แมลงศัตรูทางการแพทย์และสัตวแพทย์ที่สำคัญจำพวกยุงลายบ้าน แมลงวันบ้าน และแมลงสาบ ล้วนสร้างปัญหาทางด้านสุขอนามัยของคนและสัตว์เลี้ยงลูกด้วยนม รวมถึงสร้างความบดบังความงามทางทัศนียภาพมากขึ้น ดังนั้นงานวิจัยครั้งนี้จึงค้นพบสูตรผสมของน้ำมันหอมระเหยและสารออกฤทธ์หลักจากพืชสมุนไพรที่มีประสิทธิภาพสูงในการควบคุมและกำจัดแมลงเหล่านี้เมื่อเทียบกับสารเคมีกำจัดแมลง รวมถึงมีความปลอดภัยต่อสิ่งมีชีวิตที่ไม่ใช่เป้าหมายที่อาศัยอยู่ในสภาพแวดล้อมได้ และพบว่ามีความเสถียรและรักษาคุณภาพการออกฤทธิ์ของสารได้เป็นอย่างดี ซึ่งสารสูตรดังกล่าวสามารถพัฒนาเป็นผลิตภัณฑ์จากธรรมชาติที่เป็นมิตรต่อสิ่งแวดล้อมและสามารถใช้แทนหรือลดการใช้สารเคมีกำจัดแมลงเหล่านี้ได้
แมลงศัตรูทางการแพทย์และสัตวแพทย์มีแมลงหลากหลายชนิดที่ก่อให้เกิดปัญหาทางด้านสาธารณสุขและสัตว์เลี้ยงต่างๆอย่างมากมายกับประชากรทั่วโลก โดยเน้นแมลงที่มีความสำคัญในทางการแพทย์และสัตวแพทย์ในปัจจุบัน ได้แก่ ยุงลายบ้าน แมลงวันบ้าน แมลงวันคอกสัตว์ เหามนุษย์ แมลงสาบอเมริกัน และแมลงสาบเยอรมัน เพราะแมลงศัตรูเหล่านี้เป็นแมลงพาหะที่นำโรคมาสู่มนุษย์และสัตว์เลี้ยง อาทิเช่น โรคไข้เลือดออก โรคไข้ปวดข้อ เป็นต้น จากปัญหาดังกล่าวจึงมีความจำเป็นอย่างมากในการหาแนวทางป้องกันกำจัดแหล่งเพาะพันธุ์ของแมลงศัตรูเหล่านี้ เพื่อเป็นการตัดวงจรชีวิตและการควบคุมระบาด ซึ่งส่วนมากนิยมใช้สารเคมีสังเคราะห์ในการกำจัดแมลงที่สามารถลดจำนวนประชากรของแมลงได้อย่างรวดเร็ว แต่การใช้สารเคมีสังเคราะห์ในการกำจัดแมลงเป็นเวลานานๆ ทำให้เกิดผลเสียต่างๆตามมา เช่น แมลงศัตรูทางการแพทย์และสัตวแพทย์สร้างความต้านทานต่อสารเคมีสังเคราะห์ จำเป็นต้องเปลี่ยนสารเคมีสังเคราะห์ชนิดใหม่ๆ หรือใช้ในปริมาณที่สูงขึ้น ทำให้เกิดการระบาดของแมลงพาหะชนิดใหม่ซึ่งแต่ก่อนไม่เคยมีความสำคัญเกิดการระบาดเป็นแมลงศัตรูขึ้นมาได้ และประการสำคัญคือสารเคมีสังเคราะห์มีความเป็นพิษสูงกับสิ่งมีชีวิตชนิดอื่นๆที่ไม่ต้องการทำลายต้องตายไปด้วย เช่น ปลา แมลงในน้ำ ไส้เดือน เป็นต้น รวมทั้งผึ้งและแมลงมีประโยชน์ชนิดต่างๆ ปัจจุบันมีการนำน้ำมันหอมระเหยจากพืชและสารออกฤทธิ์หลักมาใช้ในการป้องกันกำจัดแมลงศัตรูทางการแพทย์และสัตวแพทย์อย่างแพร่หลาย ดังนั้นในการวิจัยครั้งนี้จึงมุ่งเน้นหาน้ำมันหอมระเหยจากพืชและสารออกฤทธิ์ที่มีประสิทธิภาพดีในการกำจัดทุกระยะการเจริญเติบโตของแมลงศัตรูทางการแพทย์และสัตวแพทย์ มีความปลอดภัยต่อผู้ใช้งานและเป็นมิตรต่อสิ่งแวดล้อม
คณะวิศวกรรมศาสตร์
การประเมินผลผลิตของผลมะม่วง และพฤติกรรมของผู้บริโภคที่มีความตระหนักถึงที่มาของผลผลิตมากยิ่งขึ้น ต้องการตรวจสอบย้อนกลับถึงที่มาของผลผลิตว่าผลผลิตนั้นๆได้รับการดูแลมาอย่างไรผ่านการระบุตำแหน่งของผลนั้นๆ ความเกี่ยวเนื่องกันถึงลักษะของผลผลิตที่เป็นผลมาจากวิธีการดูแลผลหรือต้นของผลผลิตในขณะที่ยังไม่ถูกเก็บเกี่ยว ดังนั้นเพื่อสร้างแบบจำลองที่สามารถตรวจจับและระบุตำแหน่งของผลมะม่วง โดยใช้ภาพถ่าย 2 มิติ ด้วยวิธีการ Deep Learning Model และเพื่อศึกษาเทคนิคการระบุพิกัดของผลมะม่วงในโลกจริงจากภาพภาพ 2 มิติ มีการใช้โมเดล YOLOv8 เพื่อ Object detection ร่วมกับเทคนิคการสอบเทียบกล้อง (Camera Calibration) และ Triangulation เพื่อหาตำแหน่ง 3 มิติ ของผลมะม่วงในภาพที่ถูกตรวจจับได้ จากการทำการทดลองหาตำแหน่งทั้งหมด 125 ครั้ง ที่มีการสุ่มค่าตำแหน่งของผลมะม่วง และตำแหน่งของกล้องที่มีมุม Yaw และ Pitch ที่แตกต่างกัน โดยการใช้ค่า Parameter จากรูปที่ถ่ายถัดไปมาเปรียบเทียบกันเพื่อหาตำแหน่งจริง 3 มิติ ที่ได้ผลความถูกต้องที่..... จากการใช้โมเดล YOLOv8 ที่มีค่าทำนาย Precision, Recall, mAP50, mAP50-95 และ F1-Score ได้แก่ 0.928, 0.901, 0.965, 0.785 และ 0.914 ตามลำดับ ซึ่งมีความแม่นยำที่มากพอเพื่อทำนายตำแหน่งของผลมะม่วงที่มีความคลาดเคลื่อนประมาณ 38 เซนติเมตร
วิทยาเขตชุมพรเขตรอุดมศักดิ์
โครงงานนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อออกแบบและพัฒนาระบบขับเคลื่อนต่อพ่วงอุปกรณ์การเกษตรโดยใช้เทคโนโลยี RFID พร้อมทั้งศึกษาประสิทธิภาพการเคลื่อนที่บนพื้นผิวที่แตกต่างกัน ได้แก่ พื้นปูนคอนกรีตและพื้นสนามหญ้า การทดลองมุ่งเน้นการตรวจสอบระยะการอ่านค่าแท็ก (Tag) ภายใต้ระดับกำลังส่ง 20 dBm, 23 dBm และ 26 dBm รวมถึงผลกระทบของมุมเสาอากาศต่อประสิทธิภาพการตรวจจับ นอกจากนี้ ระบบถูกทดสอบในเส้นทางตรง เลี้ยวซ้าย และเลี้ยวขวา ที่ระยะ 2 เมตร, 4 เมตร และ 6 เมตร ผลการทดลองแสดงให้เห็นว่าการเคลื่อนที่ในเส้นทางตรงบนพื้นปูนคอนกรีตที่ระยะ 4 เมตรให้ค่าความเร็วเฉลี่ยสูงสุดที่ 0.4736 m/s และมุมองศาเฉลี่ย 91.6° ขณะที่พื้นสนามหญ้าให้ค่าความเร็วเฉลี่ย 0.4483 m/s และมุมองศาเฉลี่ย 91.1° ในกรณีของเส้นทางเลี้ยวซ้ายและเลี้ยวขวา พบว่าการเคลื่อนที่บนพื้นปูนคอนกรีตมีค่าความเร็วเฉลี่ยสูงกว่าพื้นสนามหญ้า โดยเฉพาะที่ระยะ 4 เมตรซึ่งพบค่ามุมองศาที่แตกต่างกัน การศึกษานี้ช่วยให้เข้าใจปัจจัยที่ส่งผลต่อการเคลื่อนที่ของรถขับเคลื่อนและเป็นแนวทางในการพัฒนาระบบขับเคลื่อนที่มีประสิทธิภาพสูงขึ้นในอนาคต
คณะวิศวกรรมศาสตร์
การตรวจวินิจฉัยโรคดีซ่าน ซึ่งเป็นภาวะที่พบได้ทั่วไปในทารกเนื่องจากระดับบิลิรูบินในเลือดที่สูงขึ้น มักต้องการการวินิจฉัยและการตรวจสอบอย่างรวดเร็วเพื่อป้องกันภาวะแทรกซ้อนร้ายแรง โดยเฉพาะในทารกแรกเกิด วิธีการวินิจฉัยแบบดั้งเดิมสามารถใช้เวลานานและอาจเกิดข้อผิดพลาดจากมนุษย์ได้ งานวิจัยนี้เสนอแนวทางในการตรวจวินิจฉัยโรคดีซ่านแบบเรียลไทม์โดยใช้เทคนิคการประมวลผลภาพขั้นสูงและอัลกอริทึมแมชชีนเลิร์นนิง โดยการวิเคราะห์ภาพที่ถ่ายในพื้นที่สี RGB จะมีการสกัดและประมวลผลค่าพิกเซลผ่านการปรับค่าเกณฑ์ของ Otsu และการดำเนินการทางสัณฐานวิทยาเพื่อตรวจจับรูปแบบสีที่บ่งบอกถึงโรคดีซ่าน จากนั้นตัวจำแนกจะถูกฝึกฝนเพื่อแยกแยะระหว่างภาวะปกติและภาวะดีซ่าน นำเสนอนวัตกรรมเครื่องมือวินิจฉัยที่แม่นยำและมีประสิทธิภาพ การทำงานแบบเรียลไทม์ทำให้ระบบนี้เหมาะสำหรับสถานพยาบาล โดยให้ข้อมูลเชิงลึกที่ทันเวลาแก่บุคลากรทางการแพทย์เพื่อปรับปรุงผลลัพธ์ของผู้ป่วย วิธีการที่เสนอนี้เป็นนวัตกรรมสำคัญในด้านการดูแลสุขภาพ โดยการรวมปัญญาประดิษฐ์และการถ่ายภาพทางการแพทย์เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในการตรวจวินิจฉัยและจัดการโรคดีซ่านได้เร็วขึ้น ลดการพึ่งพาการแทรกแซงแบบแมนนวล และปรับปรุงการให้บริการด้านสุขภาพโดยรวม