หลักสูตร/ปี พ.ศ. วิศวกรรมศาสตรบัณฑิต สาขาวิชาวิศวกรรมคอมพิวเตอร์ ปี พ.ศ. 2569
ภาคและปีการศึกษาที่สำเร็จการศึกษา ภาคปลาย ปีการศึกษา 2569
ประเภทโครงงาน
โครงงานวิศวกรรม
ชื่อโครงงานภาษาไทย
เครื่องจ่ายยาด้วยเทคโนโลยีImage Processing
ชื่อโครงงานภาษาอังกฤษ
Auto medicine dispenser with image processing
ผู้พัฒนา
6510503450 นพณัช สาทิพย์พงษ์
อาจารย์ที่ปรึกษาหลัก
อัครพงศ์ พัชรรุ่งเรือง
อาจารย์ที่ปรึกษาร่วม
-
บทคัดย่อ
โครงงานน
ี้
มีวัตถุประสงค์เพื่อพัฒนาเครื่องจ่ายยาอัตโนมัติโดยใช้เทคโนโลยีการประมวลผลภาพ (Image Processing) และ
ปัญญาประดิษฐ์ (Machine Learning) ในการตรวจสอบความถูกต้องและความสมบูรณ์ของเม็ดยา และควบคุมการทํางานของระบบ
จ่ายยาอัตโนมัติตามเวลาท
ี่
กําหนด โดยใช้Raspberry Pi เป็นไมโครคอนโทรลเลอร์หลักในการประมวลผลภาพด้วยภาษา Python และ
เชื่อมต่อกับ Servo Motor เพื่อควบคุมกลไกการเปิด-ปิดและเชื่อมต่อกับ Linear Actuator เพื่อปรับขนาดรางยาให้เหมาะสมกับขนาด
ยาแต่ละชนิดผ่าน รวมถึงส่งการแจ้งเตือนไปยังผู้ใช้งานผ่านระบบ Line API การทํางานของระบบเริ่มจากการตั้งค่าเวลาทานยา เมื่อถึง
กําหนดระบบจะสั่งการให้จ่ายยา โดยมีการใช้กล้องจับภาพเพื่อวิเคราะห์ขนาดและ นับจํานวน พร้อมกับตรวจสอบว่าเม็ดยามีการ
แตกหักหรือไม่ผ่านโมเดล Deep Learning หากพบความผิดปกติระบบจะหยุดจ่ายยาและแจ้งเตือนทันที โดยโครงงานน
ี้
ช่วยเพิ่ม
ประสิทธิภาพในการดูแลผู้ป่วยและผู้สูงอายุ ลดปัญหาการลืมทานยาหรือการได้รับยาท
ี่ไม่สมบูรณ์ รวมถึงช่วยอํานวยความสะดวกให้ผู้
ดูแลสามารถติดตามการทานยาได้ผ่านแอปพลิเคชัน สามารถประยุกต์ใช้ในบ้านเรือนหรือสถานพยาบาลท
ี่
ต้องการความแม่นยําในการ
จ่ายยาและลดภาระของผู้ดูแล
Abstract
The objective of this project is to develop an automated medicine dispenser utilizing Image
Processing and Machine Learning technologies to verify the accuracy and integrity of pills and to control the
automatic dispensing system according to a scheduled time. The system employs a Raspberry Pi as the main
microcontroller for image processing using Python, connected to Servo Motors to control the opening-closing
mechanism and connected to Linear Actuator adjust the dispensing rail size to suit various pill dimensions. It also
transmits notifications to users via Line API. The operation initiates with the medication schedule setting; upon
the designated time, the system triggers the dispensing process using a camera to capture images for size
analysis, counting, and defect detection (e.g., broken pills) via a Deep Learning model. If an anomaly is detected,
the system immediately halts dispensing and issues an alert. This project enhances care efficiency for patients
and the elderly, mitigating issues of missed doses or consumption of damaged medication, while facilitating
caregivers in monitoring medication intake through the application. It is applicable for use in households or
healthcare facilities requiring high precision in medication management.
คำสำคัญ (Keywords)
Automated Medicine Dispenser, Image Processing, Machine Learning, Raspberry Pi, Line API
เว็บไซต์โครงงาน
-
วีดีโอคลิปของโครงงาน
-
ที่เก็บเวอร์ชันซอร์สโค้ด
-
ผู้นำเข้าข้อมูลครั้งแรก
นพณัช
สาทิพย์พงษ์
(b6510503450)
แก้ไขครั้งสุดท้าย
เมื่อ April 1, 2026, 9:39 a.m. โดย
นพณัช
สาทิพย์พงษ์
(b6510503450)
สถานะการอนุมัติ
รออนุมัติ