การพัฒนาเครื่องต้นแบบคัดแยกดอกดาวเรืองโดยใช้วิธีการประมวลผลภาพ
Article Sidebar
Main Article Content
บทคัดย่อ
การพัฒนาเครื่องต้นแบบคัดแยกดอกดาวเรืองโดยการประมวลผลภาพเป็นงานวิจัยที่ได้จากการพัฒนาต่อจากโปรแกรมวิเคราะห์ขนาดของดอกดาวเรืองด้วยวิธีการประมวลผลภาพ โดยการใช้การหาสัณฐาน (Shape) ของดอกดาวเรืองและวิธีการจัดกลุ่มด้วยการวัดระยะห่างของข้อมูล (Euclidean Distance) ซึ่งสามารถวิเคราะห์ขนาดของดอกดาวเรืองได้ 4 ขนาด ทางผู้วิจัยจึงได้พัฒนาเครื่องต้นแบบระบบสายพานคัดแยกดอกดาวเรืองขึ้น โดยประกอบด้วยชุดสายพาน 2 ชุด ได้แก่ ชุดสายพานวางและบีบดอกดาวเรือง และชุดสายพานคัดแยกดอกดาวเรือง โดยควบคุมการทำงานของอุปกรณ์ด้วยบอร์ดราสเบอรี่พายรุ่น 3 โมเดลบี (Raspberry pi 3 Model B) และรับส่งข้อมูลระหว่างโปรแกรมกับชุดสายพานผ่านอุปกรณ์สื่อสารไร้สายระยะใกล้หรือโมดูลบูลทูธ (Bluetooth Module) ในการทดสอบประสิทธิภาพการทำงานผู้วิจัยได้แบ่งการทดลองออกเป็น 4 การทดลอง ผลที่ได้คือ 1) การทดลองเพื่อการทดสอบความถูกต้องในการวิเคราะห์ขนาดของดอกดาวเรือง โดยทดสอบจากดอกดาวเรือง 100 ดอก มีความถูกต้องอยู่ที่ 97.2 เปอร์เซ็นต์ 2) การทดลองการทำงานของเซนเซอร์และแขนผลักทั้ง 4 ตัว พบว่า ต้องปรับมุมแต่ละตัวอยู่ที่ 110, 90, 90 และ 90 องศา ตามลำดับจึงจะเหมาะสม 3) การทดลองการทำงานภาพรวมร่วมกับการวิเคราะห์ขนาดดาวเรืองทั้งระบบ มีความถูกต้องอยู่ที่ 73.33 เปอร์เซ็นต์ และ 4) การทดลองด้านเวลาในการประมวลต่อดอกเฉลี่ยอยู่ที่ 2.6 วินาที ดังนั้นโปรแกรมและต้นแบบสายพานที่ได้พัฒนาขึ้นจึงสามารถนำไปประยุกต์ใช้ในการคัดแยกขนาดดอกดาวเรืองแบบอัตโนมัติได้
Article Details
เอกสารอ้างอิง
จักรพงษ์ แสนแก้ว และณัฐพงษ์ ไพรครบุรี. (2556). ระบบคัดแยกขนาดปลาแบบอัตโนมัติด้วยการ ประมวลผลภาพ. (วิทยานิพนธ์ ปริญญาบัณฑิต). มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีราชมงคลล้านนาตาก,คณะวิศวกรรมศาสตร์, สาขาวิชาวิศวกรรมคอมพิวเตอร์.
ณัฎฐพงษ์ เฉลิมธำรงค์ และณรงค์ชัย โพธิ์เจริญ. (2556). เครื่องคัดแยกพริกหวานอัตโนมัติ.(วิทยานิพนธ์ ปริญญาบัณฑิต). มหาวิทยาลัยเกษตรศาสตร์ วิทยาเขตกำแพงแสน, คณะวิศวกรรมศาสตร์, สาขาวิชาวิศวกรรมคอมพิวเตอร์.
ไทยรัฐออนไลน์. (2558). กำแพงเพชร เรียก 10 ตำบล ประชุมทีมงานวางแผนรับภัยแล้ง. สืบค้นจาก https://www.thairath.co.th/content/538238.
บริษัท อินโนเวตีฟ เอ็กเพอริเมนต์ จำกัด. (2560). บอร์ดคอมพิวเตอร์ขนาดเล็ก : ติดต่ออุปกรณ์ ภายนอกผ่านพอร์ตอินพุตเอาต์พุต GPIO. เล่ม 1. กรุงเทพฯ: บริษัท อินโนเวตีฟ เอ็กเพอริ เมนต์ จำกัด.
ภูมินทร์ ตันอุตม์, กีรศักดิ์ พะยะ และธนสิทธิ นิตยะประภา. (2560). การพัฒนาโปรแกรมสำหรับการ วิเคราะห์ขนาดภาพดอกดาวเรืองด้วยเทคนิคการประมวลผลภาพ. สถาบันวิจัยและพัฒนา มหาวิทยาลัยราชภัฏกำแพงเพชร (บรรณาธิการ), การประชุมวิชาการระดับชาติ ครั้งที่ 4 นวัตกรรมและเทคโนโลยีขับเคลื่อนประเทศไทย 4.0 (หน้า 1313-1326). กำแพงเพชร: มหาวิทยาลัยราชภัฏกำแพงเพชร.
มงคล ศิริธนานุกูลวงศ์. (2552). ทฤษฎีและหลักการทำงานของมอเตอร์เกียร์. สืบค้นจาก https://tisade. blogspot.com.
สุภัทรา คำแดงไสย์ (2556). โปรแกรมวัดคุณภาพมะม่วงน้ำดอกไม้. (วิทยานิพนธ์ ปริญญาบัณฑิต).มหาวิทยาลัยเกษตรศาสตร์ วิทยาเขตกำแพงแสน, คณะวิศวกรรมศาสตร์, สาขาวิชาวิศวกรรมคอมพิวเตอร์.
สำนักงานคณะกรรมการนโยบายเขตพัฒนาพิเศษภาคตะวันตก. (2560). อุตสาหกรรมหุ่นยนต์. สืบค้นจาก https://www.eeco.or.th/industry/อุตสาหกรรมหุ่นยนต์.
McAndrew, A. (2004). Introduction to Digital Image Processing with Matlab, Boston: Thomson Learning.
Nandi, C.S., Tudu, B. & Koley, C. (2012). An automated machine vision based system for fruit sorting and grading. Mukhopadhyay, S. (Ed.), 6th International Conference on Sensing Technology Special focus on Sensors for Agriculture and Environmental Monitoring (pp.195-200). India: Kolkata.
Otsu, N. (1979). A threshold selection method from gray - level histograms. IEEE Transactions on systems, man, and cybernetics, 9 (1), 62 - 66.
Qu, Zhong & Wang, Z. (2010). Research on preprocessing of palmprint image based on adaptive threshold and euclidean distance. In Yue,S. Wei,H. Wang, L., Song, Y. (Ed.), 6th International Conference on Natural Computation (pp.4238 – 4242). Yantai: China
Yunardi, R.T., Winarno, W. & Pujiyanto. (2015). Contour-based object detection in automatic sorting system for a parcel boxes. Institute of Electrical and Electronics Engineers (Ed.), International Conference on Advanced Mechatronics, Intelligent Manufacture, and Industrial Automation (pp. 38 – 41). Indonesia: Hotel Bumi Surabaya City Resort.
