การดำเนินการวิจัยนี้จะเริ่มจากการทบทวนวรรณกรรมและงานวิจัยที่เกี่ยวข้องเพื่อศึกษาเทคโนโลยีและวิธีการที่มีอยู่ในปัจจุบันสำหรับการรู้จำท่าทางมือและการประยุกต์ใช้ในการควบคุมอุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์ เช่น โดรน หุ่นยนต์ หรือการเล่นเกม ฯลฯ เป็นต้น จากนั้นจะทำการออกแบบและพัฒนาระบบการรู้จำท่าทางมือโดยใช้เทคนิคการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) และการประมวลผลภาพ โดยเน้นการพัฒนาอัลกอริทึมที่สามารถทำงานได้อย่างรวดเร็วและแม่นยำ เหมาะสมกับการควบคุมแบบเรียลไทม์ ระบบที่พัฒนาขึ้นจะถูกทดสอบและปรับปรุงโดยใช้สถานการณ์จำลองต่าง ๆ เพื่อประเมินประสิทธิภาพและความแม่นยำในสภาพแวดล้อมที่หลากหลาย นอกจากนี้ ยังมีการพัฒนาส่วนติดต่อผู้ใช้ (User Interface) ที่ใช้งานง่ายและเป็นมิตรกับผู้ใช้ทุกกลุ่ม รวมถึงการทำวิจัยเชิงคุณภาพเพื่อรับฟังความคิดเห็นและข้อเสนอแนะจากผู้ใช้ทั้งมือใหม่และผู้เชี่ยวชาญ ซึ่งจะนำไปสู่การปรับปรุงและพัฒนาระบบให้ตอบสนองความต้องการของผู้ใช้ได้อย่างแท้จริง ในท้ายที่สุด ผลการวิจัยนี้จะนำไปสู่การพัฒนาต้นแบบระบบควบคุมด้วยการรู้จำท่าทางมือที่มีประสิทธิภาพ ซึ่งสามารถนำไปประยุกต์ใช้ได้จริงในอุตสาหกรรมและการบันเทิง อันจะนำไปสู่การพัฒนานวัตกรรมและเทคโนโลยีใหม่ ๆ ในอนาคต
ในยุคปัจจุบัน เทคโนโลยีโดรน หุ่นยนต์ และเกมดิจิทัลได้เข้ามามีบทบาทสำคัญในชีวิตประจำวันและอุตสาหกรรมต่าง ๆ มากขึ้นอย่างต่อเนื่อง การควบคุมอุปกรณ์เหล่านี้ส่วนใหญ่ยังคงพึ่งพารีโมทคอนโทรล จอยสติก หรืออุปกรณ์ควบคุมเฉพาะทาง ซึ่งอาจมีข้อจำกัดในด้านความยืดหยุ่น ความเป็นธรรมชาติในการใช้งาน และการเข้าถึงสำหรับผู้ใช้บางกลุ่ม เช่น ผู้พิการ หรือผู้สูงอายุ นอกจากนี้ ในสถานการณ์ที่ต้องการความคล่องตัวสูง เช่น การควบคุมโดรนในพื้นที่จำกัด หรือการเล่นเกมที่ต้องการการตอบสนองที่รวดเร็ว การใช้อุปกรณ์ควบคุมแบบดั้งเดิมอาจเป็นข้อจำกัดในการเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานหรือประสบการณ์การเล่นเกม การพัฒนาเทคโนโลยีการรู้จำท่าทางมือ (Hand Gesture Recognition) จึงเป็นแนวทางที่มีศักยภาพอย่างสูงในการแก้ไขปัญหาดังกล่าว โดยเทคโนโลยีนี้สามารถช่วยให้ผู้ใช้ควบคุมโดรน หุ่นยนต์ หรือเล่นเกม ฯลฯ เป็นต้น ได้อย่างเป็นธรรมชาติมากขึ้น เพียงแค่ใช้ท่าทางมือที่กำหนดไว้ ซึ่งนอกจากจะเพิ่มความสะดวกสบายและความคล่องตัวในการควบคุมแล้ว ยังช่วยเพิ่มความสามารถในการเข้าถึงเทคโนโลยีสำหรับผู้ใช้ที่มีข้อจำกัดทางร่างกาย อีกทั้งยังเปิดโอกาสให้มีการพัฒนารูปแบบการควบคุมและการเล่นเกมแบบใหม่ ๆ ที่ไม่เคยมีมาก่อน

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

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

คณะวิทยาศาสตร์
โครงงานนี้มุ่งเน้นการศึกษาและพัฒนาระบบการลงทุนระยะสั้นโดยซื้อขายทองคำในตลาดแลกเปลี่ยนเงินตราต่างประเทศ โดยประยุกต์ใช้เทคนิคการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) เพื่อวิเคราะห์และคาดการณ์แนวโน้มของกราฟราคา ระบบที่พัฒนานี้ใช้กระบวนการเฟ้นสุ่ม (Stochastic Process) ในการกำหนดจุดตัดขาดทุน (Stop Loss) เพื่อเพิ่มค่าผลตอบแทนที่คาดหวังสูงสุด และใช้แนวคิดจากทฤษฎีเกม (Game Theory) ในการตัดสินใจเกี่ยวกับการถือครองหรือปิดคำสั่งซื้อขาย (Orders) ระบบดังกล่าวถูกพัฒนาและทดสอบบนแพลตฟอร์ม MetaTrader 5 (MT5) โดยโครงงานนี้นำเสนอรายละเอียดเกี่ยวกับกระบวนการทำงาน ตั้งแต่การเตรียมข้อมูล การฝึกสอนโมเดลเรียนรู้ของเครื่อง การสร้างแบบจำลองเพื่อประมาณการแจกแจงของทิศทางราคาทองคำ การกำหนดกลยุทธ์การวางจุดตัดขาดทุน การออกแบบแบบจำลองการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์ตามทฤษฎีเกม ตลอดจนการพัฒนาโปรแกรมเทรดอัตโนมัติ และการทดสอบย้อนหลังเพื่อประเมินประสิทธิภาพของระบบ