งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อตรวจสอบปลอมปนของข้าวสารพันธุ์ขาวดอกมะลิ 105 ตามอายุการเก็บรักษา ด้วยเทคนิคเนียร์อินฟราเรดสเปกโทรสโกปี โดยใช้ฟูเรียร์ทรานฟอร์มเนียร์อินฟราเรดสเปกโทรสโกปี (FT-NIR) จำนวนคลื่น 12,500 – 4,000 cm-1 (800 – 2,500 nm) ซึ่งอายุการเก็บรักษาของข้าวที่แตกต่างกันส่งผลต่อคุณภาพข้าวหุงสุก งานวิจัยนี้แบ่งเป็น 2 ส่วน 1) เพื่อตรวจสอบความเป็นไปในการแยกข้าวสารตามอายุการเก็บรักษา 1 2 และ 3 ปี แบบจำลองที่ดีที่สุดสร้างด้วย Ensemble ร่วมกับ Second Derivative มีค่าความถูกต้อง (Accuracy) เท่ากับ 96.3% 2) ตรวจสอบการปลอมปนตามอายุการเก็บรักษา โดยปลอมปนที่ 0% (ข้าว 2 และ 3 ปีทั้งหมด), 10%, 20%, 30%, 40%, 50%, 60%, 70%, 80%, 90% และ 100% (ข้าว 1 ปีทั้งหมด) แบบจำลองที่ดีที่สุดสร้างด้วย Gaussian Process Regression (GPR) ร่วมกับ Smoothing + Multiplicative Scatter Correction (MSC) โดยมีค่าสัมประสิทธิ์การกำหนด (r²) ค่ารากที่สองของความคลาดเคลื่อนกำลังสองเฉลี่ยของการทำนาย (RMSEP) ค่าความคลาดเคลื่อนเฉลี่ย (Bias) และค่าความสามารถในการทำนาย (RPD) เท่ากับ 0.92 8.6% 0.9% และ 3.6 ตามลำดับ แสดงให้เห็นว่าแบบจำลองการปลอมปนสามารถนำไปประยุกต์ใช้ได้สำหรับการตรวจสอบการแยกประเภทข้าวตามอายุการเก็บรักษา 1 ปี 2 ปี และ 3 ปี นอกจากนั้นค่าสีของข้าวที่อายุการเก็บรักษาต่างกันมีค่าสี L* และ b* ต่างกันอีกด้วย
โรงงานผู้ผลิตข้าวพบปัญหาการปลอมปนของข้าวสารที่มีอายุการเก็บรักษาต่างกัน โดยทั่วไปการคัดแยกการปลอมปนจะใช้วิธีมาตรฐานโดยการหุงข้าว จากนั้นนำข้าวหุงสุกไปวัดเนื้อสัมผัสเพื่อแยกอายุของข้าว ซึ่งใช้เวลาและเป็นการทำลายตัวอย่างและเกิดความล่าช้าในการตรวจสอบคุณภาพข้าวสาร งานวิจัยนี้ใช้เทคนิคเนียร์อินฟราเรดสเปกโทรสโกปี (Near-Infrared Spectroscopy, NIRS) ในการตรวจสอบการปลอมปนของข้าวสารพันธุ์ขาวดอกมะลิ 105 (KDML 105) ที่อายุการเก็บรักษาต่างกันเพื่อแก้ไขปัญหาดังกล่าว
คณะเทคโนโลยีการเกษตร
การควบคุมโรคพืชโดยชีววิธี (Biological control หรือ biocontrol) เป็นวิธีการจัดการกับโรคพืชที่ได้รับความสนใจในปัจจุบัน เนื่องจากเป็นมิตรต่อสิ่งแวดล้อม ตลอดจนสุขภาพของเกษตรกรและผู้บริโภค หลักเกณฑ์ที่สำคัญของการควบคุมโรคพืชโดยชีววิธีคือการใช้จุลินทรีย์ที่มีคุณสมบัติเป็นปฏิปักษ์ (Antagonistic microorganisms) ต่อเชื้อสาเหตุโรค ซึ่งถูกนำมาใช้ในการควบคุมหรือกำจัดไม่ให้เชื้อสาเหตุโรคเข้าทำความเสียหายต่อพืชได้ ดังนั้นการได้มาซึ่งจุลินทรีย์ปฏิปักษ์ที่มีประสิทธิภาพคือหัวใจสำคัญของการควบคุมโรคพืชโดยชีววิธี โครงงานนี้จึงได้ทำการแยกเชื้อจุลินทรีย์จากหลายแหล่งในธรรมชาติ นำมาทำการคัดเลือกจุลินทรีย์ปฏิปักษ์ต่อเชื้อสาเหตุ Phytophthora palmivora เชื้อราสาเหตุโรครากเน่าโคนเน่าของทุเรียน Curvularia sp. เชื้อราสาเหตุสาเหตุโรคใบจุดสีน้ำตาลของข้าว และ Xanthomonas citri pv. citri เชื้อแบคทีเรียสาเหตุโรคแคงเกอร์ของพืชตระกูลส้ม
คณะวิทยาศาสตร์
โครงงานนี้พัฒนาตู้รับซื้ออัตโนมัติสำหรับขวดพลาสติกและกระป๋อง โดยใช้ Machine Learning ในการจำแนกประเภทบรรจุภัณฑ์ผ่านการประมวลผลภาพ ร่วมกับระบบเซนเซอร์อัจฉริยะในการตรวจสอบคุณภาพของบรรจุภัณฑ์และควบคุมการทำงาน ระบบเชื่อมต่อกับ Web Application เพื่อแสดงผลและควบคุมการทำงานแบบเรียลไทม์ เมื่อยืนยันประเภทบรรจุภัณฑ์แล้ว จะคำนวณราคาและจ่ายเงินผ่าน e-wallet หรือออกคูปองแลกเงินสดโดยอัตโนมัติ ระบบนี้สามารถติดตั้งในพื้นที่สาธารณะเพื่อส่งเสริมการคัดแยกขยะตั้งแต่ต้นทาง ช่วยลดการปนเปื้อนและเพิ่มประสิทธิภาพการรีไซเคิล อีกทั้งยังสร้างแรงจูงใจทางการเงินให้ประชาชนมีส่วนร่วมในการจัดการขยะมากขึ้น โครงงานนี้แสดงให้เห็นถึงศักยภาพของการผสมผสาน Machine Learning และระบบเซนเซอร์อัจฉริยะในการพัฒนาโซลูชันการจัดการขยะที่แม่นยำ สะดวก และยั่งยืน **
วิทยาลัยนวัตกรรมการผลิตขั้นสูง
งานวิจัยนี้นำเสนอตัวแบ่งกำลังของวิลคินสันโดยใช้ตัวเหนี่ยวนำร่วม โทโพโลยีแบบรวมกลุ่มใช้การสูญเสียตัวเหนี่ยวนำโดยธรรมชาติเป็นส่วนหนึ่งของการออกแบบ ดังนั้นจึงสามารถละเว้นตัวต้านทานแบบเดิมสำหรับการแยกตัวสูงได้ ดังนั้นจึงสามารถบรรลุประสิทธิภาพการสูญเสียต่ำและการแยกสูงของวงจรขนาดกะทัดรัด ตัวแบ่งความถี่ 2.5 GHz ที่เสนอนั้นถูกนำไปใช้กับกระบวนการอุปกรณ์แบบพาสซีฟแบบรวมที่ใช้ซิลิคอน การวัดชิปต้นแบบมีค่าสัมประสิทธิ์การสะท้อนต่ำกว่า 18 dB ที่พอร์ตทั้งหมด การสูญเสียการแทรก 0.5 dB และการแยกสัญญาณที่สูงกว่า 28 dB ขนาดชิปเป็นเพียงความยาวคลื่น 0.011 x 0.019 ความยาวคลื่น