โครงงานนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อออกแบบและพัฒนาระบบขับเคลื่อนต่อพ่วงอุปกรณ์การเกษตรโดยใช้เทคโนโลยี RFID พร้อมทั้งศึกษาประสิทธิภาพการเคลื่อนที่บนพื้นผิวที่แตกต่างกัน ได้แก่ พื้นปูนคอนกรีตและพื้นสนามหญ้า การทดลองมุ่งเน้นการตรวจสอบระยะการอ่านค่าแท็ก (Tag) ภายใต้ระดับกำลังส่ง 20 dBm, 23 dBm และ 26 dBm รวมถึงผลกระทบของมุมเสาอากาศต่อประสิทธิภาพการตรวจจับ นอกจากนี้ ระบบถูกทดสอบในเส้นทางตรง เลี้ยวซ้าย และเลี้ยวขวา ที่ระยะ 2 เมตร, 4 เมตร และ 6 เมตร ผลการทดลองแสดงให้เห็นว่าการเคลื่อนที่ในเส้นทางตรงบนพื้นปูนคอนกรีตที่ระยะ 4 เมตรให้ค่าความเร็วเฉลี่ยสูงสุดที่ 0.4736 m/s และมุมองศาเฉลี่ย 91.6° ขณะที่พื้นสนามหญ้าให้ค่าความเร็วเฉลี่ย 0.4483 m/s และมุมองศาเฉลี่ย 91.1° ในกรณีของเส้นทางเลี้ยวซ้ายและเลี้ยวขวา พบว่าการเคลื่อนที่บนพื้นปูนคอนกรีตมีค่าความเร็วเฉลี่ยสูงกว่าพื้นสนามหญ้า โดยเฉพาะที่ระยะ 4 เมตรซึ่งพบค่ามุมองศาที่แตกต่างกัน การศึกษานี้ช่วยให้เข้าใจปัจจัยที่ส่งผลต่อการเคลื่อนที่ของรถขับเคลื่อนและเป็นแนวทางในการพัฒนาระบบขับเคลื่อนที่มีประสิทธิภาพสูงขึ้นในอนาคต
ปัจจุบัน เทคโนโลยี RFID (Radio Frequency Identification) ได้รับการใช้งานอย่างแพร่หลายในหลากหลายอุตสาหกรรมและแอปพลิเคชันที่เติบโตอย่างรวดเร็ว เทคโนโลยีนี้ใช้คลื่นวิทยุในการระบุวัตถุที่ติดแท็กโดยไม่จำเป็นต้องมองเห็นหรือสัมผัสโดยตรง ทำให้การติดตามและระบุตำแหน่งมีความแม่นยำ คุ้มค่าทางเศรษฐกิจ และสามารถทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพในสภาพแวดล้อมที่หลากหลาย เช่น ภาคอุตสาหกรรมและการเกษตร ในภาคการเกษตร การใช้ RFID มีข้อดีหลายประการ เช่น ความสามารถในการทำงานกลางแจ้งโดยไม่ต้องพึ่งพาเซ็นเซอร์ราคาแพงหรือระบบสะท้อนสัญญาณที่ซับซ้อน ซึ่งช่วยลดต้นทุนและเพิ่มความแม่นยำในการควบคุมอุปกรณ์ทางการเกษตร งานวิจัยนี้มุ่งเน้น การออกแบบและพัฒนาระบบขับเคลื่อนต่อพ่วงอุปกรณ์ทางการเกษตรโดยใช้เทคโนโลยี RFID เพื่อศึกษาการเคลื่อนที่ของระบบบนพื้นผิวที่แตกต่างกัน ได้แก่ พื้นปูนคอนกรีตและสนามหญ้า โดยมีการติดตั้งแท็ก RFID บนเสาของแต่ละแถวเพื่อช่วยระบุตำแหน่งและทิศทางการเคลื่อนที่ของระบบ ผลการศึกษานี้จะช่วยให้เข้าใจข้อดีและข้อจำกัดของการใช้ RFID ในภาคการเกษตร ซึ่งสามารถนำไปต่อยอดเพื่อพัฒนาเทคโนโลยีการเกษตรให้มีประสิทธิภาพและลดต้นทุนในอนาคต
คณะวิศวกรรมศาสตร์
ปริญญานิพนธ์นี้นำเสนอการพัฒนาระบบ IoT ที่สามารถรวบรวมมาตราฐานการสื่อสารต่างๆให้ทำงานร่วมกันได้อย่างอิสระ โดยประกอบไปด้วย ระบบประมวลผลส่วนกลาง (Core Board) ทำหน้าที่เป็น IoT gateway เชื่อมต่อระหว่างอินเตอร์เฟซ Long Range (LoRa), Wireless Fidelity (Wi-Fi) และ Bluetooth Low Energy (BLE) โดยใช้ชิพประมวลผล STM32H563Zi บนสถาปัตยกรรม ARM Cortex M33 มีการออกแบบ slot ไว้รองรับมาตรฐานการสื่อสารอื่น ๆ นอกเหนือจากนั้น มีการพัฒนา web platform สำหรับ monitor ข้อมูลที่ต้องการ
คณะอุตสาหกรรมอาหาร
ขนมเจลลี่ทางเลือกใหม่ของคนรักสุขภาพ อร่อยง่าย พกพาสะดวก ดีต่อลำไส้ อุดมไปด้วยโพรไบโอติกและพรีไบโอติก มีสารต้านอนุมูลอิสระ และยังมีวิตามินที่จำเป็นต่อร่างกาย เหมาะกับคนที่รัสุขภาพ และผู้ที่แพ้แลคโตสสามารถรับประทานได้ ไม่ใส่แต่งสี และแต่งกลิ่น
คณะเทคโนโลยีการเกษตร
ทุเรียนเป็นพืชเศรษฐกิจที่สำคัญของประเทศไทยและเป็นสินค้าส่งออกที่มีปริมาณสูงที่สุดในโลก อย่างไรก็ตาม การผลิตทุเรียนให้มีคุณภาพสูงจำเป็นต้องอาศัยการดูแลสุขภาพของต้นทุเรียนให้แข็งแรงและปราศจากโรค เพื่อให้สามารถให้ผลผลิตได้อย่างมีประสิทธิภาพ และลดความเสียหายที่อาจเกิดขึ้นกับทั้งต้นและผลทุเรียน โรคที่พบได้บ่อยและสามารถแพร่กระจายได้อย่างรวดเร็ว มักเป็นโรคที่เกิดขึ้นบริเวณใบ ซึ่งส่งผลกระทบโดยตรงต่อการเจริญเติบโตของต้นทุเรียนและคุณภาพของผลผลิต การตรวจสอบและควบคุมโรคทางใบจึงเป็นปัจจัยสำคัญในการรักษาคุณภาพของทุเรียน งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อนำเทคโนโลยีการวิเคราะห์ภาพถ่ายร่วมกับปัญญาประดิษฐ์ (Artificial Intelligence: AI) มาประยุกต์ใช้ในการจำแนกโรคที่เกิดขึ้นในใบทุเรียน เพื่อให้เกษตรกรสามารถตรวจสอบโรคได้ด้วยตนเองโดยไม่ต้องอาศัยผู้เชี่ยวชาญ โดยจำแนกใบออกเป็น 3 ประเภท ได้แก่ ใบสุขภาพดี (Healthy: H) ใบที่ติดเชื้อแอนแทรคโนส (Anthracnose: A) และใบที่ติดเชื้อจุดสาหร่าย (Algal Spot: S) ทั้งนี้ ได้นำอัลกอริทึม Convolutional Neural Networks (CNN) ได้แก่ ResNet-50, GoogleNet และ AlexNet มาใช้ในการพัฒนาแบบจำลองเพื่อจำแนกประเภทของโรค ผลการทดลองพบว่า แบบจำลองที่ใช้ ResNet-50, GoogleNet และ AlexNet ให้ค่าความแม่นยำในการจำแนกใบเท่ากับ 93.57%, 93.95% และ 68.69% ตามลำดับ