KMITL Expo 2026 LogoKMITL 66th Anniversary Logo

ผลิตภัณฑ์ปุ๋ยอินทรีย์จากมูลม้า

ผลิตภัณฑ์ปุ๋ยอินทรีย์จากมูลม้า

รายละเอียด

งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาขั้นตอนการจัดการของเสียจากม้า กระบวนการผลิตปุ๋ยอินทรีย์จากมูลม้า และความคิดเห็นต่อการใช้นวัตกรรมปุ๋ยอินทรีย์จากมูลม้า โดยใช้การวิจัยแบบผสมผสานระหว่างเชิงคุณภาพและเชิงปริมาณ ปุ๋ยอินทรีย์ดังกล่าวผลิตจากของเสียจากม้า ซึ่งเป็นของเสียที่ต้องเสียค่าใช้จ่ายในการกำจัด มาผ่านกระบวนการหมักจนกลายเป็นปุ๋ยที่เป็นมิตรต่อสิ่งแวดล้อมและมีธาตุอาหารที่จะเป็นต่อพืช จากผลการตรวจวิเคราะห์ปุ๋ยอินทรีย์ จากห้องปฏิบัติการปฐพีวิทยา คณะเทคโนโลยีเกษตร สถาบันพระจอมเกล้าเจ้าคุณทหารลาดกระบัง พบว่า ปุ๋ยอินทรีย์จากมูลม้านั้น มีธาตุอาหารที่จำเป็นต่อการเจริญเติบโตของพืช ทั้งธาตุอาหารหลัก ธาตุอาหารรอง และจุลธาตุ สะท้อนถึงศักยภาพในการกำจัดของเสียจากม้า กระบวนการผลิตปุ๋ยอินทรีย์จากมูลม้า ประสิทธิภาพของปุ๋ยอินทรีย์ และแนวทางเพิ่มคุณค่าเพื่อการขยายผลทางการตลาดเชิงพาณิชย์

วัตถุประสงค์

ปัจจุบันกีฬาขี่ม้าในประเทศไทยได้รับความนิยม และเกิดฟาร์มเลี้ยงม้าในประเทศไทยมากขึ้น ส่งผลให้เกิดปัญหาการจัดการของเสียจากม้า โดยม้าแต่ละตัวผลิตมูลเฉลี่ย 18-23 กิโลกรัมต่อวัน หรือประมาณ 1 ตันต่อเดือน หากไม่มีการจัดการที่เหมาะสม อาจก่อให้เกิดปัญหาด้านสิ่งแวดล้อม เช่น กลิ่นเหม็น การแพร่กระจายของเชื้อโรค และข้อร้องเรียนจากชุมชนโดยรอบ เจ้าของฟาร์มต้องเสียค่าใช้จ่ายในการกำจัดมูลม้า แนวทางหนึ่งที่ช่วยลดปัญหาคือการนำของเสียจากม้ามาผลิตเป็นปุ๋ยอินทรีย์ ซึ่งเป็นกระบวนการที่ช่วยลดของเสียและเพิ่มมูลค่าทางเศรษฐกิจ เพื่อพัฒนาคุณภาพปุ๋ยอินทรีย์ สามารถนำสารเร่งหมักมาใช้เพื่อลดระยะเวลาการหมัก และเสริมแหนแดงเพื่อเพิ่มปริมาณไนโตรเจนในปุ๋ย ซึ่งช่วยให้ได้ปุ๋ยที่มีประสิทธิภาพสูงขึ้นและสามารถนำไปใช้เชิงพาณิชย์ สร้างรายได้ให้กับเจ้าของฟาร์มและเป็นมิตรกับสิ่งแวดล้อม

นวัตกรรมอื่น ๆ

ผลของความหนาบรรจุภัณฑ์ต่อคุณภาพข้าวโพดหมักอาหารสัตว์

คณะเทคโนโลยีการเกษตร

ผลของความหนาบรรจุภัณฑ์ต่อคุณภาพข้าวโพดหมักอาหารสัตว์

สภาพแวดล้อมที่แปรปรวนในปัจจุบันทำให้เกิดปัญหาการขาดแคลนพืชอาหารสัตว์ในฤดูแล้งเพิ่มความรุนแรงมากขึ้น การศึกษาผลของความหนาบรรจุภัณฑ์ ต่อคุณภาพข้าวโพดอาหารสัตว์ในระหว่างการเก็บรักษาระยะยาวเพื่อคงคุณภาพของข้าวโพดหมักในฤดูแล้งเนื่องจากเกิดการขาดแคลน ผลการศึกษาพบว่า บรรจุภัณฑ์ที่มีขนาดความหนา 80, 120, 150 และ 200 ไมครอนที่อายุ 0-21 วัน มีคุณสมบัติทางกายภาพได้แก่ กลิ่น, เนื้อพืชหมัก, สี และค่าความเป็นกรด-ด่างอยู่ในเกณฑ์ดีมาก โดยกลิ่นของพืชหมักจะมีความคล้ายกลิ่นผลไม้ดอง หรือน้ำส้มสายชู เนื้อพืชหมักจะมีความแน่น ส่วนใบและลำต้นคงสภาพเดิม สีของพืชหมักมีสีเหลืองอมเขียว และมีค่าความเป็นกรด-ด่างอยู่ระหว่าง 3.7-4.7 การวิเคราะห์ปริมาณกรดแลคติก พบว่า บรรจุภัณฑ์ที่มีขนาดความหนา 200 ไมครอนที่อายุเก็บรักษา 21 วัน มีปริมาณกรดแลคติกมากที่สุด (5.64%) และคุณค่าทางโภชนะของข้าวโพดหมักในบรรจุภัณฑ์ไม่มีความแตกต่างกันทางสถิติ

ต้นแบบระบบเว็บแอปพลิเคชันสำหรับระบุและตรวจนับจำนวนชนิดเครื่องมือทันตกรรมหัตถการด้วยวิธีการเรียนรู้เชิงลึก

คณะเทคโนโลยีสารสนเทศ

ต้นแบบระบบเว็บแอปพลิเคชันสำหรับระบุและตรวจนับจำนวนชนิดเครื่องมือทันตกรรมหัตถการด้วยวิธีการเรียนรู้เชิงลึก

โครงงานนี้จึงได้พัฒนาระบบปัญญาประดิษฐ์สำหรับระบุชนิดเครื่องมือทันตกรรมหัตถการเพื่อตรวจนับจำนวนด้วยวิธีการเรียนรู้เชิงลึก โดยเป็นการตรวจนับความครบถ้วนของอุปกรณ์ที่นำไปใช้ มีใช้วิธีการตรวจจับวัตถุ(Object Detection) ซึ่งการตรวจจับวัตถุช่วยให้สามารถตรวจจับอุปกรณ์ทันตกรรหัตถการทั้งหมดหลังจากการใช้งาน เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพ ความแม่นยำ อีกทั้งสามารถตรวจนับเครื่องมือต่างๆได้พร้อมกันหลายๆภาพเพื่อช่วยลดเวลาและความล่าช้าในกระบวนการตรวจสอบและนับจำนวนเครื่องมือทั้งหมด รวมถึงข้อมูลจำนวนและชนิดของอุปกรณ์ สามารถส่งออกไปยังฐานข้อมูลเพื่อนำข้อมูลไปใช้งานต่อได้อีกด้วย

การตรวจสอบการปลอมปนของอายุการเก็บรักษาข้าวพันธุ์ขาวดอกมะลิ 105  ด้วยเทคนิคเนียร์อินฟราเรดสเปกโทรสโกปี

คณะวิศวกรรมศาสตร์

การตรวจสอบการปลอมปนของอายุการเก็บรักษาข้าวพันธุ์ขาวดอกมะลิ 105 ด้วยเทคนิคเนียร์อินฟราเรดสเปกโทรสโกปี

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