KMITL Innovation Expo 2026 LogoKMITL 66th Anniversary Logo

แอปพลิเคชันวิเคราะห์ส่วนผสมและแนะนำผลิตภัณฑ์ดูแลผิว

แอปพลิเคชันวิเคราะห์ส่วนผสมและแนะนำผลิตภัณฑ์ดูแลผิว

รายละเอียด

ในปัจจุบัน ผู้บริโภคอาจเคยประสบเหตุการณ์ที่ไม่รู้ว่าจะเลือกผลิตภัณฑ์ใดตามปัญหาผิว, ผลิตภัณฑ์ที่ใช้นั้นไม่ให้ผลลัพธ์ตามที่ต้องการ, ผลิตภัณฑ์นั้นไม่คุ้มค่ากับราคา, แพ้สารเคมีบางชนิดในผลิตภัณฑ์ หรือใช้ผลิตภัณฑ์หลายชิ้นแล้วมีส่วนผสมที่ไม่ควรใช้ร่วมกันนำไปสู่การระคายเคือง ด้วยเหตุผลนี้คณะผู้จัดทำจึงพัฒนาแอปพลิเคชันวิเคราะห์ส่วนผสมของผลิตภัณฑ์ดูแลผิว เพื่อช่วยแก้ปัญหาดังกล่าว ทำให้ผู้บริโภคเข้าใจข้อมูลส่วนผสมในผลิตภัณฑ์ได้อย่างถูกต้องและรู้ว่าควรใช้ผลิตภัณฑ์ใดตามปัญหาผิวโดยไม่ต้องอาศัยความรู้ด้านเคมีและได้ผลิตภัณฑ์ที่คุ้มค่ากับราคาที่สุด โครงงานได้มีการบูรณาการความรู้ด้าน Software เพื่อพัฒนาแอปพลิเคชันสำหรับวิเคราะห์ส่วนผสมของผลิตภัณฑ์ดูแลผิว เพื่อค้นหาและแนะนำผลิตภัณฑ์ดูแลผิวที่เหมาะสมให้กับผู้บริโภค โดยมีการเก็บรวบรวมข้อมููลของส่วนผสมที่สำคัญต่าง ๆ จากบทความและงานวิจัยที่เชื่อถือได้

วัตถุประสงค์

ในยุคที่ข้อมูลสามารถเข้าถึงได้ง่าย ผู้บริโภคมักสับสนกับผลิตภัณฑ์ดูแลผิวมากมายบนท้องตลาด ผู้บริโภคอาจเคยประสบเหตุการณ์ที่ไม่รู้ว่าจะเลือกผลิตภัณฑ์ใดตามปัญหาผิว, ผลิตภัณฑ์ที่ใช้นั้นไม่ให้ผลลัพธ์ตามที่ต้องการ, ผลิตภัณฑ์นั้นไม่คุ้มค่ากับราคา, แพ้สารเคมีบางชนิดในผลิตภัณฑ์ หรือใช้ผลิตภัณฑ์หลายชิ้นแล้วมีส่วนผสมที่ไม่ควรใช้ร่วมกันนำไปสู่การระคายเคือง ด้วยเหตุนี้ คณะผู้จัดทำจึงพัฒนาแอปพลิเคชันวิเคราะห์ส่วนผสมของผลิตภัณฑ์ดูแลผิว เพื่อช่วยให้ผู้บริโภคเข้าใจข้อมูลส่วนผสมในผลิตภัณฑ์ได้อย่างถูกต้องและรู้ว่าควรใช้ผลิตภัณฑ์ใดตามปัญหาผิวโดยไม่ต้องอาศัยความรู้ด้านเคมี โดยแอปพลิเคชันแสดงรายละเอียดส่วนผสมทั้งหมดในผลิตภัณฑ์ พร้อมทั้งอธิบายหน้าที่ ประสิทธิภาพและความปลอดภัยเพียงแค่ถ่ายรูปส่วนผสมของผลิตภัณฑ์นั้น ช่วยให้ผู้บริโภคตัดสินใจเลือกซื้อผลิตภัณฑ์ที่เหมาะกับสภาพผิวและความต้องการ มีการแสดงผลิตภัณฑ์ที่ให้ผลลัพธ์คล้ายกันแต่คุ้มค่ากว่า โดยพิจารณาจากส่วนผสมหลักและกลไกการออกฤทธิ์ ช่วยให้ผู้บริโภคตัดสินใจซื้อผลิตภัณฑ์ใด ๆ ได้ง่ายขึ้น สามารถพิมพ์ปัญหาผิว เช่น ฝ้า, สิว, ผิวคล้ำ เพื่อค้นหาผลิตภัณฑ์ที่ช่วยแก้ปัญหาผิวได้ ช่วยให้ผู้บริโภคที่ไม่รู้จักผลิตภัณฑ์ใด ๆ ในท้องตลาดเลยก็สามารถเลือกซื้อผลิตภัณฑ์ด้วยตนเองได้ นอกจากนี้ยังมีฟังก์ชันที่ให้ผู้ใช้เพิ่มผลิตภัณฑ์ที่ใช้เป็นประจำลงไปเพื่อตรวจสอบว่ามีส่วนผสมจากผลิตภัณฑ์ใดที่ไม่ควรใช้ร่วมกันหรือไม่ เพื่อช่วยให้ผู้บริโภคหลีกเลี่ยงสาเหตุของการระคายเคืองได้

นวัตกรรมอื่น ๆ

การสกัดพรีไบโอติกจากกากกาแฟ

คณะอุตสาหกรรมอาหาร

การสกัดพรีไบโอติกจากกากกาแฟ

กากกาแฟเป็นวัสดุเหลือใช้ที่เกิดจากกระบวนการชงกาแฟ ซึ่งมีปริมาณเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่องตามความนิยมในการบริโภคกาแฟทั่วโลก ภายในกากกาแฟมีสารที่เป็นประโยชน์ เช่น โพลีแซ็กคาไรด์ เส้นใยอาหาร และสารต้านอนุมูลอิสระ ซึ่งสามารถนำมาใช้ประโยชน์ในด้านต่าง ๆ รวมถึงการสกัดพรีไบโอติก งานวิจัยนี้มุ่งเน้นการสกัดสารพรีไบโอติกจากกากกาแฟโดยใช้วิธีการไฮโดรไลซิสด้วยกรดและการย่อยสลายทางเอนไซม์ เพื่อนำสารที่ได้มาประเมินศักยภาพในการส่งเสริมการเจริญเติบโตของจุลินทรีย์ที่มีประโยชน์ต่อระบบทางเดินอาหาร ผลการวิจัยคาดว่าจะช่วยเพิ่มมูลค่าให้กับของเหลือจากอุตสาหกรรมกาแฟ ลดปริมาณขยะอินทรีย์ และเป็นแนวทางในการพัฒนาผลิตภัณฑ์พรีไบโอติกที่สามารถนำไปใช้ในอุตสาหกรรมอาหารและสุขภาพ ทั้งนี้ การศึกษานี้ยังเป็นส่วนหนึ่งของแนวทางการใช้ทรัพยากรอย่างยั่งยืนและเป็นมิตรต่อสิ่งแวดล้อม

การตรวจสอบโรคในใบทุเรียนด้วยภาพถ่ายและปัญญาประดิษฐ์

คณะเทคโนโลยีการเกษตร

การตรวจสอบโรคในใบทุเรียนด้วยภาพถ่ายและปัญญาประดิษฐ์

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

การศึกษาตัวแปรที่ส่งผลต่อประสิทธิภาพเตาเผาและคุณภาพถ่านจากกระบวนการผลิตถ่านไม้ไผ่ในเตาเผาต้นแบบเปรียบเทียบกับเตาเผาในอุตสาหกรรม

คณะวิศวกรรมศาสตร์

การศึกษาตัวแปรที่ส่งผลต่อประสิทธิภาพเตาเผาและคุณภาพถ่านจากกระบวนการผลิตถ่านไม้ไผ่ในเตาเผาต้นแบบเปรียบเทียบกับเตาเผาในอุตสาหกรรม

ไผ่เป็นพืชเศรษฐกิจที่มีศักยภาพในการเพิ่มมูลค่าผ่านการแปรรูปเป็นถ่านชีวมวล ซึ่งสามารถนำไปใช้เป็นเชื้อเพลิงและมีประโยชน์ในหลายอุตสาหกรรม งานวิจัยนี้มีจุดประสงค์เพื่อศึกษาปัจจัยที่มีผลต่อคุณภาพของถ่านไม้ไผ่ โดยเปรียบเทียบการผลิตถ่านจากเตาเผาไม้ไผ่ต้นแบบกับเตาเผาอุตสาหกรรม วิเคราะห์ผลผลิตที่ได้และประสิทธิภาพเชิงความร้อนของแต่ละสภาวะการเผา พบว่าการทดสอบเตาเผาต้นแบบที่สภาวะที่ 3 อุณหภูมิ 500 องศาเซลเซียส ระยะเวลา 8 ชั่วโมง ให้ผลลัพธ์ใกล้เคียงกับเตาเผาอุตสาหกรรม โดยมีประสิทธิภาพเชิงความร้อนร้อยละ 37.05 และ 41.29 ตามลำดับ ถ่านชีวมวลที่ได้มีคุณภาพสูง โดยมีปริมาณคาร์บอนอินทรีย์ร้อยละ 73.92 และ 75.24 โดยน้ำหนักตามลำดับ และมีอัตราส่วนโมลของไฮโดรเจนต่อคาร์บอนอินทรีย์ 0.51 และ 0.29 ตามลำดับ ซึ่งจัดอยู่ในมาตรฐานถ่านชีวมวลระดับสูงสุด (IBI Standard) อย่างไรก็ตาม เมื่อพิจารณาความคุ้มค่าทางเศรษฐศาสตร์ พบว่าต้นทุนการผลิตยังค่อนข้างสูง จึงเหมาะสมกับผู้ที่มีชีวมวลไม้ไผ่เหลือใช้จากกิจกรรมอื่น