|
การสังเคราะห์ระดับค่าเซ็นเซอร์ในระบบ IoT เพื่อเฝ้าระวังความผิดปกติของน้ำในกระชังปลานิลผ่านแอปพลิเคชัน |
|---|---|
| รหัสดีโอไอ | |
| Creator | สามารถ สินทร |
| Title | การสังเคราะห์ระดับค่าเซ็นเซอร์ในระบบ IoT เพื่อเฝ้าระวังความผิดปกติของน้ำในกระชังปลานิลผ่านแอปพลิเคชัน |
| Contributor | ดาศรินทร์พัชร์ สุธรรมดี, ฉัตรณรงค์ศักดิ์ สุธรรมดี, อุมาวดี เดชธำรงค์, ชนัญชิดา ซองผม |
| Publisher | คณะเทคโนโลยีการเกษตร มหาวิทยาลัยราชภัฏมหาสารคาม |
| Publication Year | 2567 |
| Journal Title | วารสารเกษตรพระวรุณ |
| Journal Vol. | 21 |
| Journal No. | 1 |
| Page no. | 146-152 |
| Keyword | ระบบแจ้งเตือน, อินเทอร์เน็ตในทุกสิ่ง, เซ็นเซอร์, กระชังปลา, ระบบสนับสนุนการตัดสินใจ |
| URL Website | https://li01.tci-thaijo.org/index.php/pajrmu/index |
| Website title | วารสารเกษตรพระวรุณ |
| ISSN | 1685-8379 |
| Abstract | ผลวิจัยครั้งนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อสังเคราะห์ระดับค่าเซ็นเซอร์เฝ้าระวังความผิดปกติน้ำในกระชังปลานิลผ่าน Application ซึ่งเป็นส่วนหนึ่งของงานวิจัย เรื่อง การพัฒนาระบบเฝ้าระวังและควบคุมการเลี้ยงปลาแบบแม่นยำด้วย Internet of Things เพื่อเพิ่มผลผลิตปลานิลกระชังเขื่อนลำประทาว จังหวัดชัยภูมิ ดำเนินการโดยสังเคราะห์ค่าเซ็นเซอร์วัดออกซิเจน อุณหภูมิ กรด-เบสของน้ำที่เปลี่ยนแปลงบ่อยไปสนับสนุนการตัดสินใจกลุ่มผู้เลี้ยงปลานิล ผลการวิจัย พบว่า 1. ผลการสังเคราะห์ระดับค่าเซ็นเซอร์ 3 ชุดในการเฝ้าระวังความผิดปกติของน้ำ ดังนี้ 1.1 ชุดเซ็นเซอร์วัดกรด-ด่าง (pH) ช่วงค่าที่เหมาะสมที่สุด 6.0 ถึง 9.0 pH มีความเหมาะสมมาก ( = 4.20) 1.2 ชุดเซ็นเซอร์วัดอุณหภูมิ (C) ช่วงค่าที่เหมาะสมที่สุด 23C ถึง 30C มีความเหมาะสมมากที่สุด ( = 4.80) 1.3 ชุดเซ็นเซอร์วัดออกซิเจนในน้ำ (DO) ค่าที่เหมาะสมคือมากกว่าหรือเท่ากับ 2.5 mg/L มีความเหมาะสมมาก ( = 4.40) 2. ผลการพัฒนา Application แจ้งเตือนเข้ามือถือเกษตรกรหากพบน้ำมีค่าผิดปกติ ดังนี้ 2.1 ตั้งค่าเซ็นเซอร์วัดกรด-ด่าง(pH) ไว้ในระบบ IoT เมื่อพบค่าต่ำกว่า 6.0 หรือค่าสูงกว่า 9.0 pH มีความเหมาะสมมาก ( = 4.40) 2.2 ตั้งค่าเซ็นเซอร์วัดอุณหภูมิ ไว้ในระบบ IoT เมื่อพบค่าต่ำกว่า 23C หรือค่าสูงกว่า 30C มีความเหมาะสมมากที่สุด ( = 4.60) 2.3 ตั้งค่าเซ็นเซอร์วัดออกซิเจนในน้ำ (DO) ไว้ในระบบ IoT เมื่อพบค่าน้อยกว่า 2.5 mg/L มีความเหมาะสมมาก ( = 4.20) สรุปได้ว่า องค์ความรู้ที่ได้เป็นค่าเซ็นเซอร์ที่สามารถนำไปใช้ในเทคโนโลยี IoT ในการเฝ้าระวังความผิดปกติกของน้ำผ่าน App บนมือถือไปสนับสนุนการตัดสินใจการป้องกันก่อนที่ปลาน็อคน้ำ ซึ่งจะส่งผลให้ผลผลิตปลามากขึ้นเกิดรายได้เพิ่มขึ้นของเกษตรกร |
