KMITL Innovation Expo 2025 Logo

ระบบตรวจจับและระบุตำแหน่งผลมะม่วงแบบสามมิติ

ระบบตรวจจับและระบุตำแหน่งผลมะม่วงแบบสามมิติ

รายละเอียด

การประเมินผลผลิตของผลมะม่วง และพฤติกรรมของผู้บริโภคที่มีความตระหนักถึงที่มาของผลผลิตมากยิ่งขึ้น ต้องการตรวจสอบย้อนกลับถึงที่มาของผลผลิตว่าผลผลิตนั้นๆได้รับการดูแลมาอย่างไรผ่านการระบุตำแหน่งของผลนั้นๆ ความเกี่ยวเนื่องกันถึงลักษะของผลผลิตที่เป็นผลมาจากวิธีการดูแลผลหรือต้นของผลผลิตในขณะที่ยังไม่ถูกเก็บเกี่ยว ดังนั้นเพื่อสร้างแบบจำลองที่สามารถตรวจจับและระบุตำแหน่งของผลมะม่วง โดยใช้ภาพถ่าย 2 มิติ ด้วยวิธีการ Deep Learning Model และเพื่อศึกษาเทคนิคการระบุพิกัดของผลมะม่วงในโลกจริงจากภาพภาพ 2 มิติ มีการใช้โมเดล YOLOv8 เพื่อ Object detection ร่วมกับเทคนิคการสอบเทียบกล้อง (Camera Calibration) และ Triangulation เพื่อหาตำแหน่ง 3 มิติ ของผลมะม่วงในภาพที่ถูกตรวจจับได้ จากการทำการทดลองหาตำแหน่งทั้งหมด 125 ครั้ง ที่มีการสุ่มค่าตำแหน่งของผลมะม่วง และตำแหน่งของกล้องที่มีมุม Yaw และ Pitch ที่แตกต่างกัน โดยการใช้ค่า Parameter จากรูปที่ถ่ายถัดไปมาเปรียบเทียบกันเพื่อหาตำแหน่งจริง 3 มิติ ที่ได้ผลความถูกต้องที่..... จากการใช้โมเดล YOLOv8 ที่มีค่าทำนาย Precision, Recall, mAP50, mAP50-95 และ F1-Score ได้แก่ 0.928, 0.901, 0.965, 0.785 และ 0.914 ตามลำดับ ซึ่งมีความแม่นยำที่มากพอเพื่อทำนายตำแหน่งของผลมะม่วงที่มีความคลาดเคลื่อนประมาณ 38 เซนติเมตร

วัตถุประสงค์

ในปัจจุบัน เทคโนโลยีทางการเกษตรได้รับการพัฒนาอย่างต่อเนื่อง เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในการผลิตและการจัดการผลผลิตอย่างแม่นยำ การตรวจจับตำแหน่งของผลผลิตในพื้นที่เกษตรกรรมถือเป็นหนึ่งในความท้าทายสำคัญที่นักวิจัยและผู้ประกอบการในอุตสาหกรรมเกษตรกรรมต้องการหาทางออก โดยเฉพาะการตรวจจับและการประเมินผลผลิตของผลมะม่วง ที่เป็นผลไม้ที่มีความสำคัญทางเศรษฐกิจในหลายประเทศ ซึ่งประเทศไทยเป็นหนึ่งในผู้ผลิตมะม่วงรายใหญ่ของโลก รวมถึงพฤติกรรมของผู้บริโภคที่มีความตระหนักถึงที่มาของผลผลิตมากยิ่งขึ้น ต้องการตรวจสอบย้อนกลับถึงที่มาของผลผลิตว่าผลผลิตนั้นๆได้รับการดูแลมาอย่างไรผ่านการระบุตำแหน่งของผลนั้นๆ ทั้งเป็นแหล่งข้อมูลที่บ่งบอกถึงลักษะของผลผลิตที่ได้มาได้ผ่านการดูแลรูปแบบใดในขณะที่ยังไม่ถูกเก็บเกี่ยว การพัฒนาเทคนิคในการหาตำแหน่งบนโลกจริง 3 มิติ ของมะม่วงจากข้อมูลภาพ 2 มิติ จึงเป็นเรื่องที่มีความสำคัญอย่างยิ่งในด้านการเกษตร เนื่องจากการตรวจจับและการประเมินผลผลิตในพื้นที่เกษตรกรรมเป็นขั้นตอนสำคัญในการจัดการและการเก็บเกี่ยวผลผลิต เทคนิคที่ใช้ในงานวิจัยนี้คือการผสมผสานระหว่างการสอบเทียบกล้อง (Camera Calibration) การตรวจจับวัตถุจากภาพ 2 มิติเพื่อคำนวณตำแหน่งในมิติ 3 มิติ โดยเทคนิค Triangulation และเทคโนโลยีการตรวจจับภาพที่มีความแม่นยำสูงอย่าง YOLOv8 มาใช้ ซึ่งเป็นโมเดลที่พัฒนาโดยใช้การเรียนรู้เชิงลึก (deep learning) ที่มีประสิทธิภาพในการตรวจจับวัตถุในภาพได้อย่างรวดเร็วและแม่นยำ ทั้งนี้ผู้จัดทำจึงมีแนวคิดที่ต้องการพัฒนาวิธีการหาตำแหน่งของผลมะม่วง เพื่อเพิ่มความสามารถในการประเมินผลผลิตทางการเกษตร ซึ่งเป็นปัจจัยสำคัญในการทำการเกษตรแบบเกษตรแม่นยำ (Precision Agriculture) การใช้เทคโนโลยีที่มีความแม่นยำสูงในการตรวจจับและประมวลผลข้อมูลภาพสามารถช่วยให้การจัดการผลผลิตในภาคเกษตรกรรมมีประสิทธิภาพมากขึ้น การรับรู้ข้อมูลของผลผลิต ลดความผิดพลาดในการประเมิน และความรวดเร็วในการจัดการ นอกจากนี้ยังสามารถนำไปประยุกต์ใช้ในการพัฒนาเทคโนโลยีใหม่ๆ ที่สามารถช่วยเพิ่มผลผลิตในภาคเกษตรกรรมและเสริมสร้างความยั่งยืนในอุตสาหกรรมเกษตรกรรมในอนาคต

นวัตกรรมอื่น ๆ

JALA (เทียนหอมไขข้าวหอมมะลิ)

คณะบริหารธุรกิจ

JALA (เทียนหอมไขข้าวหอมมะลิ)

แบรนด์ JALA ได้ก่อตั้งธุรกิจเทียนหอมไขข้าวหอมมะลิขึ้นจากความต้องการแก้ปัญหาความเครียด ในชีวิตประจำวัน โดยใช้ศาสตร์ “สุคนธบำบัด (Aromatherapy)” ในการผ่อนคลายอารมณ์และบำบัดความเครียด เทียนหอมจากไขข้าวหอมมะลิถือเป็นนวัตกรรมที่โดดเด่น ด้วยคุณสมบัติที่เผาไหม้สะอาด ปลอดภัยต่อผู้ใช้และสิ่งแวดล้อมมากขึ้น อุดมด้วยวิตามินอีที่ช่วยบำรุงผิวและยังคงกลิ่นหอมที่เป็นเอกลักษณ์สร้างความผ่อนคลายได้อย่างแท้จริง JALA ตั้งเป้าหมายที่จะนำเสนอผลิตภัณฑ์ที่ผสมผสานความเป็นไทยกับดีไซน์แบบโมเดิร์น ทำให้เทียนหอมของแบรนด์นี้ไม่เพียงแต่เป็นสินค้าที่มีประโยชน์ในการบำบัด แต่ยังสะท้อนถึงวัฒนธรรมและเอกลักษณ์ความเป็นไทยที่ทันสมัย พร้อมทั้งตอบสนองต่อกลุ่มลูกค้าที่ใส่ใจสุขภาพและสิ่งแวดล้อม

การวิเคราะห์อารมณ์ตามแง่มุมในรีวิวสินค้าออนไลน์

คณะวิทยาศาสตร์

การวิเคราะห์อารมณ์ตามแง่มุมในรีวิวสินค้าออนไลน์

ในยุคที่ข้อมูลรีวิวสินค้าบนแพลตฟอร์มอีคอมเมิร์ซมีจำนวนมาก การสรุปความคิดเห็นให้เข้าใจง่ายและใช้งานได้จริงจึงเป็นสิ่งสำคัญ งานวิจัยนี้นำเสนอระบบวิเคราะห์รีวิวสินค้าด้วย Aspect-Based Sentiment Analysis (ABSA) ซึ่งเป็นเทคนิคใน Natural Language Processing (NLP) ที่สามารถแยกแยะแง่มุมสำคัญของรีวิว (เช่น การจัดส่ง คุณภาพสินค้า บรรจุภัณฑ์) และวิเคราะห์อารมณ์ (บวก ลบ หรือเป็นกลาง) ของแต่ละแง่มุม ระบบนี้ช่วยให้ผู้บริโภคและร้านค้าสามารถเข้าถึงข้อมูลเชิงลึกได้อย่างมีประสิทธิภาพ โครงการนี้ได้พัฒนา AI สำหรับการวิเคราะห์ ABSA ภาษาไทย โดยใช้ WangchanBERTa ซึ่งฝึกบนข้อมูลภาษาไทย และเปรียบเทียบกับโมเดลต่างๆ เช่น TF-IDF + Logistic Regression, Word2Vec + BiLSTM, และ Multilingual BERT (mBERT/XLM-R) เพื่อประเมินประสิทธิภาพในด้านความแม่นยำ ความเร็ว และการใช้ทรัพยากร นอกจากนี้ยังมีการแสดงผลผ่าน Dashboard Visualization เพื่อให้ผู้ใช้เข้าใจแนวโน้มของรีวิวได้อย่างรวดเร็ว ผลลัพธ์ที่คาดหวังคือการพัฒนาเครื่องมือ AI ที่ใช้งานจริงในอุตสาหกรรมอีคอมเมิร์ซ ช่วยให้ผู้บริโภคตัดสินใจซื้อสินค้าได้ง่ายขึ้น และช่วยร้านค้าในการปรับปรุงผลิตภัณฑ์และบริการได้อย่างมีประสิทธิภาพ

บทเรียนคอมพิวเตอร์ช่วยสอน เรื่อง การออกแบบห้องครัวภายในบ้านพักอาศัย

คณะครุศาสตร์อุตสาหกรรมและเทคโนโลยี

บทเรียนคอมพิวเตอร์ช่วยสอน เรื่อง การออกแบบห้องครัวภายในบ้านพักอาศัย

วิทยานิพนธ์ฉบับนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อการสร้างบทเรียนคอมพิวเตอร์ช่วยสอน เรื่อง การออกแบบห้องครัวภายในบ้านพักอาศัย สำหรับนักศึกษาปริญญาตรี สาขาการออกแบบสภาพแวดล้อมภายใน ภาควิชาครุศาสตร์สถาปัตยกรรมและการออกแบบ คณะครุศาสตร์อุตสาหกรรมและเทคโนโลยี สถาบันเทคโนโลยีพระจอมเกล้าเจ้าคุณทหารลาดกระบัง จำนวน 20 คน ปีการศึกษา 2567 เพื่อเป็นสื่อสำหรับการเรียนรู้ด้วยตนเองและเพื่อสร้างความเข้าใจให้แก่ผู้เรียนมากยิ่งขึ้น โดยบทเรียนคอมพิวเตอร์ช่วยสอนนี้ จะมีเนื้อหาการเรียนรู้ เรื่อง การออกแบบห้องครัวภายในบ้านพักอาศัย แบบฝึกทักษะการเรียนรู้และแบบทดสอบวัดผลสัมฤทธิ์ทางการเรียน อีกทั้งยังมีการโต้ตอบระหว่างผู้เรียนกับบทเรียนได้ด้วยตนเอง เพื่อทำให้ผู้เรียนมีความสนใจบทเรียนมากยิ่งขึ้น โดยมีสมมุติฐานการวิจัยว่า บทเรียนนคอมพิวเตอร์ช่วยสอน วิชา การออกแบบสภาพแวดล้อมภายใน 1 เรื่อง การออกแบบห้องครัวภายในบ้านพักอาศัย มีประสิทธิภาพตามเกณฑ์ E1/E2 ไม่ต่ำกว่า 80/80 เนื่องจากบทเรียนคอมพิวเตอร์ช่วยสอน เรื่อง การออกแบบห้องครัวภายในบ้านพักอาศัยเน้นการพัฒนาทางด้านความรู้ของผู้เรียนเป็นสำคัญและผลสัมฤทธิ์ทางการเรียนของนักศึกษาที่เรียนด้วยบทเรียนคอมพิวเตอร์ช่วยสอน วิชา การออกแบบสภาพแวดล้อมภายใน 1 เรื่อง การออกแบบห้องครัวภายในบ้านพักอาศัยหลังเรียนสูงกว่าก่อนเรียน อย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ ผลการวิจัย พบว่า บทเรียนคอมพิวเตอร์ วิชา การออกแบบสภาพแวดล้อมภายใน 1 เรื่อง การออกแบบห้องครัวภายในบ้านพักอาศัย มีประสิทธิภาพ เท่ากับ 71.50/89.00 ซึ่งเป็นไปตามเกณฑ์ 80/80 ผลสัมฤทธิ์ทางการเรียนโดยใช้บทเรียนคอมพิวเตอร์ช่วยสอนของผู้เรียนสูงกว่าก่อนเรียน