การจำแนกเมล็ดพันธุ์ข้าวไทย โดยใช้ภาพถ่ายของเมล็ดพันธุ์ข้าว ด้วยวิธีการแบบ Mask R – CNN และ Transfer Learning
คณะเทคโนโลยีสารสนเทศและการสื่อสาร มหาวิทยาลัยมหิดล
การจำแนกเมล็ดพันธุ์ข้าวไทย โดยใช้ภาพถ่ายของเมล็ดพันธุ์ข้าว ด้วยวิธีการแบบ Mask R – CNN และ Transfer Learning
คณะเทคโนโลยีสารสนเทศและการสื่อสาร มหาวิทยาลัยมหิดล
โครงการวิจัย:
การจำแนกเมล็ดพันธุ์ข้าวไทย ด้วยเทคนิคการประมวลผลภาพ
ผลงานวิจัย:
การจำแนกเมล็ดพันธุ์ข้าวไทย โดยใช้ภาพถ่ายของเมล็ดพันธุ์ข้าว ด้วยวิธีการแบบ Mask R – CNN และ Transfer Learning
ผู้วิจัย:
ผศ. ดร.วรพันธ์ คู่สกุลนิรันดร์
นายสุชาครีย์ สว่างวงษ์
นายกิตตินันท์ อัคคะภิญโญ
นายปรินทร ภู่ย้อย
ข้าวเป็นอาหารหลักของประเทศไทย และมีอยู่หลากหลายสายพันธุ์ โดยแต่ละสายพันธุ์นั้น จะมีลักษณะที่แตกต่างกัน ทุกครั้งที่มีการซื้อขายข้าวจากโรงสี จำเป็นต้องมีการสุ่มตรวจสอบว่าข้าวในกระสอบนั้น ๆ ว่าภายในมีข้าวสายพันธุ์ไหนอยู่บ้าง เพื่อความโปร่งใสในการซื้อขายเมล็ดข้าว แต่เนื่องด้วยปัจจุบันผู้ที่มีความรู้ และความเชี่ยวชาญ ในการแยกเมล็ดพันธุ์ข้าวด้วยตาเปล่ามีจำนวนน้อย หากโรงสีใดไม่มีผู้ที่มีความรู้หรือเชี่ยวชาญที่สามารถจำแนกสายพันธุ์ของเมล็ดข้าวได้ ก็อาจจะเกิดปัญหาหรือการโกงในกระบวนการแลกเปลี่ยนข้าวได้
ซึ่งจากปัญหาข้างต้น ทำให้ทางทีมผู้จัดทำเห็นว่า หากมีแบบจำลองข้อมูลที่สามารถช่วยเพิ่มประสิทธิภาพ ในกระบวนการคัดแยกสายพันธุ์ข้าวในโรงสีได้ก็จะเป็นผลดี โดยกรอบความคิดที่นำเสนอจะเริ่มจากทำแบบจำลองข้อมูล (Model) ซึ่งจะประกอบไปด้วยการเก็บข้อมูล (Data Acquisition), การเตรียมข้อมูล (Data Preparation), การสร้างแบบจำลองข้อมูล (Data Modelling) และการประเมินผล (Model Evaluation) จากนั้นจะนำแบบจำลองข้อมูลที่มีประสิทธิภาพเพียงพอแล้ว ไปพัฒนาส่วนติดต่อกับผู้ใช้อย่างง่าย เพื่อทำให้เห็นภาพผลลัพธ์หลังจากการจำแนกแล้ว (Visualization)
รางวัลที่ได้รับ:
• เหรียญเงิน งานมหกรรมงานวิจัยแห่งชาติ 2562 โดย สำนักงานคณะกรรมการวิจัยแห่งชาติ
การติดต่อ:
ผศ. ดร.วรพันธ์ คู่สกุลนิรันดร์
คณะเทคโนโลยีสารสนเทศและการสื่อสาร มหาวิทยาลัยมหิดล
นโยบายความเป็นส่วนตัว เว็บไซต์ของมหาวิทยาลัยมหิดลใช้คุกกี้เพื่อจำแนกผู้ใช้งานแต่ละคน โดยทำหน้าที่หลักคือประมวลทางสถิติ ตลอดจนลักษณะเฉพาะของกลุ่มผู้ใช้บริการนั้นๆ ซึ่งข้อมูลดังกล่าวจะนำมาใช้ในการวิเคราะห์รูปแบบพฤติกรรมของผู้ใช้บริการ และมหาวิทยาลัยจะนำผลลัพธ์ดังกล่าวไปใช้ในการปรับปรุงเว็บไซต์ให้ตอบสนองความต้องการ และการใช้งานของผู้ใช้บริการให้ดียิ่งขึ้น อย่างไรก็ตามข้อมูลที่ได้และใช้ประมวลผลนั้นจะไม่มีการระบุชื่อ หรือบ่งบอกความเป็นตัวตนของผู้ใช้บริการแต่อย่างใด อีกทั้งไม่มีการเก็บข้อมูลส่วนบุคคล เช่น ชื่อ, นามสกุล, อีเมล เป็นต้น และใช้เป็นเพียงข้อมูลทางสถิติเท่านั้น ซึ่งจะช่วยให้มหาวิทยาลัยสามารถมอบประสบการณ์ที่ดีในการใช้งานเว็บไซต์สำหรับคุณ และช่วยให้สามารถปรับปรุงเว็บไซต์ให้มีประสิทธิภาพยิ่งขึ้นได้ในเวลาเดียวกัน ทั้งนี้คุณสามารถเลือกตัวเลือกในการใช้งานคุกกี้ได้
Allow All