รายละเอียดโครงงาน
หลักสูตร/ปี พ.ศ. วิศวกรรมศาสตรบัณฑิต สาขาวิชาวิศวกรรมคอมพิวเตอร์ ปี พ.ศ. 2562
ภาคและปีการศึกษาที่สำเร็จการศึกษา ภาคปลาย ปีการศึกษา 2561
ประเภทโครงงาน
โครงงานวิศวกรรม
ชื่อโครงงานภาษาไทย
การสร้างมาตรฐานคุณภาพเนื้อโคด้วยการวิเคราะห์ภาพถ่าย
ชื่อโครงงานภาษาอังกฤษ
Meat Quality Standardization via Image Processing
ผู้พัฒนา
5810502393 พูนศักดิ์ นุชศิริ
อาจารย์ที่ปรึกษาหลัก
พันธุ์ปิติ เปี่ยมสง่า
อาจารย์ที่ปรึกษาร่วม
-
บทคัดย่อ
เนื้อโคเป็นผลิตภัณฑ์ทางการเกษตรอย่างหนึ่งที่มีมาตรฐานที่หลากหลาย โดยในประเทศต่าง ๆ มักจะมีมาตรฐานที่เป็นของตัวเอง เราจึงสร้างมาตรฐานที่สามารถให้ประโยชน์แก่ตลาดการซื้อขายเนื้อโคในไทย โดยใช้หลักการวิเคราะห์ภาพถ่าย และเทคนิคการเรียนรู้ของเครื่องจักร โดยได้มาตรฐานเป็น 6 ระดับ และมีความถูกต้องในการจำแนก 91.80% และในปัจจุบันในการจำแนกคุณภาพเนื้อโคจำเป็นต้องใช้ผู้เชี่ยวชาญในการประเมิน เพื่อที่จะหลีกเลี่ยงความผิดพลาดจากการประเมินของมนุษย์ และเพิ่มความสะดวกในการจำแนกคุณภาพให้เกษตรกร ผู้ประกอบการและผู้บริโภค ผู้จัดทำจึงได้พัฒนา Mobile Application ขึ้นสำหรับการจำแนกคุณภาพของเนื้อโคด้วยการวิเคราะห์ภาพถ่าย โดยใช้มาตรฐานที่สร้างขึ้นในการจำแนกคุณภาพ
Abstract
Beef is one of the agricultural products which has various standards. In many countries use their own standard. Therefore, we propose a standard that can benefits Thai beef market by using image analysis and machine learning. The standard classifies beef quality into 6 grades and has an accuracy at 91.80%. Currently, human expert is required to grade a piece of meat. To avoid human error and to increase convenience for farmers, entrepreneurs and customers, we also build a mobile application for grading meats using proposed standard with image analysis.
คำสำคัญ (Keywords)
การเรียนรู้ของเครื่องจักร, ประมวลผลภาพ
Machine Learning, Image Processing
เว็บไซต์โครงงาน
-
วีดีโอคลิปของโครงงาน
ที่เก็บเวอร์ชันซอร์สโค้ด
-
สถานะการนำเข้าข้อมูล
ผู้นำเข้าข้อมูลครั้งแรก
พูนศักดิ์
นุชศิริ
(b5810502393)
แก้ไขครั้งสุดท้าย
เมื่อ May 29, 2019, 6:28 p.m. โดย
พูนศักดิ์
นุชศิริ
(b5810502393)
สถานะการอนุมัติ
อนุมัติแล้ว โดย
พันธุ์ปิติ
เปี่ยมสง่า
(pp)
เมื่อ July 31, 2019, 2:03 p.m.