การจำแนกประเภทขวดพลาสติก โดยใช้เทคนิค Deep Learning
- ชื่อนักเรียนผู้จัดทำโครงงานวิทยาศาสตร์
รัตน ธารพิพิธชัย, พิมลักษณ์ เดชะกัน, พิชามญชุ์ บัวสำลี
- อาจารย์ที่ปรึกษาโครงงานวิทยาศาสตร์
สรวัฒน์ ยามสุข
- โรงเรียนที่กำกับดูแลโครงงานวิทยาศาสตร์
- ปีที่จัดทำโครงงานวิทยาศาสตร์
บทคัดย่อโครงงานวิทยาศาสตร์
ปัจจุบันการใช้ขวดพลาสติกในการบรรจุผลิตภัณฑ์เครื่องดื่มเป็นที่นิยม เนื่องจากสะดวกในการใช้งานพบได้ทั่วไป และมีต้นทุนการผลิตตํ่า นําไปสู่การเกิดขยะและมีปริมาณขยะมากขึ้นเรื่อยๆ โดยจาก
สถิติขององค์การบริหารจัดการก๊าซเรือนกระจก พบว่าขยะในโลกของเรา 80% เป็นผลิตภัณฑ์พลาสติกและข้อมูลจากกรมควบคุมมลพิษ กล่าวว่าขยะของไทย 0.5ล้านตัน เป็นขยะจากผลิตภัณฑ์ที่สามารถนํา
กลับมาใช้ประโยชน์ใหม่ได้ ทางคณะผู้จัดทําจึงสนใจ ‘การจําแนกประเภทขวดพลาสติก โดยใช้เทคนิค Deep Learning’ เนื่องจากการศึกษาพบว่าพลาสติกแต่ละชนิด มีสมบัติแตกต่างกัน จึงมีกรรมวิธีการรี
ไซเคิลต่างกันออกไป ซึ่งพลาสติกที่นําไปทําผลิตภัณฑ์เครื่องดื่ม จะมี3ชนิด คือ PETE,HDPE,PVC โดยเริ่มจากรวบรวมรูปภาพของขวดแต่ละชนิด จํานวน160รูป มาทํา Dataset แล้วเขียนโปรแกรมจําแนก
รูปภาพโดยใช้เทคนิคConvolutional neural network (CNN) แล้วหาประสิทธิ์ภาพของ Model ในการจําแนกขวดนํ้าทั้งสามชนิด โดยใช้รูป Training กับ Validation เป็นอัตราส่วน 70 : 30 ต่อมาทํา
การปรับปรุงพารามิเตอร์ เพื่อให้ผลการทํานายของ Model มีความแม่นยําสูงที่สุดโดยจากผลการทดลองสรุปได้ว่าการใช้เทคนิค Convolutional neural network (CNN) ใน
การสร้างเครื่องจําแนกขวดพลาสติกทั้ง3ประเภทมีความแม่นยํา 83.33% ซึ่งสามารถนําไปใช้ได้จริง โดยความผิดพลาดเกิดจากความสว่างในพื้นที่ทดสอบต่างกันทําให้การประมวลผลมีความผิดพลาดบางส่วน