การพัฒนาตู้เพาะปลูกพืชต้นทุนต่ำโดยใช้คลาวด์ไอโอที
คำสำคัญ:
คลาวด์, ระบบควบคุม, ไอโอที, ตู้เพาะปลูกพืชบทคัดย่อ
การวิจัยหรือการทดลองปลูกพืชในระบบเปิด ส่วนใหญ่จะได้ผลการทดลองที่ไม่ถูกต้องแม่นยำมากเพียงพอ เนื่องจากไม่สามารถควบคุมปัจจัยที่จำเป็นต่อการเจริญเติบโตของพืชหลายๆ อย่างได้ จึงนิยมทำการวิจัยหรือการทดลองปลูกพืชในระบบปิดโดยใช้โรงเรือนหรือตู้เพาะปลูกพืช แต่การสร้างโรงเรือนปลูกพืชหรือการนำเข้าตู้เพาะปลูกพืชจากต่างประเทศต้องใช้งบประมาณค่อนข้างสูงและยังมีฟังก์ชันการใช้งานไม่เพียงพอต่อการวิจัยหรือการทดลองปลูกพืช ดังนั้น งานวิจัยนี้จึงได้พัฒนาตู้เพาะปลูกพืชที่ใช้ต้นทุนต่ำ รวมทั้งนำเอาเทคโนโลยีสมัยใหม่ทั้งคลาวด์และไอโอทีมาใช้ โดยมีวัตถุประสงค์เพื่อลดต้นทุนในการทำวิจัย และอำนวยความสะดวกให้นักวิจัยสามารถทดลองปรับเปลี่ยนสภาพแวดล้อมภายในตู้เพาะปลูกพืชได้ตามต้องการ หรือเฝ้าสังเกตการเจริญเติบโตของพืชได้ตลอดเวลาจากค่าพารามิเตอร์ต่างๆ ตามเวลาจริงที่เก็บไว้บนคลาวด์ ได้แก่ ค่าอุณหภูมิ ค่าความชื้น ค่าความเข้มของแสงสว่าง และค่าความเข้มข้นของแก๊สคาร์บอนไดออกไซด์ โดยใช้แอปพลิเคชันบนสมาร์ตโฟน ผลที่ได้จากงานวิจัยแบ่งออกเป็น 3 ส่วนใหญ่ๆ คือ ตู้เพาะปลูกพืชและระบบควบคุมปัจจัยต่างๆ ภายในตู้เพาะปลูกพืช ระบบคลาวด์ไอโอทีสำหรับเก็บข้อมูลและวิเคราะห์ข้อมูล และโมบายแอปพลิเคชันบนสมาร์ตโฟนสำหรับเป็นส่วนต่อประสานกับผู้ใช้ ผลการทดสอบ พบว่า สามารถควบคุมค่าของอุณหภูมิและความชื้นให้อยู่ในช่วงที่กำหนดไว้ในแอปพลิเคชันได้ นอกจากนี้ ยังสามารถควบคุมการเปิด/ปิดไฟแอลอีดีที่ให้แสงสว่าง และสามารถควบคุมปริมาณของแก๊สคาร์บอนไดออกไซด์ภายในตู้เพาะปลูกพืชได้อีกด้วย
References
Thailand Board of Investment, 2018, “Smart Farming: The Future of Agriculture in Thailand,” Thailand Investment Review, 28 (2), pp. 3-4.
Smart Farming, 2020, National Science and Technology Development Agency (NSTDA), Pathum Thani, Thailand, pp. 8-9. (In Thai)
Vickers, E.H. and Bennett, J.E., 1989, “Optimal Estimation and Control of an Environmental Plant Growth Chamber,” Proceedings of the 21st Southeastern Symposium on System Theory, Tallahassee, Florida, USA, pp. 47-49.
Kim, J. and Kim, K., 2008, “Parametric Study for Bio-plasma Plant Growth,” Proceedings of the IEEE 35th International Conference on Plasma Science, Karlsruhe, Germany, p. 1-1.
Xu, Y., Wang, H. and Nsengiyumva, W., 2018, “Analysis of the Uniformity of Light in a Plant Growth Chamber,” Proceedings of the IEEE 4th International Conference on Universal Village, Boston, MA, USA, pp. 1-7.
Tawegoum, R., Teixeira, R. and Chasseriaux, G., 2006, “Simulation of Humidity Control and Greenhouse Temperature Tracking in a Growth Chamber using a Passive Air Conditioning Unit,” Control Engineering Practice, 14 (8), pp. 853-861.
Yingjajaval, S. and Paiboon, P., 2017, “Example of the Success of Farmers in Adjusting the Greenhouse Conditions According to the VPD Value,” AG-BIO Newsletter, 9 (2), pp. 5-12. (In Thai)
Koverda, P., 2020, The Ultimate Vapor Pressure Deficit (VPD) Guide, Pulse Labs [Online], Available: https://pulsegrow.com/blogs/learn/vpd. [1 May 2021]
Lee, S. and Park, S., 2013, “Energy Savings of Home Growing Plants by using Daylight and LED,” Proceedings of the IEEE Sensors Applications Symposium, Galveston, Texas, USA, pp. 202-204.
Jiang, J. and Moallem, M., 2020, “Development of an Intelligent LED Lighting Control Testbed for IoT-based Smart Greenhouses,” Proceedings of the 46th Annual Conference of the IEEE Industrial Electronics Society, Singapore, pp. 5226-5231.
Balazs, L. and Nadas, J., 2020, “Spatial Distribution of Photon Flux Density Created by LED Grow Lights,” Proceedings of the IEEE 3rd International Conference and Workshop in Obuda on Electrical and Power Engineering, Budapest, Hungary, pp. 147-150.
Rakocevic, M., Ferrandes, R., Marchiori, P.E.R. and Ribeiro, R.V., 2016, “Estimating the Canopy Architecture and Photosynthesis of Coffea Arabica L. Plants Cultivated under Long-term Elevated Air CO2 Concentration,” Proceedings of the IEEE International Conference on Functional-Structural Plant Growth Modeling, Simulation, Visualization and Applications, Qingdao, China, pp. 175-182.
Ponce-Guevara, K.L., Palacios-Echeverria, J.A., Maya-Olalla, E., Dominguez-Limaico, H.M., Suarez-Zambrano, L.E., Rosero-Montalvo, P.D., Peluffo-Ordonez, D.H. and Alvarado-Perez, J.C., 2017, “Green Farm-DM: A Tool for Analyzing Vegetable Crops Data from a Greenhouse using Data Mining Techniques (First Trial),” Proceedings of the IEEE 2nd Ecuador Technical Chapters Meeting, Salinas, Ecuador, pp. 1-6.
Vermesan, O. and Friess, P., 2013, Internet of Things: Converging Technologies for Smart Environments and Integrated Ecosystems, River Publishers, Aalborg, Denmark, pp. 7-16.
Serikul, P., Nakpong, N. and Nakjuatong, N., 2018, “Smart Farm Monitoring via the Blynk IoT Platform: Case Study: Humidity Monitoring and Data Recording,” Proceedings of the 16th International Conference on ICT and Knowledge Engineering, Bangkok, Thailand, pp. 1-6.
How Blynk Works, Blynk [Online], Available: http://docs.blynk.cc. [10 May 2021]
Lueth, K.L., 2019, IoT Platform Companies Landscape 2019/2020: 620 IoT Platforms Globally, IoT Analytics [Online], Available: https://iot-analytics.com/iot-platform-companies-landscape-2020. [10 May 2021]
Porambage, P., Okwuibe, J., Liyanage, M., Ylianttila, M. and Taleb, T., 2018, “Survey on Multi-access Edge Computing for Internet of Things Realization,” IEEE Communications Surveys and Tutorials, 20 (4), pp. 2961-2991.
Liu, D., Yan, Z., Ding, W. and Atiquzzaman, M., 2019, “A Survey on Secure Data Analytics in Edge Computing,” IEEE Internet of Things Journal, 6 (3), pp. 4946-4967.
Stoyanova, M., Nikoloudakis, Y., Panagiotakis, S., Pallis, E. and Markakis, E.K., 2020, “A Survey on the Internet of Things (IoT) Forensics: Challenges, Approaches, and Open Issues,” IEEE Communications Surveys & Tutorials, 22 (2), pp. 1191-1221.
Junior, F.M.R. and Kamienski, C.A., 2021, “A Survey on Trustworthiness for the Internet of Things,” IEEE Access, 9, pp. 42493-42514.
Attasena, V., Harbi, N. and Darmont, J., 2014, “fVSS: A New Secure and Cost-Efficient Scheme for Cloud Data Warehouses,” Proceedings of the 17th International Workshop on Data Warehousing and OLAP, Shanghai, China, pp. 81-90.
Attasena, V., Darmont, J. and Harbi, N., 2017, “Secret Sharing for Cloud Data Security: a Survey,” International Journal on Very Large Data Bases, 26 (5), pp. 657-681.
Handbook for Continuous Emission Monitoring System (CEMS), 2013, Department of Industrial Works, Bangkok, Thailand, pp. 2-12. (In Thai)
Downloads
เผยแพร่แล้ว
How to Cite
ฉบับ
บท
License
Copyright (c) 2022 มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าธนบุรี
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
เนื้อหาของบทความที่ตีพิมพ์ในวารสาร Science and Engineering Connect ในทุกรูปแบบ รวมถึงข้อความ สมการ สูตร ตาราง ภาพ ตลอดจนภาพประกอบในรูปแบบอื่นใด เป็นลิขสิทธิ์ของมหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าธนบุรี การนำเนื้อหา ไม่ว่าจะในรูปแบบใด ของบทความไปใช้ประโยชน์ในเชิงพาณิชย์ ต้องได้รับอนุญาตจากบรรณาธิการวารสารอย่างเป็นลายลักษณ์อักษรก่อนเท่านั้น
