https://buuir.buu.ac.th/xmlui/handle/1234567890/4751 Tue, 28 Apr 2026 12:38:04 GMT 2026-04-28T12:38:04Z https://buuir.buu.ac.th/xmlui/handle/1234567890/17750 Title: การประยุกต์ใช้งานความเป็นจริงเสริมในงานด้านอุตสาหกรรมอัตโนมัติ (ระยะที่ 2) Authors: ประจักษ์ จิตเงินมะดัน Abstract: ในอุตสาหกรรมและเทคนิคการผลิตสมัยใหม่ การบำรุงรักษาที่รวดเร็วและแม่นยำเป็นแนวคิดที่สำคัญอย่างยิ่ง การศึกษานี้ได้นำเสนอระบบผู้เชี่ยวชาญระยะไกลที่ขับเคลื่อนด้วย AI ซึ่งเปลี่ยนแปลงการบำรุงรักษาในอุตสาหกรรมอัตโนมัติผ่านการบูรณาการเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (AI) ความเป็นจริงผสม (MR) และการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) เข้าด้วยกัน โดยมีการทดสอบการนำไปใช้งานด้วยโมเดล YOLOv8s บนอุปกรณ์แว่น Microsoft HoloLens 2 สำหรับการรู้จำวัตถุแบบเรียลไทม์และการตรวจจับสถานะไฟแสดง LED บนอุปกรณ์ PLCnext ช่วยให้ผู้ปฏิบัติงานซ่อมบำรุงได้รับข้อมูลการตรวจสอบและวินิจฉัยในทันที การตรวจสอบความถูกต้องด้วยการทดลองและการทดสอบภาคสนามแสดงให้เห็นถึงประสิทธิภาพของระบบที่มีประสิทธิภาพด้วยค่า mAP50 ที่ 0.993 และ mAP50-95 ที่ 0.844 และระบบสามารถสร้างคำแนะนำในการซ่อมบำรุงเครื่องจักรโดยใช้โมเดล NLP ที่ได้รับการพัฒนาเสริมข้อมูลเฉพาะทาง ซึ่งสามารถให้คำแนะนำเฉพาะทางแบบอัตโนมัติตามปัญหาที่ระบุ โดยแนวทางในการพัฒนานวัตกรรมนี้ สร้างกระบวนทัศน์ใหม่สำหรับการซ่อมบำรุงในอุตสาหกรรมอัตโนมัติที่ช่วยลดเวลาหยุดทำงานของเครื่องจักรอย่างมีนัยสำคัญ เพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงาน และลดต้นทุนการบำรุงรักษาในภาพรวม Thu, 01 Jan 2567 00:00:00 GMT https://buuir.buu.ac.th/xmlui/handle/1234567890/17750 2567-01-01T00:00:00Z https://buuir.buu.ac.th/xmlui/handle/1234567890/17749 Title: การศึกษาความเป็นไปได้ด้านการออกแบบและพัฒนาเทคโนโลยีคู่แฝดดิจิทัลบนพื้นฐานของเทคโนโลยี PLCnext (ระยะที่ 2) Authors: ประจักษ์ จิตเงินมะดัน Abstract: งานวิจัยนี้ศึกษาความเป็นไปได้ในการออกแบบและพัฒนาเทคโนโลยีคู่แฝดดิจิทัล (Digital Twin) บนพื้นฐานของเทคโนโลยี PLCnext โดยมุ่งเน้นการประยุกต์ใช้ในอุตสาหกรรมการผลิตอัตโนมัติ การวิจัยแบ่งเป็นสองระยะ โดยระยะที่ 1 เน้นการศึกษาและทดสอบโปรโตคอลการสื่อสารระหว่างอุปกรณ์จริงกับแบบจำลองดิจิทัล และระยะที่ 2 พัฒนาความสามารถในการวิเคราะห์และทำนายด้วยโครงข่ายประสาทเทียม ผลการศึกษาพบว่าโปรโตคอล MQTT มีประสิทธิภาพสูงในการส่งข้อมูลจากอุปกรณ์ PLCnext ไปยังแพลตฟอร์ม IoT ขณะที่ WebSocket เหมาะสมกับการดึงข้อมูลแบบเรียลไทม์จากแพลตฟอร์มไปยัง Unity การพัฒนา แบบจำลองโครงข่ายประสาทเทียมแบบไฮบริด CNN-LSTM สามารถทำนายพารามิเตอร์การผลิตได้แม่นยำกว่าแบบจำลองเดี่ยว โดยมีค่า mAP50 ที่ 63.8% เปรียบเทียบกับ LSTM ที่ 57.2% และ CNN ที่ 51.9% ปัจจัยที่ส่งผลต่ออุณหภูมิกระบวนการมากที่สุดคือความเร็วการหมุน (55%) แรงบิด (22%) และการสึกหรอของเครื่องมือ (15%) การศึกษานี้แสดงให้เห็นว่าเทคโนโลยีคู่แฝดดิจิทัลเป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพในการปรับปรุงกระบวนการผลิตและการบำรุงรักษาเชิงพยากรณ์ในอุตสาหกรรม 4.0 Fri, 01 Jan 2568 00:00:00 GMT https://buuir.buu.ac.th/xmlui/handle/1234567890/17749 2568-01-01T00:00:00Z https://buuir.buu.ac.th/xmlui/handle/1234567890/17675 Title: ขั้นตอนวิธีเชิงวิวัฒนาการสำหรับการสร้างแบบจำลองลายกนก Authors: ณัฐนนท์ ลีลาตระกูล; สุนิสา ริมเจริญ; เหมรัศมิ์ วชิรหัตพงศ์ Abstract: งานวิจัยนี้เสนอผลการสร้างแบบจำลองลายกระหนก ซึ่งเป็นลายพื้นฐานของงานลายไทย โดยใช้หลักการคณิตศาสตร์ช่วยวาดเส้นโค้ง หลักการวิเคราะห์อนุกรมเวลาเพื่อการหาความคล้ายของรูปร่าง และ ขั้นตอนวิธีเชิงวิวัฒนาการเพื่อหาเทคนิคการสร้างแบบจำลองลายกระหนกที่มีหลากลายรูปแบบ และ ยังคงความอ่อนช้อยสวยงาม คณะผู้วิจัยเริ่มจากการทดลองใช้สมการคณิตศาสตร์วาดองค์ประกอบย่อยแต่ละส่วนของลายกระหนก เช่น ส่วนกาบ ส่วนยอด ส่วนตัวกระหนก ฯลฯ จากนั้นคณะผู้วิจัยฯ จึงศึกษาการหาค่าความเหมาะสมของลวดลายที่สร้างขึ้นโดยเทียบอนุกรมเวลาของลวดลายที่คอมพิวเตอร์สร้างขึ้นกับเส้นที่วาดโดยศิลปิน ในส่วนสุดท้าย คณะผู้วิจัยใช้ขั้นตอนวิธีเชิงวิวัฒนาการเพื่อสุ่มสร้างลายกระหนกรุ่นต่าง ๆ ที่มีหลายรูปแบบ และ ปรับปรุงลวดลายในแต่ละรุ่นให้มีค่าความเหมาะสมที่สูงขึ้น (ใกล้เคียงกับลายที่ศิลปินวาดมากขึ้น) จากผลการทดลองสร้างลายกระหนกโดยวิธีที่นำเสนอ คณะผู้วิจัยพบว่า เราสามารถใช้คอมพิวเตอร์สร้างลวดลายไทยเบื้องต้นที่มีความหลากหลายได้ โดยงานวิจัยชิ้นนี้มีแนวโน้มที่จะพัฒนาต่อ เพื่อปรับปรุงให้ได้ลวดลายไทยแบบอื่น ที่มีสัดส่วนความอ่อนโค้งสวยงามมากยิ่งขึ้น Sun, 01 Jan 2558 00:00:00 GMT https://buuir.buu.ac.th/xmlui/handle/1234567890/17675 2558-01-01T00:00:00Z https://buuir.buu.ac.th/xmlui/handle/1234567890/17674 Title: การจำแนกเครื่องใช้ไฟฟ้าโดยผ่านเครือข่ายเซ้นเซอร์ไร้สาย Authors: ณัฐนนท์ ลีลาตระกูล; เหมรัศมิ์ วชิรหัตถพงศ์; สุนิสา ริมเจริญ Abstract: งานวิจัยนี้นำเสนอการจำแนกอุปกรณ์เครื่องใช้ไฟฟ้าโดยใช้การตรวจจับค่าการใช้กระแสไฟฟ้าของอุปกรณ์แต่ละเครื่อง ผ่านระบบเครือข่ายเซ็นเซอร์ไร้สาย ซึ่งถูกใช้เพื่อวัดค่าและส่งผ่านข้อมูลการใช้งานกระแสไฟฟ้าที่เกิดขึ้นจริง ผู้วิจัยได้ออกแบบอุปกรณ์ตรวจจับในรูปแบบปลั๊กไฟฟ้าและนำไปใช้กับทุก ๆ จุดที่อุปกรณ์ไฟฟ้าเสียบใช้งานอยู่ ค่ากระแสไฟฟ้าที่วัดได้จะถูกส่งมาส่วนกลางผ่านระบบเครือข่ายเซ็นเซอร์ไร้สาย เพื่อนำมาจำแนกหาชนิดของอุปกรณ์ไฟฟ้านั้น ๆ ผู้วิจัยคาดว่าระบบที่นำเสนอจะสามารถช่วยประหยัดพลังงานไฟฟ้าในอาคาร เนื่องจากในงานวิจัยนี้คณะผู้วิจัยใช้การตรวจสอบอุปกรณ์ไฟฟ้าที่ปลายทาง (แทนที่จะตรวจสอบที่แผงไฟฟ้าส่วนกลาง) ทำให้สามารถรับรู้ถึงอุปกรณ์ไฟฟ้าแต่ละตัวว่ามีสภาวะการทำงานที่ปกติหรือไม่ และลดข้อจำกัดในเรื่องการย้ายอุปกรณ์ไปใช้ยังจุดอื่น ๆ โดยระบบยังสามารถถูกพัฒนาต่อให้สามารถตรวจสอบการย้ายตำแหน่งของอุปกรณ์ไฟฟ้าอัตโนมัติได้ และให้มีการควบคุมเปิดปิดอุปกรณ์ไฟฟ้าแต่ละตัวแบบอัตโนมัติได้อีกด้วย อันจะทำให้เกิดการประหยัดพลังงานโดยไม่กระทบต่อพฤติกรรมของผู้ใช้ จากการทดสอบกับอุปกรณ์ไฟฟ้าตัวอย่าง จำนวน 40 เครื่อง คณะผู้วิจัยพบว่า 1) กฎการจำแนกที่มีประสิทธิภาพต้องใช้ข้อมูลค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานด้วย และ 2) ระบบที่นำเสนอสามารถจำแนกประเภทอุปกรณ์ไฟฟ้าได้อย่างถูกต้องโดยมีค่าความผิดพลาดอยู่ที่ 5.73% เมื่อจำแนกโดยใช้อัลกอริทึม C4.5 สร้างแบบจำลองต้นไม้ตัดสินใจ Sat, 01 Jan 2557 00:00:00 GMT https://buuir.buu.ac.th/xmlui/handle/1234567890/17674 2557-01-01T00:00:00Z