Nowadays, consumers may have experienced situations where they don't know which product to use based on their skin problems, the product they use doesn't give the desired results, the product is not worth the price, allergic to certain chemicals in the product ,or use multiple products and have ingredients that should not be used together leading to irritation. For this reason, we develop an application to analyze skin care product ingredients to solve such problems. This allows consumers to correctly understand information about the ingredients in products and know which products they should use according to their skin problems without having to rely on chemical knowledge and get products that are the best value for money. The project has integrated software knowledge to develop an application for analyzing skin care product ingredients. To find and recommend suitable skin care products to consumers. The information on various important ingredients has been collected from reliable articles and research.
ในยุคที่ข้อมูลสามารถเข้าถึงได้ง่าย ผู้บริโภคมักสับสนกับผลิตภัณฑ์ดูแลผิวมากมายบนท้องตลาด ผู้บริโภคอาจเคยประสบเหตุการณ์ที่ไม่รู้ว่าจะเลือกผลิตภัณฑ์ใดตามปัญหาผิว, ผลิตภัณฑ์ที่ใช้นั้นไม่ให้ผลลัพธ์ตามที่ต้องการ, ผลิตภัณฑ์นั้นไม่คุ้มค่ากับราคา, แพ้สารเคมีบางชนิดในผลิตภัณฑ์ หรือใช้ผลิตภัณฑ์หลายชิ้นแล้วมีส่วนผสมที่ไม่ควรใช้ร่วมกันนำไปสู่การระคายเคือง ด้วยเหตุนี้ คณะผู้จัดทำจึงพัฒนาแอปพลิเคชันวิเคราะห์ส่วนผสมของผลิตภัณฑ์ดูแลผิว เพื่อช่วยให้ผู้บริโภคเข้าใจข้อมูลส่วนผสมในผลิตภัณฑ์ได้อย่างถูกต้องและรู้ว่าควรใช้ผลิตภัณฑ์ใดตามปัญหาผิวโดยไม่ต้องอาศัยความรู้ด้านเคมี โดยแอปพลิเคชันแสดงรายละเอียดส่วนผสมทั้งหมดในผลิตภัณฑ์ พร้อมทั้งอธิบายหน้าที่ ประสิทธิภาพและความปลอดภัยเพียงแค่ถ่ายรูปส่วนผสมของผลิตภัณฑ์นั้น ช่วยให้ผู้บริโภคตัดสินใจเลือกซื้อผลิตภัณฑ์ที่เหมาะกับสภาพผิวและความต้องการ มีการแสดงผลิตภัณฑ์ที่ให้ผลลัพธ์คล้ายกันแต่คุ้มค่ากว่า โดยพิจารณาจากส่วนผสมหลักและกลไกการออกฤทธิ์ ช่วยให้ผู้บริโภคตัดสินใจซื้อผลิตภัณฑ์ใด ๆ ได้ง่ายขึ้น สามารถพิมพ์ปัญหาผิว เช่น ฝ้า, สิว, ผิวคล้ำ เพื่อค้นหาผลิตภัณฑ์ที่ช่วยแก้ปัญหาผิวได้ ช่วยให้ผู้บริโภคที่ไม่รู้จักผลิตภัณฑ์ใด ๆ ในท้องตลาดเลยก็สามารถเลือกซื้อผลิตภัณฑ์ด้วยตนเองได้ นอกจากนี้ยังมีฟังก์ชันที่ให้ผู้ใช้เพิ่มผลิตภัณฑ์ที่ใช้เป็นประจำลงไปเพื่อตรวจสอบว่ามีส่วนผสมจากผลิตภัณฑ์ใดที่ไม่ควรใช้ร่วมกันหรือไม่ เพื่อช่วยให้ผู้บริโภคหลีกเลี่ยงสาเหตุของการระคายเคืองได้
คณะเทคโนโลยีสารสนเทศ
Currently, the issue of developmental writing disabilities in children is a matter of great importance for school-age children. Diagnosing whether a child has developmental writing disabilities relies on writing skill assessments, which are administered to those seeking diagnosis and evaluated by medical professionals or experts. However, there are still limitations in the diagnostic process, which depends heavily on expert physicians, leading to a high demand for human resources. To address this, we have developed a method for scoring writing skill assessments using image processing technology, based on existing scoring criteria. Currently, three criteria are used for scoring: writing position, article format, and copying speed. We have also created a web application to make the system more accessible and easier to use.
คณะวิศวกรรมศาสตร์
This Project has been undertaken to address the need for skill development and knowledge enhancement in pneumatic systems and automation control, which are crucial in today’s manufacturing industry. Pneumatic systems play a vital role in various production processes, including machine control, automated devices, and assembly lines. However, the Department of Measurement and Control Engineering currently lacks a laboratory dedicated to the study and experimentation of pneumatic systems due to the deterioration and lack of maintenance of the previously used equipment. This has resulted in students missing the opportunity to practice essential skills required in the industrial sector. The authors of this thesis recognize the necessity of reviving and developing a pneumatic laboratory that can effectively support teaching, learning, and research activities. This project focuses on studying and developing industrial robotic arm control systems and pneumatic systems, integrating modern technologies such as Programmable Logic Controllers (PLC) and AI Vision. These systems are intended to be applicable to real-world industrial contexts. The outcomes of this project are expected to not only enhance the understanding of relevant technologies but also aim to transform the laboratory into a vital learning hub for current and future students. Furthermore, this initiative seeks to improve the competitiveness of students in the job market and support the development of innovations in the manufacturing industry in the years to come.
คณะวิศวกรรมศาสตร์
This cooperative education project aims to enhance the efficiency of Hydrogen Manufacturing Unit 2 (HMU-2) and Pressure Swing Adsorption 3 (PSA-3) by using AVEVA Pro/II process modeling and a Machine Learning model for process simulation. The study found that the AVEVA Pro/II model predicted outcomes with deviations ranging from 0–35%, including a hydrogen flow rate deviation from the PSA unit of 12%, exceeding the company’s acceptable limit of 10%. To address this, a Machine Learning model based on the Random Forest algorithm was developed with hyperparameter tuning. The Machine Learning model demonstrated high accuracy, achieving Mean Squared Errors (MSE) of 8.48 and 0.18 for process and laboratory data, respectively, and R-squared values of 0.98 and 0.88 for the same datasets. It outperformed the AVEVA Pro/II model in predicting all variables and reduced the hydrogen flow rate deviation to 4.75% and 1.35% for production rates of 180 and 220 tons per day, respectively. Optimization using the model provided recommendations for process adjustments, increasing hydrogen production by 7.8 tons per day and generating an additional annual profit of 850,966.23 Baht.