KMITL Innovation Expo 2025 Logo

ระบบตรวจสอบฝุ่นบนแผงโซลาร์เซลล์

รายละเอียด

แผงโซลาร์เซลล์ที่ใช้กันในครัวเรือน ในปัจจุบันยังขาดระบบตรวจสอบที่มีประสิทธิภาพ ซึ่งส่งผลกระทบต่อการใช้งานอย่างมีประสิทธิภาพสูงสุด งานวิจัยนี้มีเป้าหมายในการออกแบบระบบตรวจสอบผ่านเทคโนโลยี Internet of Things (IoT) และ Machine Learning มาใช้ในการคาดการณ์กระแส และแรงดันไฟฟ้าที่ผลิตโดยแผงโซลาร์เซลล์ การศึกษาทดลองพบว่ามีความสัมพันธ์ระหว่างการสะสมของฝุ่นกับกระแสไฟฟ้าที่แผงโซลาร์เซลล์สามารถผลิตได้ ระบบที่นำเสนอสามารถคาดการณ์เวลาที่เหมาะสมในการทำความสะอาด

วัตถุประสงค์

ประเทศไทยนั้นเป็นประเทศในเขตร้อนที่เหมาะสมต่อการติดตั้งโซลาร์เซลล์เป็นอย่างมาก แต่เนื่องด้วยปริมาณฝุ่นเพิ่มขึ้นในทุกๆ ปี ซึ่งปริมาณฝุ่นนี้มีผลกระทบต่อแผงโซลาร์เซลล์ จึงมีแนวคิดในการพัฒนาระบบติดตามดูแลแผงสำหรับครัวเรือน ที่โดยส่วนใหญ่ไม่ได้มีการดูแลอย่างเหมาะสม

นวัตกรรมอื่น ๆ

การเสริมสารอาหารในแครกเกอร์ด้วยกากกาแฟ

คณะอุตสาหกรรมอาหาร

การเสริมสารอาหารในแครกเกอร์ด้วยกากกาแฟ

กากกาแฟเป็นส่วนเหลือจากการชงกาแที่มีส่วนของสารอาหารหลายชนิด งานวิจัยนี้จึงใช้กากกาแฟเป็นส่วนผสมในผลิตภัณฑ์แครกเกอร์ โดยศึกษาสูตรและกระบวนการผลิตแครกเกอร์สูตรพื้นฐานที่ได้รับความนิยม ก่อนการเสริมด้วยกากกาแฟที่อัตราส่วนต่างๆ ผลการทดลองพบว่าการใส่กากกาแฟในแครกเกอร์ ได้รับคะแนนความชอบจากผู้บริโภค โดยเฉพาะผู้ที่ดื่มกาแฟ อีกทั้งยังกากกาแฟยังสามารถเพิ่มปริมาณสารอาหาร โดยเฉพาะคาร์โบไฮเดรต ไฟเบอร์ให้กับผลิตภัณฑ์

ระบบวินิจฉัยดีซ่านอัจฉริยะ

คณะวิศวกรรมศาสตร์

ระบบวินิจฉัยดีซ่านอัจฉริยะ

การตรวจวินิจฉัยโรคดีซ่าน ซึ่งเป็นภาวะที่พบได้ทั่วไปในทารกเนื่องจากระดับบิลิรูบินในเลือดที่สูงขึ้น มักต้องการการวินิจฉัยและการตรวจสอบอย่างรวดเร็วเพื่อป้องกันภาวะแทรกซ้อนร้ายแรง โดยเฉพาะในทารกแรกเกิด วิธีการวินิจฉัยแบบดั้งเดิมสามารถใช้เวลานานและอาจเกิดข้อผิดพลาดจากมนุษย์ได้ งานวิจัยนี้เสนอแนวทางในการตรวจวินิจฉัยโรคดีซ่านแบบเรียลไทม์โดยใช้เทคนิคการประมวลผลภาพขั้นสูงและอัลกอริทึมแมชชีนเลิร์นนิง โดยการวิเคราะห์ภาพที่ถ่ายในพื้นที่สี RGB จะมีการสกัดและประมวลผลค่าพิกเซลผ่านการปรับค่าเกณฑ์ของ Otsu และการดำเนินการทางสัณฐานวิทยาเพื่อตรวจจับรูปแบบสีที่บ่งบอกถึงโรคดีซ่าน จากนั้นตัวจำแนกจะถูกฝึกฝนเพื่อแยกแยะระหว่างภาวะปกติและภาวะดีซ่าน นำเสนอนวัตกรรมเครื่องมือวินิจฉัยที่แม่นยำและมีประสิทธิภาพ การทำงานแบบเรียลไทม์ทำให้ระบบนี้เหมาะสำหรับสถานพยาบาล โดยให้ข้อมูลเชิงลึกที่ทันเวลาแก่บุคลากรทางการแพทย์เพื่อปรับปรุงผลลัพธ์ของผู้ป่วย วิธีการที่เสนอนี้เป็นนวัตกรรมสำคัญในด้านการดูแลสุขภาพ โดยการรวมปัญญาประดิษฐ์และการถ่ายภาพทางการแพทย์เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในการตรวจวินิจฉัยและจัดการโรคดีซ่านได้เร็วขึ้น ลดการพึ่งพาการแทรกแซงแบบแมนนวล และปรับปรุงการให้บริการด้านสุขภาพโดยรวม

ระบบปัญญาประดิษฐ์ของสรรพสิ่งสำหรับติดตามและควบคุมการให้น้ำพืชโดยใช้ข้อมูลสภาพอากาศ

วิทยาเขตชุมพรเขตรอุดมศักดิ์

ระบบปัญญาประดิษฐ์ของสรรพสิ่งสำหรับติดตามและควบคุมการให้น้ำพืชโดยใช้ข้อมูลสภาพอากาศ

งานวิจัยนี้เป็นการออกแบบและสร้างเครื่องต้นแบบระบบปัญญาประดิษฐ์ของสรรพสิ่งสำหรับติดตามและควบคุมการให้น้ำพืชโดยใช้ข้อมูลสภาพอากาศ โดยระบบประกอบไป 4 ส่วนสำคัญ คือ ส่วนที่ 1 สถานีตรวจวัดสภาพอากาศ (Weather Station) ประกอบไปด้วยเซ็นเซอร์ต่าง ๆ เช่น อุณหภูมิอากาศ ความชื้นสัมพัทธ์ ความเร็วลม และความยาวนานของแสง เป็นต้น ส่วนที่ 2 หน่วยประมวลผล (Controller Unit) โดยจะมีการติดตั้งอัลกอริทึมหรือแบบจำลองการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อใช้ประเมินค่าการคายระเหยน้ำของพืชอ้างอิง (ETo) และจะใช้คำนวณร่วมกับค่าสัมประสิทธิ์การใช้น้ำของพืชนั้น ๆ (Crop Coefficient: Kc) และข้อมูล อื่น ๆ เกี่ยวกับพืชนั้น ๆ เพื่อประเมินปริมาณการใช้น้ำตามความต้องการของพืชโดยอัตโนมัติ ส่วนที่ 3 ส่วนติดต่อผู้ใช้งานและหน้าจอแสดงผล (User Interface (UI) and Display) เป็นส่วนที่ให้เกษตรกรหรือผู้ใช้งานสามารถป้อนข้อมูลเกี่ยวกับชนิดของพืช ชนิดของดินที่ปลูก ประเภท ของระบบการให้น้ำ จำนวนหัวจ่ายน้ำ ระยะปลูก และช่วงการเจริญเติบโตของพืช เป็นต้น และส่วนที่ 4 หน่วยควบคุมและหัวจ่ายน้ำ (Irrigation Unit)