Toys Design from Scrap Wood Waste by Pallet Maker Group Co., Ltd.
บริษัท พาเลท เมกเกอร์ กรุ๊ป จำกัด เป็นผู้ผลิตพาเลทไม้ ซึ่งมีกระบวนการผลิตที่ทำให้เกิดเศษไม้เหลือทิ้งจำนวนมาก เศษไม้เหล่านี้มักถูกกำจัดทิ้งหรือนำไปขายในราคาต่ำ ซึ่งนอกจากจะเป็นการสูญเสียทรัพยากรแล้วยังส่งผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อม เช่น การเพิ่มปริมาณขยะและปัญหาการตัดไม้ทำลายป่า โครงการนี้จึงมีแนวคิดในการนำเศษไม้เหล่านี้มาออกแบบและผลิตเป็นของเล่นเชิงการศึกษาที่ช่วยเสริมสร้างพัฒนาการของเด็ก โดยมุ่งเน้นให้เป็นของเล่นที่ปลอดภัยและเป็นมิตรต่อสิ่งแวดล้อม นอกจากนี้ โครงการนี้ยังสอดคล้องกับแนวคิดเศรษฐกิจหมุนเวียน (Circular Economy) ที่มุ่งเน้นการใช้ทรัพยากรอย่างคุ้มค่าและลดขยะ ด้วยการนำวัสดุเหลือใช้กลับมาใช้ใหม่ (Upcycling) อีกทั้งยังแสดงให้เห็นถึงความสำคัญของการออกแบบอย่างรับผิดชอบ ที่สามารถสร้างมูลค่าเพิ่มจากวัสดุที่ถูกมองข้ามได้อย่างสร้างสรรค์
คณะวิทยาศาสตร์
This project aims to investigate and develop an energy storage system utilizing solar energy sources through the integration of solar cell technology and Graphene Quantum Dot Battery, representing a novel approach to enhancing energy storage efficiency and prolonging the lifespan of renewable energy systems. The selection of graphene and quantum dots as materials for battery development is attributed to their exceptional properties, including high electrical conductivity, charge storage capacity, efficient energy transfer, and enhanced stability.
วิทยาเขตชุมพรเขตรอุดมศักดิ์
This research focuses on the design and development of a prototype Artificial Intelligence of Things (AIoT) system for monitoring and controlling irrigation using weather information. The system consists of four main components: 1) Weather Station – This component includes various sensors such as air temperature, relative humidity, wind speed, and sunlight duration, among others, to collect real-time weather data. 2) Controller Unit – This unit is equipped with machine learning algorithms or models to estimate the reference evapotranspiration (ETo) and calculate the plant’s water requirement by integrating the crop coefficient (Kc) with other plant-related data. This enables the system to determine the optimal irrigation amount based on plant needs automatically. 3) User Interface (UI) and Display – This section allows farmers or users to input relevant information, such as plant type, soil type, irrigation system type, number of water emitters, planting distance, and growth stages. It also provides a display for monitoring and interaction with the system. 4) Irrigation Unit – This component is responsible for controlling the water supply and managing the irrigation emitters to ensure efficient water distribution based on the calculated requirements.
วิทยาลัยอุตสาหกรรมการบินนานาชาติ
The capture of a target spacecraft by a chaser is an on-orbit docking operation that requires an accurate, reliable, and robust object recognition algorithm. Vision-based guided spacecraft relative motion during close-proximity maneuvers has been consecutively applied using dynamic modeling as a spacecraft on-orbit service system. This research constructs a vision-based pose estimation model that performs image processing via a deep convolutional neural network. The pose estimation model was constructed by repurposing a modified pretrained GoogLeNet model with the available Unreal Engine 4 rendered dataset of the Soyuz spacecraft. In the implementation, the convolutional neural network learns from the data samples to create correlations between the images and the spacecraft’s six degrees-of-freedom parameters. The experiment has compared an exponential-based loss function and a weighted Euclidean-based loss function. Using the weighted Euclidean-based loss function, the implemented pose estimation model achieved moderately high performance with a position accuracy of 92.53 percent and an error of 1.2 m. The in-attitude prediction accuracy can reach 87.93 percent, and the errors in the three Euler angles do not exceed 7.6 degrees. This research can contribute to spacecraft detection and tracking problems. Although the finished vision-based model is specific to the environment of synthetic dataset, the model could be trained further to address actual docking operations in the future.