ชุดจำลองระบบปลูกผักไฮโดรโปนิกส์ระบบน้ำไหลขนาดเล็กที่มีการมอนิเตอร์ ดูแลและควบคุมปริมาณปุ๋ยในระบบ
ในปัจจุบันผู้คนหันมาสนใจการปลูกผักไฮโดรโปนิกส์เพื่อสำหรับการบริโภคภายในครัวเรือนมากขึ้น และด้วยวิถีชีวิตในปัจจุบันที่มีพื้นที่จำกัดและมีเวลาที่จำกัด การดูแลและติดตั้งระบบปลูกผักไฮโดรโปนิกส์จึงยังมีข้อจำกัดเหล่านี้ การมีตัวช่วยในการดูแลผักและใช้พื้นที่ขนาดเล็กจะช่วยตอบโจทย์ให้กับวิถีชีวิตของคนในปัจจุบัน ที่มีเวลาดูแลฟาร์มและพื้นที่ที่จำกัด
คณะสถาปัตยกรรม ศิลปะและการออกแบบ
โครงงานออกแบบของเล่นจากเศษไม้เหลือทิ้งจาก บริษัท พาเลท เมกเกอร์ กรุ๊ป จำกัด
วิทยาเขตชุมพรเขตรอุดมศักดิ์
โครงงานนี้จัดทำขึ้นเพื่อออกแบบ และพัฒนาระบบติดตามดวงตาเพื่อช่วยเหลือการสื่อสารสำหรับผู้ป่วยอัมพาตที่ไม่สามารถเคลื่อนไหวร่างกายได้ ระบบนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อให้ผู้ป่วยสามารถสื่อสาร หรือบอกความต้องการกับผู้ดูแล หรือสมาชิกในครอบครัวด้วยวิธีการตรวจจับและติดตามดวงตาด้วยอุปกรณ์ Tobii Eye Tracker 5 วิธีการนี้เป็นการสื่อสารแทนการขยับร่างกาย หรือการพูดของผู้ป่วยอัมพาต ระบบสามารถตรวจจับและติดตามดวงตาที่ระยะสายตา 55 ถึง 85 เซนติเมตร ระบบถูกออกแบบให้สามารถติดตั้งได้บนคอมพิวเตอร์เพื่อง่ายต่อการใช้งาน หน้าจอของโปรแกรมประกอบด้วย 3 ส่วน 1) ชุดคำสั่งทางความรู้สึก และ 2) ชุดคำสั่งทางความต้องการ 3) ชุดคำสั่งเพิ่มเติม สามารถรับค่าได้จากแป้นพิมพ์เสมือนทั้งภาษาไทยและภาษาอังกฤษ และสามารถระบุความต้องการเพิ่มเติมผ่านการพิมพ์ด้วยการตรวจจับสายตา นอกจากนี้ระบบยังสามารถสร้างเสียงสังเคราะห์จากข้อความที่มีความยากในการอ่านออกเสียง ส่งข้อความแจ้งเตือนไปที่แอปพลิเคชันไลน์ และจัดเก็บข้อมูลการใช้งานบนฐานข้อมูลในรูปแบบแดชบอร์ด จากผลการทดสอบระบบพบว่าระยะทาง 65 ถึง 75 เซนติเมตร เป็นระยะที่ตรวจจับที่ดีที่สุดเนื่องจากมีค่าความคลาดเคลื่อนไม่เกิน 1 เปอร์เซ็นต์ สามารถตอบสนองการมองเพื่อสื่อสารผ่านเสียงตามปุ่มการทำงานต่าง ๆ ได้อย่างถูกต้องโดยใช้เวลา 3 วินาที ระบบนี้สามารถติดตามดวงตาของผู้ป่วยอัมพาตที่ไม่สามารถเคลื่อนไหวร่างกายได้เพื่อช่วยในการสื่อสาร เช่น การแสดงความรู้สึก การแสดงความต้องการ เป็นต้น ซึ่งเป็นวิธีการสื่อสารที่มีประสิทธิภาพต่อผู้ป่วยและผู้ดูแลหรือสมาชิกในครอบครัวให้มีความเข้าใจต่อผู้ป่วยมากยิ่งขึ้น
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