การตรวจแยกประเภทความสุกของมะพร้าวน้ำหอมโดยใช้ Deep Learning

ชื่อนักเรียนผู้จัดทำโครงงานวิทยาศาสตร์

วิศวะ สายลังกา, พสิษฐ์ พัวสันติกุล, ปภาวี ศรีบุญรัตน์

อาจารย์ที่ปรึกษาโครงงานวิทยาศาสตร์

พิมพ์ศิริ ด่านพิษณุพันธุ์, เฟอร์ดิน โจ จอร์น โจเซฟ

โรงเรียนที่กำกับดูแลโครงงานวิทยาศาสตร์

โรงเรียนกำเนิดวิทย์

ปีที่จัดทำโครงงานวิทยาศาสตร์

พ.ศ. 2564

บทคัดย่อโครงงานวิทยาศาสตร์

มะพร้าวเป็นพืชเศรษฐกิจที่ทีความสำคัญต่อประเทศไทย คนไทยเรารับประทานและใช้มะพร้าวในอาหารและเครื่องดื่มมากชนิด และนอกจากจะขายในประเทศแล้วยังส่งออกนอกประเทศนำรายได้เข้าสู่ประเทศเป็นจำนวนมาก แต่ในการส่งออกจะต้องดูความหนาของเนื้อมะพร้าวที่มีความหนาและลักษณะต่างกันตามความเจริญของผล คนไทยจำแนกมะพร้าวอ่อนโดยความหนาและลักษณะเนื้อออกเป็นสามประเภท คือ หนึ่งชั้น ชั้นครึ่ง และสองชั้น โดยส่วนใหญ่ชาวสวนจะมีวิธีการจำแนกโดยลักษณะกายภาพของผลหรือการดีดมะพร้าว แต่การจำแนกจำเป็นต้องใช้ประสบการณ์ของผู้จำแนก และการจำแนกมะพร้าวชั้นครึ่งกับมะพร้าวสองชั้นออกจากกันนั้นเป็นไปได้ยาก ซึ่งส่งผลต่อการคัดแยกมะพร้าวเพื่อการส่งออก เพราะมะพร้าวส่งออกต้องเป็นแบบสองชั้น เราจึงต้องการคิดค้นวิธีจำแนกจำนวนชั้น (เป็นหนึ่งชั้น ชั้นครึ่ง และ สองชั้น) ของมะพร้าวน้ำหอมโดยใช้เสียงที่อัดได้จากการเคาะมะพร้าว โดยการนำสเปคโตรแกรมมา augment แล้วผ่าน CNN ที่ผ่านการ transfer learning จากหลากหลายสถาปัตยกรรม เพื่อใช้ในการจำแนกเสียง แต่เนื่องด้วยสถานการณ์โควิด จึงมีตัวอย่างที่จำกัด จากการทดลองด้วยตัวอย่างจำนวนดังกล่าวพบว่า ระบบการแยกแยะมีประสิทธิภาพสูงสุดที่ 73 เปอร์เซ็นต์ ซึ่งเป็นระบบที่ใช้การ transfer learning ที่มีการปรับเปลี่ยนจากสถาปัตยกรรม BettaNet