งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อพัฒนาระบบโครงข่ายประสาทเทียมแบบคอนโวลูชัน (Deep Convolutional Neural Networks - CNNs) สำหรับการระบุเม็ดยาอย่างแม่นยำ เพื่อแก้ไขข้อจำกัดของการพิสูจน์เอกลักษณ์เม็ดยาด้วยทรัพยากรมนุษย์ โดยใช้ข้อมูลรูปภาพจำนวน 1,250 ภาพ จากยาสามัญประจำบ้าน 10 ชนิด นำมาทดสอบกับโมเดล YOLO ที่แตกต่างกันภายใต้เงื่อนไขต่างๆ ผลการทดลองพบว่า การใช้แสงธรรมชาติให้ผลดีกว่าเมื่อทดสอบด้วยระบบโครงข่ายประสาทเทียมแบบคอนโวลูชัน เมื่อเปรียบเทียบกับแสงจากกล่องสตูดิโอ นอกจากนี้ โมเดล YOLOv5-tiny แสดงความแม่นยำสูงสุดในการตรวจจับเม็ดยา ขณะที่โมเดล EfficientNet_b0 ให้ผลลัพธ์ดีที่สุดในการจำแนกเม็ดยา แม้ว่าระบบโครงข่ายประสาทเทียมแบบคอนโวลูชันที่พัฒนาขึ้นนี้จะให้ผลลัพธ์ที่น่าพึงพอใจ แต่ยังมีข้อจำกัดในเรื่องชนิดของเม็ดยาและจำนวนภาพที่ใช้ในการศึกษา อย่างไรก็ตาม งานวิจัยนี้มีศักยภาพในการส่งเสริมความปลอดภัยในการใช้ยาทั้งในระบบสาธารณสุขและผู้ป่วยนอก รวมถึงลดปัญหาที่อาจเกิดขึ้นจากการใช้ยาผิดพลาด
The increasing complexity of pharmaceutical treatments requires precise pill identification to ensure patient safety. Traditional methods for pill reconciliation rely on human experts, which are time-consuming and prone to errors. Deep Convolutional Neural Networks (CNNs), particularly effective in image processing, offer a promising solution for automating and enhancing these processes.
คณะเทคโนโลยีการเกษตร
โปรเจ็คสวนสาธารณะ : บับเบิ้ลเดล ปาร์ค เป็นสวนสาธารณะแบบใหม่ที่ สวนพระนคร เขตลาดกระบัง จ.กรุงเทพมหานคร เพื่อให้มีความทันสมัย สนุกสนาน ด้วยแนวคิดใช้ฟองอากาศเข้ามาเติมสีสันให้เชื่อมต่อกับธรรมชาติในแบบที่ไม่เหมือนที่ใด
คณะวิศวกรรมศาสตร์
โครงการนี้จัดทำขึ้นเพื่อตอบสนองความต้องการในการพัฒนาทักษะและองค์ความรู้ด้านระบบนิวเมติกส์และการควบคุมอัตโนมัติ ซึ่งเป็นหัวใจสำคัญในอุตสาหกรรมการผลิตในปัจจุบัน โดยระบบนิวเมติกส์มีบทบาทสำคัญในกระบวนการผลิตหลายประเภท เช่น การควบคุมเครื่องจักร อุปกรณ์อัตโนมัติ และระบบสายการผลิต อย่างไรก็ตาม ภาควิชาวิศวกรรมวัดคุมไม่มีห้องปฏิบัติการที่รองรับการศึกษาและทดลองเกี่ยวกับระบบนิวเมติกส์ เนื่องจากอุปกรณ์เดิมที่เคยใช้เกิดการชำรุดและไม่ได้รับการซ่อมแซม ทำให้นักศึกษาขาดโอกาสในการฝึกฝนทักษะที่สำคัญต่อการทำงานในภาคอุตสาหกรรม คณะผู้จัดทำเห็นถึงความจำเป็นในการฟื้นฟูและพัฒนาห้องปฏิบัติการนิวเมติกส์ให้สามารถตอบโจทย์การเรียนการสอนและการวิจัยได้อย่างมีประสิทธิภาพ โดยปริญญานิพนธ์นี้มุ่งเน้นการศึกษาและพัฒนาระบบควบคุมแขนกลอุตสาหกรรมและระบบนิวเมติกส์ ควบคู่ไปกับการบูรณาการเทคโนโลยีสมัยใหม่ เช่น PLC (Programmable Logic Controller) และ AI Vision ซึ่งสามารถนำไปประยุกต์ใช้งานจริงในบริบทอุตสาหกรรม ผลการดำเนินงานในโครงการนี้นอกจากจะช่วยเสริมสร้างความเข้าใจในเทคโนโลยีที่เกี่ยวข้องแล้ว ยังมุ่งหวังที่จะพัฒนาห้องปฏิบัติการให้กลายเป็นแหล่งเรียนรู้ที่สำคัญสำหรับนักศึกษารุ่นปัจจุบันและรุ่นถัดไป รวมถึงเพิ่มขีดความสามารถในการแข่งขันของนักศึกษาในตลาดแรงงาน พร้อมทั้งสนับสนุนการพัฒนานวัตกรรมในอุตสาหกรรมการผลิตต่อไปในอนาคต
คณะวิศวกรรมศาสตร์
โครงการนี้จัดทำขึ้นเพื่อตอบสนองต่อปัญหาในทางการแพทย์ที่เกี่ยวข้องกับกระบวนการนับและแยกเซลล์เม็ดเลือดจากตัวอย่าง ซึ่งเป็นกระบวนการที่ต้องใช้เวลาและความแม่นยำสูง เพื่อช่วยลดภาระของบุคลากรทางการแพทย์ ทางผู้จัดทำจึงได้พัฒนา แพลตฟอร์มและระบบปัญญาประดิษฐ์ (AI) ที่สามารถจำแนกประเภทและนับจำนวนเซลล์จากภาพตัวอย่างได้โดยอัตโนมัติ ระบบนี้ถูกออกแบบมาเพื่อช่วยผ่อนแรงนักเทคนิคการแพทย์ให้สามารถทำงานได้อย่างรวดเร็วและแม่นยำยิ่งขึ้น ลดระยะเวลาในการตรวจวิเคราะห์ อีกทั้งยังเป็นการส่งเสริมการพัฒนาเทคโนโลยีในวงการแพทย์ เพื่อให้สามารถรองรับการใช้งานในระดับห้องเรียน ห้องปฏิบัติการจนถึงโรงพยาบาลได้อย่างมีประสิทธิภาพ