in cellulose nanocrystal (MNPs/CNC) films were prepared by solution casting for antimicrobial and fungus in edible peel fruit. MNPs/CNC was synthesized by ultrasonic waves. The as-synthesized was characterized by the chemical characteristics by the transmission electron microscope (TEM), X-ray photoelectron spectroscopy (XPS), X-ray diffraction analysis (XRD), Fourier transform infrared spectrometer (FT-IR), zeta potential analyzer, and UV-visible spectrophotometer. MNPs/CNC films had high potential in antimicrobial and fungus. Therefore, MNPs/CNC can be used to wrap edible peeled fruit to inhibit the growth of microorganisms, which can effectively extend the shelf life of fruits.
ประเทศไทยเป็นหนึ่งในผู้ส่งออกผลไม้รายสำคัญของโลก โดยเฉพาะผลไม้ที่รับประทานแบบไม่ปอกเปลือก ซึ่งผลไม้เหล่านี้มีแนวโน้มเสื่อมคุณภาพหรือเกิดการเน่าเสียระหว่างการขนส่ง อันเป็นผลมาจากการปนเปื้อนของเชื้อราและแบคทีเรียที่สามารถพบได้จากปัจจัยหลายประการ เช่น สภาพแวดล้อมในการเพาะปลูก องค์ประกอบของดิน หรือกระบวนการขนส่ง เชื้อจุลินทรีย์เหล่านี้สามารถเจริญเติบโตได้โดยใช้น้ำตาลจากผลไม้เป็นแหล่งพลังงาน ซึ่งส่งผลให้โครงสร้างของเนื้อผลไม้เปลี่ยนแปลง ความสดลดลง และกระตุ้นกระบวนการเน่าเสียให้เกิดขึ้นเร็วขึ้น งานวิจัยนี้จึงได้สังเคราะห์ฟิล์มเซลลูโลสนาโนคริสตัลที่ฝังอนุภาคนาโนโลหะสำหรับการยับยั้งจุลชีพบนผลไม้ที่รับประทานแบบไม่ปอกเปลือก สำหรับใช้เป็นบรรจุภัณฑ์อัจฉริยะ เพื่อช่วยยืดอายุการเก็บรักษา ลดอัตราการเน่าเสีย และรักษาคุณภาพของผลไม้ให้ยาวนานขึ้น

วิทยาเขตชุมพรเขตรอุดมศักดิ์
A sweet made from flour and added to give it a chewy texture similar to chewing gum.

คณะอุตสาหกรรมอาหาร
This study focused on the development of an edible film containing Terminalia chebula Retz extract for the treatment of oral ulcers. The film was designed to dissolve in the mouth without the need for swallowing or chewing, which is suitable for people with canker sores or oral inflammation. Terminalia chebula extract has been shown to have several pharmacological properties, including antimicrobial, antioxidant, and anti-inflammatory activities.

คณะวิศวกรรมศาสตร์
This project aims to develop an AI-powered system for detecting and classifying wall cracks using image processing. It identifies different crack types, assesses severity, and ensures accuracy across various image conditions. The goal is to support preventive maintenance by enabling early detection of structural issues, reducing repair costs, and improving safety.