# data[].attributes.headline
โครงงานระบบตรวจวัดสภาพ

# data[].attributes.body
โครงงานระบบตรวจวัดสภาพดินอัจฉริยะนี้พัฒนาขึ้นโดยใช้บอร์ด Arduino ร่วมกับเซนเซอร์หลากหลายชนิด เพื่อวัดค่าตัวแปรที่สำคัญต่อการเพาะปลูกถึง 9 ตัว ได้แก่ อุณหภูมิและความชื้นทั้งในดินและอากาศ ความเข้มของแสง ค่า pH และปริมาณธาตุอาหารหลักในดิน(NPK) ข้อมูลทั้งหมดจะถูกส่งผ่านและเก็บไว้ในระบบ Google Sheet เพื่อให้สามารถเข้าถึงและประมวลผลได้แบบเรียลไทม์ พร้อมทั้งนำเสนอผลลัพธ์ในรูปแบบ Dashboard ผ่านเว็บแอปพลิเคชันที่ออกแบบด้วย Canva AI ซึ่งเน้นความเรียบง่าย ใช้งานง่าย และเป็นมิตรต่อผู้ใช้โดยเฉพาะเกษตรกรที่อาจไม่มีความชำนาญด้านเทคโนโลยี ระบบนี้ช่วยให้ผู้ใช้งานสามารถติดตามสภาพดินและสิ่งแวดล้อมของแปลงเพาะปลูกได้ทุกที่ผ่านสมาร์ตโฟนหรือคอมพิวเตอร์ เพื่อวางแผนการเพาะปลูกอย่างแม่นยำ ลดความเสี่ยงจากการขาดทุน และเพิ่มผลผลิตอย่างยั่งยืน นอกจากนี้ยังเปิดโอกาสให้พัฒนาและต่อยอดสู่ระบบเกษตรอัตโนมัติในอนาคต

# data[].attributes.headline
โครงงานนี้ใช้วัสดุและอ

# data[].attributes.body
โครงงานนี้ใช้วัสดุและอุปกรณ์ที่มีต้นทุนไม่สูง โดยต้นทุนการผลิตต่อชุดประมาณ 1,800 บาท ขึ้นอยู่กับรุ่นของเซนเซอร์และชิ้นส่วนอิเล็กทรอนิกส์ที่เลือกใช้ ซึ่งถือว่ามีราคาถูกกว่าระบบเชิงพาณิชย์ที่มีคุณสมบัติใกล้เคียงกันอย่างมีนัยสำคัญ เมื่อพิจารณาร่วมกับความสามารถในการวัดข้อมูลสิ่งแวดล้อมได้ครบถ้วนถึง 9 ตัวแปร แสดงผลแบบเรียลไทม์ และออกแบบให้ผู้ใช้สามารถเข้าถึงข้อมูลได้ง่ายผ่านอุปกรณ์ทั่วไป เช่น สมาร์ตโฟนหรือคอมพิวเตอร์ ระบบนี้จึงถือว่าคุ้มค่า คุ้มต้นทุน และเหมาะสมอย่างยิ่งกับการนำไปใช้งานจริงในระดับครัวเรือน ชุมชน หรือเกษตรกรรายย่อย ที่ต้องการเครื่องมือวิเคราะห์สภาพดินที่แม่นยำโดยไม่ต้องลงทุนสูง

# data[].attributes.headline
ระบบนี้เป็นเครื่องมืออ

# data[].attributes.body
ระบบนี้เป็นเครื่องมืออัจฉริยะที่สามารถตรวจวัดสภาพดินและสิ่งแวดล้อมทางการเกษตรได้อย่างครอบคลุม โดยรองรับการตรวจวัดตัวแปรสำคัญถึง 9 รายการ ได้แก่ อุณหภูมิและความชื้นของดินและอากาศ ความเข้มของแสง ค่า pH และปริมาณธาตุอาหารหลักในดิน (ไนโตรเจน ฟอสฟอรัส และโพแทสเซียม) ซึ่งข้อมูลทั้งหมดจะถูกประมวลผลและจัดเก็บผ่านระบบ Google Sheet และนำเสนอในรูปแบบ Dashboard บนเว็บแอปพลิเคชันที่ออกแบบให้เรียบง่าย ใช้งานสะดวก มีความเป็นมิตรต่อผู้ใช้ (User Friendly) เหมาะสำหรับเกษตรกรในทุกระดับ ไม่ว่าจะมีพื้นฐานด้านเทคโนโลยีหรือไม่ก็ตาม โดยระบบสามารถติดตามข้อมูลแบบเรียลไทม์จากทุกที่ผ่านสมาร์ตโฟนหรือคอมพิวเตอร์ ช่วยให้ผู้ใช้งานสามารถตัดสินใจเกี่ยวกับการเพาะปลูกได้อย่างแม่นยำ ทันเวลา และลดความเสี่ยงในการผลิตได้อย่างมีประสิทธิภาพ

# data[].attributes.headline
ระบบนี้ได้รับการออกแบบ

# data[].attributes.body
ระบบนี้ได้รับการออกแบบให้ใช้งานง่ายต่อเกษตรกรและบุคคลทั่วไปที่ต้องการตรวจสอบคุณภาพของดินในพื้นที่ของตนเอง โดยไม่จำเป็นต้องมีความรู้ด้านเทคนิคขั้นสูง ด้วยการแสดงผลผ่าน Dashboard ที่เข้าใจง่าย พร้อมการตรวจวัดข้อมูลอย่างแม่นยำและครอบคลุมถึง 9 ตัวแปรสำคัญทางการเกษตร ระบบนี้จึงเหมาะทั้งสำหรับการใช้งานในระดับครัวเรือน ฟาร์มขนาดเล็ก ไปจนถึงการบริหารจัดการพื้นที่เพาะปลูกขนาดใหญ่ อีกทั้งยังสามารถพัฒนาและต่อยอดเป็นระบบอัตโนมัติ เช่น การควบคุมการให้น้ำหรือใส่ปุ๋ยอัจฉริยะในอนาคต เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการผลิต ลดต้นทุน และส่งเสริมการทำเกษตรกรรมแบบแม่นยำอย่างยั่งยืน

# data[].attributes.body
บอร์ดสมองกล - ESP32 (WEMOS D1 R32) - ESP8266 เซ็นเซอร์ตรวจวัดตัวแปรสภาพแวดล้อม - เซ็นเซอร์วัดอุณหภูมิและความชื้นในอากาศ (เช่น DHT22 หรือ SHT31) - เซ็นเซอร์วัดอุณหภูมิในดิน (เช่น DS18B20) - เซ็นเซอร์วัดความชื้นในดิน (เช่น YL-69 หรือ Capacitive Soil Moisture Sensor) - เซ็นเซอร์วัดความเข้มของแสง (เช่น BH1750 หรือ TSL2561) เซ็นเซอร์ตรวจวัดตัวแปรคุณภาพดิน - เซ็นเซอร์วัดค่าความเป็นกรด-ด่าง (pH) ของดิน - เซ็นเซอร์วัดปริมาณไนโตรเจน (N)ในดิน - เซ็นเซอร์วัดปริมาณฟอสฟอรัส (P) ในดิน - เซ็นเซอร์วัดปริมาณโพแทสเซียม (K) ในดิน ระบบบันทึกและวิเคราะห์ข้อมูล - Google Sheet (สำหรับเก็บข้อมูลที่ส่งจากเซ็นเซอร์) - Looker Studio (สำหรับแสดงผลการวิเคราะห์ข้อมูล) - เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (AI) โดยใช้ Multivariate Polynomial Regression อุปกรณ์อื่น ๆ - แหล่งจ่ายไฟ (Power Bank หรือ Adapter 5V) - โมดูล Wi-Fi สำหรับเชื่อมต่ออินเทอร์เน็ต (รวมอยู่ใน ESP32 และ ESP8266) - สายเชื่อมต่อและอุปกรณ์เสริม เช่น สาย Jumper, Breadboard หรือ PCB - กล่องหรือเคสกันน้ำสำหรับป้องกันเซ็นเซอร์จากสภาพแวดล้อม

# data[].attributes.headline
ระบบนี้เป็นเครื่องมือท

# data[].attributes.body
ระบบนี้เป็นเครื่องมือที่สามารถตรวจวัดสภาพดินได้ครบถ้วนถึง 9 ตัวแปรสำคัญ ได้แก่ อุณหภูมิและความชื้นของดินและอากาศ ความเข้มของแสง ค่า pH และปริมาณธาตุอาหารหลักในดิน (NPK) ซึ่งเป็นข้อมูลพื้นฐานที่จำเป็นต่อการวางแผนการเพาะปลูกอย่างมีประสิทธิภาพ โดยระบบจะทำงานร่วมกับเซนเซอร์และไมโครคอนโทรลเลอร์ Arduino เพื่อรวบรวมข้อมูลและส่งเข้าสู่ระบบประมวลผลบน Google Sheet จากนั้นข้อมูลจะถูกแสดงผลผ่านเว็บแอปพลิเคชันในรูปแบบ Dashboard ที่มีการออกแบบให้ใช้งานง่าย อ่านค่าได้สะดวก และมีความเป็นมิตรต่อผู้ใช้ (User Friendly) โดยเฉพาะกลุ่มเกษตรกรที่อาจไม่มีพื้นฐานด้านเทคโนโลยี ทั้งนี้ผู้ใช้งานสามารถติดตามข้อมูลแบบเรียลไทม์ได้จากทุกที่ผ่านสมาร์ตโฟนหรือคอมพิวเตอร์ ซึ่งช่วยสนับสนุนให้การตัดสินใจในกระบวนการเกษตรเป็นไปอย่างแม่นยำ ทันเวลา และลดความเสี่ยงในการเพาะปลูกได้อย่างมีประสิทธิภาพ

# data[].attributes.headline
1.ประดิษฐ์อุปกรณ์เก็บค

# data[].attributes.body
1.ประดิษฐ์อุปกรณ์เก็บค่าตัวแปรภาพแวดล้อมและตัวแปรคุณภาพดิน โดยใช้บอร์ดสมองกล ESP32 (WEMOS D1 R32) และ ESP8266 และใช้เซนเซอร์วัดค่าตัวแปรสภาพแวดล้อมและตัวแปรคุณภาพ ดิน โดยการเขียนโค้ดบนโปรแกรม Arduino IDE และใช้เทคนิคทางวิศวกรรมศาสตร์ร่วมในการประดิษฐ์ จากนั้นทำการสอบเทียบ (Calibration) ค่าตัวแปรที่เซนเซอร์วัดได้กับวิธีการ / อุปกรณ์ ทางวิทยาศาตร์ เพื่อ การวัดค่าตัวแปรสภาพแวดล้อมและตัวแปรคุณภาพดินที่แม่นยำมากที่สุด 2.เขียนโค้ดระหว่างโปรแกรม Arduino IDE และ Google App Script เพื่อส่งข้อมูลไปเก็บบน Google Sheet ทุก ๆ 1 นาที 3.ใช้ฟังชันก์ใน Google Sheet และคณิตศาสตร์เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลตัวแปรสภาพแวดล้อมและตัว แปรคุณภาพดิน โดยให้ระบบเป็นแบบอัตโนมัติเมื่อข้อมูลถูกส่งเข้ามา เพื่อให้ง่ายต่อการใช้งาน 4.นำอุปกรณ์ไปเก็บค่าตัวแปรสภาพแวดล้อมและตัวแปรคุณภาพดินในพื้นที่ฐานข้อมูล เพื่อศึกษา เอกลักษณ์ของตัวแปรสภาพแวดล้อมและตัวแปรคุณภาพดิน ที่เป็นปัจจัยส่งผลให้สามารถเพาะปลูก พืช เศรษฐกิจได้ดี 5.นำไปศึกษาพื้นที่เป้าหมาย เพื่อทำระบบเปรียบเทียบค่าคงที่ของผลการวิเคราะห์ระหว่างพื้นที่ เป้าหมาย กับ พื้นที่ฐานข้อมูล และทำการเรียงลำดับพืชเศรษฐกิจที่เหมาะสมต่อการเพาะปลูกในพื้นที่ เป้าหมาย จากน้อยไปมาก จากค่าความต่างของค่าคงที่ของผลการวิเคราะห์ 6.สร้างหน้าต่างใน Google Sheet เพิ่ม และทำเป็นศูนย์กลางในการควบคุมนวัตกรรม เพื่อให้ง่าย ต่อการใช้งานมากยิ่งขึ้น 7.นำข้อมูลตัวแปรสภาพแวดล้อมและตัวแปรคุณภาพดิน รวมถึงผลการวิเคราะห์ขึ้นเว็บไซต์ canva Ai เพื่อแสดงข้อมูลให้ดูง่าย และสวยงาม

# data[].attributes.headline
โครงงานระบบตรวจวัดสภาพ

# data[].attributes.body
โครงงานระบบตรวจวัดสภาพดินอัจฉริยะด้วยเทคโนโลยีเอไอมีคุณสมบัติในการตรวจวัดตัวแปรสำคัญทางการเกษตรถึง 9 ตัว ได้แก่ อุณหภูมิและความชื้นของดินและอากาศ ความเข้มแสง ค่า pH และปริมาณธาตุอาหารหลักในดิน (NPK) โดยใช้เซนเซอร์ที่เชื่อมต่อกับบอร์ด Arduino และประมวลผลผ่าน Google Sheet ซึ่งจะแสดงผลในรูปแบบ Dashboard บนเว็บบอร์ดที่ออกแบบด้วย Canva AI เพื่อให้เข้าใจง่ายและเป็นมิตรกับผู้ใช้ ขอบเขตการใช้งานครอบคลุมตั้งแต่เกษตรกรรายย่อย ครัวเรือน โรงเรียน ไปจนถึงฟาร์มขนาดใหญ่ ช่วยให้สามารถวางแผนการเพาะปลูกได้อย่างมีประสิทธิภาพ ต้นทุนต่ำ และสามารถติดตามข้อมูลแบบเรียลไทม์ได้ทุกที่ผ่านอุปกรณ์ดิจิทัล

# data[].attributes.headline
1. เพื่อพัฒนาระบบตรวจว

# data[].attributes.body
1. เพื่อพัฒนาระบบตรวจวัดสภาพดินแบบอัตโนมัติ โดยใช้เซนเซอร์ร่วมกับบอร์ด Arduino ในการเก็บข้อมูลสภาพแวดล้อมที่มีผลต่อการเพาะปลูก

2. เพื่อวัดและเก็บค่าตัวแปรสำคัญทางการเกษตร เช่น อุณหภูมิดิน/อากาศ, ความชื้นดิน/อากาศ, ความเข้มแสง, ค่า pH และปริมาณ N, P, K

3. เพื่อประมวลผลและจัดเก็บข้อมูลแบบเรียลไทม์ ด้วยการเชื่อมต่อกับ Google Sheet เพื่อความสะดวกในการวิเคราะห์และติดตามข้อมูล

4. เพื่อพัฒนาระบบวิเคราะห์ด้วย AI ในการประเมินสภาพดินและให้คำแนะนำในการปรับปรุงดินหรือวางแผนการเพาะปลูกได้อย่างแม่นยำ

5. เพื่อแสดงผลข้อมูลในรูปแบบที่เข้าใจง่าย ผ่านเว็บบอร์ดที่สร้างด้วย Canva AI เพื่อให้เกษตรกรสามารถเข้าถึงและใช้งานได้สะดวก

6. เพื่อส่งเสริมเกษตรแม่นยำ (Precision Agriculture) โดยลดการใช้ทรัพยากรโดยไม่จำเป็น และเพิ่มประสิทธิภาพของผลผลิตทางการเกษตร

7. เพื่อเป็นต้นแบบของการนำเทคโนโลยีเข้ามาช่วยเกษตรกร ในการตัดสินใจและจัดการแปลงเกษตรอย่างยั่งยืน

# data[].attributes.headline
แม้เกษตรกรหลายคนจะมีที

# data[].attributes.body
แม้เกษตรกรหลายคนจะมีที่ดินสำหรับเพาะปลูก แต่กลับขาดข้อมูลที่แม่นยำในการเลือกพืชที่เหมาะสม ทำให้ต้องลองผิดลองถูกจนเกิดความสูญเสีย โครงงาน “ระบบตรวจวัดสภาพดินอัจฉริยะด้วยเทคโนโลยีเอไอ” จึงถูกพัฒนาขึ้นเพื่อช่วยแก้ปัญหานี้ โดยใช้ Arduino ควบคุมเซนเซอร์ในการวัดข้อมูลสำคัญ 9 ตัว ได้แก่ อุณหภูมิและความชื้นของดินและอากาศ ความเข้มแสง ค่า pH และปริมาณธาตุอาหารหลัก NPK ข้อมูลทั้งหมดจะถูกประมวลผลผ่าน Google Sheets และแสดงผลอย่างชัดเจนบนเว็บแอปพลิเคชันที่ออกแบบด้วย Canva AI เพื่อให้เกษตรกรสามารถวิเคราะห์และวางแผนการปลูกพืชได้อย่างมีประสิทธิภาพและแม่นยำ

# data[].attributes.headline
เอาข้อความที่จะส่งแต่ล

# data[].attributes.body
เอาข้อความที่จะส่งแต่ละช่องมาแปะในคอมเม้น ของโพสนี้หน่อย

# data[].attributes.body
ของพลอย

# data[].attributes.body
ของอะตอม

# data[].attributes.body
ของเทียนซี่

# data[].attributes.body
ของครูนัท

# data[].attributes.headline
📆 แผนปฏิบัติงา

# data[].attributes.body
📆 แผนปฏิบัติงาน (Timeline)

ช่วงเวลาส่งผลงาน: 16 พ.ค. – 30 มิ.ย. 2568 (ปิดรับเวลา 16.30 น.)

✅ หมายเหตุสำคัญ:

ทุกไฟล์ต้อง ส่งผ่านระบบ NRIIS ที่เว็บไซต์ https://nriis.go.th

ใช้ บัญชีผู้ใช้งานของอาจารย์ที่ปรึกษาหลัก ในการกดส่งไฟล์

ตรวจสอบชื่อทีม/ชื่อสมาชิก ให้ถูกต้องก่อนกดส่ง (เปลี่ยนไม่ได้หลังส่ง)

# data[].attributes.body
🔧 1. เทียนซี่ – ผู้ถนัดเขียนโค้ด / งานเทคนิค

รับผิดชอบหลัก:

พัฒนาโปรแกรม ที่เชื่อมระหว่าง Arduino กับ Google Sheet โดยใช้ App Script

เขียนโค้ดให้ Arduino รับค่าจากเซ็นเซอร์ (เช่น ความชื้น, pH, อุณหภูมิ ฯลฯ)

พัฒนา Web Dashboard (ถ้ามี) สำหรับดูข้อมูลแบบ real-time

เขียนเอกสารเทคนิค เช่น วิธีเชื่อมต่ออุปกรณ์, หลักการทำงานของระบบ, Pseudocode

ช่วยจัดเตรียม คลิปวิดีโอขั้นตอนการทำงาน ของระบบ Arduino + แสดงผล

# data[].attributes.body
🎨 3. พลอย – ผู้ถนัดกราฟิกดีไซน์

รับผิดชอบหลัก:

ออกแบบร่วมกับอะตอม โดยแบ่งหน้าที่ระหว่าง Infographic และ Poster ให้ชัดเจน

ตรวจสอบความถูกต้องและความสวยงามของ Infographic ให้ครบตามเกณฑ์

จัดวางข้อความสำคัญ เช่น จุดเด่น, ประโยชน์ของผลงาน ฯลฯ

ประสานงานกับเทียนซี่ เพื่อจัดเตรียม สื่อกราฟิกที่อธิบายการทำงานของเทคโนโลยี AI

# data[].attributes.body
🎨 2. อะตอม – ผู้ถนัดกราฟิกดีไซน์

รับผิดชอบหลัก:

ออกแบบ Infographic สรุปนวัตกรรมตามเกณฑ์ของ วช. (1 หน้ากระดาษ A4, ใช้ Canva)

ออกแบบ โปสเตอร์ A0 แนวตั้ง สำหรับรอบตัดสิน (เน้นภาพและความเข้าใจง่าย)

ช่วยจัดรูปแบบ ภาพผลงาน ให้ดูน่าสนใจ 3-5 ภาพ

จัดทำองค์ประกอบกราฟิกของ คลิปวิดีโอ เช่น อินโทร/โลโก้/ชื่อทีม ฯลฯ