This research aims to develop a wireless magnetic field sensor named "K-Mag Tracer" as an innovative teaching tool for physics laboratory courses. The system utilizes a linear Hall effect sensor integrated with a microcontroller board. The device is designed for real-time data display through two channels: an onboard OLED screen and a web browser on mobile devices. Additionally, an online lesson system was developed to support self-directed learning in magnetic phenomena. The results show that the K-Mag Tracer is capable of measuring magnetic fields within a range of +/-120 mT. Users can choose between two data logging modes—time-based and event-based—to accommodate various experimental setups. Performance comparison against two standard commercial sensors demonstrated consistent measurements with an error of less than 2%, which falls within the acceptable standard for physics laboratories. Consequently, this innovation serves as an effective tool to promote active learning and facilitate physics data analysis in the digital era.
การวัดสนามแม่เหล็กเป็นส่วนสำคัญในการศึกษารายวิชาฟิสิกส์ ช่วยให้ผู้เรียนมีความเข้าใจในวิทยาศาสตร์พื้นฐาน เพื่อนำไปสู่การประยุกต์ใช้งานจริง วิธีที่สะดวกและมีความน่าเชื่อถือวิธีหนึ่งคือการใช้เซนเซอร์ฮอลล์ (Hall Effect Sensor) ที่ทำงานโดยการตรวจจับแรงตันไฟฟ้าที่เกิดขึ้นเมื่อสนามแม่เหล็กกระทบกับวัสตที่มีกระแสไฟฟ้าไหลผ่านซึ่งมีประโยชน์ในการศึกษางานวิจัย รวมถึงส่งเสริมการเรียนการสอนให้กับนักศึกษาในหัวข้อแม่เหล็กและไฟฟ้า การทดลองเกี่ยวกับสนามแม่เหล็ก เป็นหัวข้อสำคัญที่ช่วยให้ผู้เรียนเข้าใจหลักการของแม่เหล็กไฟฟ้า โดยมีอุปกรณ์ที่ไช้กันทั่วไปคือขดลวดเฮล์มโฮลตช์ ซึ่งเป็นขดลวดสองวงที่มีลักษณะเหมือนกันทุกประการและวางห่างกันในระยะเท่ากับระยะรัศมี เพื่อสร้างสนามแม่เหล็กที่สม่ำเสมอ ซึ่งเป็นวิธีที่มีประสิทธิพฤติกรรมของสนามแม่เหล็ก อย่างไรก็ตามอุปกรณ์วัดสนามแม่เหล็กที่มีจำหน่ายในท้องตลาดนั้นมีราคาที่สูง การเข้าถึงอุปกรณ์สำหรับสถานศึกษาหรือห้องปฏิบัติการที่มีงบประมาณจำกัดอาจเป็นไปได้ยาก ทางคณะผู้วิจัยจึงมีแนวคิดที่จะพัฒนาเซนเซอร์วัดสนามแม่เหล็กโดยใช้เซ็นเซอร์ฮอลล์ควบคู่กับไมโครคอนโทรลเลอร์ ที่สามารถวัดสนามแม่เหล็กได้อย่างแม่นยำ สามารถวัดและแสดงแสดงผลแบบเรียลไทม์ ผ่านระบบโอโอที และที่สำคัญคือที่มีต้นทนทนการผลิตต่ำ ซึ่งจะทำให้หน่วยงานต่างๆสามารถเข้าถึงและนำไปใช้ประกอบการเรียนการสอนในรายวิชาปฏิบัติการฟิสิกส์ หรือใช้เป็นชุดสาธิตในการเรียนการสอนในรายวิชาทีเกี่ยวข้อง ได้แก่ วิชาเซนเซอร์และเทคโนโลยี ไม่โครคอนโทรลเลอร์ เป็นต้น
วิทยาลัยอุตสาหกรรมการบินนานาชาติ
-
วิทยาเขตชุมพรเขตรอุดมศักดิ์
The presented GUI program is designed to display irregular weather conditions and predict durian yields using satellite data and artificial intelligence. It integrates satellite-based environmental monitoring, geospatial analysis, and AI-driven prediction with ground-based measurements, geospatial intelligence, environmental analytics, and machine learning. This integration supports scientific research, environmental monitoring, climate assessment, and data-driven decision-making. The GUI program provides analytical and predictive information based on datasets, algorithms, models, and parameters selected by the user. Predictions, classifications, and analytical results should be interpreted as model-based information, not as substitutes for professional judgment, field observations, official measurements, or regulatory information. Accuracy may vary depending on data quality, spatial and temporal resolution, model configuration, input variables, geographic conditions, and other analytical assumptions. Users are responsible for validating analytical results before applying them to operational, scientific, commercial, regulatory, or policy-related decisions.
คณะอุตสาหกรรมอาหาร
-