KMITL Expo 2026 LogoKMITL 66th Anniversary Logo

การตรวจสอบการปลอมปนของอายุการเก็บรักษาข้าวพันธุ์ขาวดอกมะลิ 105 ด้วยเทคนิคเนียร์อินฟราเรดสเปกโทรสโกปี

การตรวจสอบการปลอมปนของอายุการเก็บรักษาข้าวพันธุ์ขาวดอกมะลิ 105  ด้วยเทคนิคเนียร์อินฟราเรดสเปกโทรสโกปี

รายละเอียด

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

วัตถุประสงค์

โรงงานผู้ผลิตข้าวพบปัญหาการปลอมปนของข้าวสารที่มีอายุการเก็บรักษาต่างกัน โดยทั่วไปการคัดแยกการปลอมปนจะใช้วิธีมาตรฐานโดยการหุงข้าว จากนั้นนำข้าวหุงสุกไปวัดเนื้อสัมผัสเพื่อแยกอายุของข้าว ซึ่งใช้เวลาและเป็นการทำลายตัวอย่างและเกิดความล่าช้าในการตรวจสอบคุณภาพข้าวสาร งานวิจัยนี้ใช้เทคนิคเนียร์อินฟราเรดสเปกโทรสโกปี (Near-Infrared Spectroscopy, NIRS) ในการตรวจสอบการปลอมปนของข้าวสารพันธุ์ขาวดอกมะลิ 105 (KDML 105) ที่อายุการเก็บรักษาต่างกันเพื่อแก้ไขปัญหาดังกล่าว

นวัตกรรมอื่น ๆ

แอปพลิเคชันจัดการอาหารสำหรับผู้ป่วยเบาหวาน

คณะวิศวกรรมศาสตร์

แอปพลิเคชันจัดการอาหารสำหรับผู้ป่วยเบาหวาน

แอปพลิเคชันจัดการมื้ออาหารสำหรับผู้ป่วยเบาหวาน เป็นเครื่องมือด้านสุขภาพดิจิทัลที่ออกแบบมาเพื่อเสริมศักยภาพผู้ป่วยเบาหวานชนิดที่ 2 ในการจัดการด้านอาหารและระดับน้ำตาลในเลือดได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น ด้วยฟีเจอร์ต่าง ๆ เช่น คำแนะนำมื้ออาหารที่ปรับให้เหมาะกับแต่ละบุคคล การติดตามสารอาหาร และการเชื่อมต่อแอปพลิเคชันกับอุปกรณ์วัดระดับน้ำตาลในเลือด (CGM) แอปพลิเคชันนี้ช่วยให้ผู้ใช้สามารถติดตามระดับน้ำตาลได้แบบเรียลไทม์ และปรับเปลี่ยนการเลือกรับประทานอาหารได้อย่างเหมาะสม พัฒนาด้วยเฟรมเวิร์ก Flutter และรองรับด้วย Back-end Express.js และ MongoDB แอปพลิเคชันนี้ให้ความสำคัญกับการออกแบบส่วนติดต่อผู้ใช้ที่ใช้งานง่าย เพื่อให้มั่นใจว่าจะสามารถส่งเสริมการวางแผนมื้ออาหารและการติดตามสุขภาพได้อย่างมีประสิทธิภาพ การทดลองใช้งานเบื้องต้นแสดงให้เห็นว่าแอปพลิเคชันนี้มีส่วนช่วยให้ระดับน้ำตาลในเลือดมีความคงที่มากขึ้นและเพิ่มการปฏิบัติตามคำแนะนำด้านอาหารได้ดีขึ้น ช่วยให้ผู้ใช้ลดความเสี่ยงด้านสุขภาพที่เกี่ยวข้องกับภาวะแทรกซ้อนของโรคเบาหวาน ด้วยการนำเสนอแนวทางในการหลักเลี่ยงตัวแปรของการเกิดโรคเบาหวาน แอปพลิเคชันนี้ช่วยลดความจำเป็นในการเข้ารับการรักษาทางคลินิกบ่อยครั้ง จึงมีศักยภาพในการลดค่าใช้จ่ายทางการแพทย์ในระยะยาว โดยแสดงให้เห็นถึงบทบาทที่น่าสนใจของโซลูชันด้านสุขภาพดิจิทัลในการสนับสนุนการดูแลโรคเบาหวานแบบเฉพาะบุคคล และเน้นย้ำถึงศักยภาพของการขยายขนาดและเน้นผู้ใช้เป็นศูนย์กลาง ซึ่งส่งเสริมการพัฒนาสุขภาพในระยะยาวสำหรับผู้ป่วยเบาหวาน

โพลีเอสเตอร์ เบลเซอร์ และ เทราเซอร์

คณะบริหารธุรกิจ

โพลีเอสเตอร์ เบลเซอร์ และ เทราเซอร์

โครงงานนี้เป็นส่วนหนึ่งของ thesis ของนักศึกษาคณะบริหารธุรกิจ หลักสูตร นานาชาติ ในหัวข้อ Business Plan เกี่ยวกับ recycled fabric นำมาผลิตเป็น blazers และ trousers

โหรา(ย): โมเดลภาษาขนาดใหญ่และอวาตาร์ 3 มิติในการพยากรณ์อนาคตด้วยไพ่ทาโรต์

คณะวิศวกรรมศาสตร์

โหรา(ย): โมเดลภาษาขนาดใหญ่และอวาตาร์ 3 มิติในการพยากรณ์อนาคตด้วยไพ่ทาโรต์

ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา มีการถกเถียงกันมากว่า AI จะเข้ามาแทนที่มนุษย์ในหลายอุตสาหกรรม แต่ในภาคความบันเทิงและศาสตร์แห่งการพยากรณ์ ดูเหมือนว่า AI จะยังไม่สามารถทดแทนประสบการณ์แบบดั้งเดิมได้ ด้วยเหตุนี้ เราจึงท้าทายขีดจำกัดของ AI ด้วยการพัฒนา โหรา(ย): โมเดลภาษาขนาดใหญ่และอวาตาร์ 3 มิติในการพยากรณ์อนาคตด้วยไพ่ทาโรต์ ที่เชื่อมโยงศาสตร์การทำนายไพ่ทาโรต์แบบดั้งเดิมเข้ากับเทคโนโลยีสมัยใหม่ โครงการนี้ใช้เทคนิคการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) ร่วมกับระบบเสียงพูดเป็นข้อความ (Speech-to-Text: STT) และข้อความเป็นเสียง (Text-to-Speech: TTS) เพื่อสร้างประสบการณ์การพยากรณ์ที่สมจริงและมีความละเอียดอ่อนทางวัฒนธรรม รองรับทั้งภาษาไทยและอังกฤษ ผู้ใช้สามารถป้อนคำถามผ่านเสียง ระบบจะประมวลผลผ่าน STT และ AI จะตอบกลับด้วยคำพยากรณ์ผ่าน TTS พร้อมกับ อวาตาร์ 3 มิติของหมอดู ที่แสดงท่าทางเสมือนจริง แพลตฟอร์มนี้จะถูกพัฒนาให้อยู่ในรูปแบบเว็บไซต์ที่ใช้งานง่าย ทำให้ศาสตร์การพยากรณ์เข้าถึงได้มากขึ้น พร้อมทั้งผสมผสานเทคโนโลยีและวัฒนธรรมเข้าด้วยกันอย่างลงตัว เพื่อให้การพยากรณ์ไพ่ทาโรต์เป็นทั้งประสบการณ์ที่แปลกใหม่ ทันสมัย และน่าดึงดูดสำหรับผู้ใช้ในยุคปัจจุบัน