Application of Teachable Machine for Automatic Bottle Sorting
Article Sidebar
Main Article Content
Abstract
This research developed an automatic water bottle classification system using image processing and machine learning technologies to address the issue of manual labor in waste sorting. The system employs the Teachable Machine technique to classify water bottles into categories such as plastic bottles, glass bottles, paper cartons, and aluminum cans. Supporting bottles up to 1.5 liters, the system stores sorting data and displays statistics on a web server. Experimental results showed an average accuracy rate of approximately 95%, with processing times under 1 second per bottle, indicating high efficiency.
Article Details
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
Journal of Technology and Engineering Progress is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International (CC BY-NC-ND 4.0) licence, unless otherwise stated. Please read our Policies page for more information
References
สํานักงานนโยบายและแผนทรัพยากรธรรมชาติและสิ่งแวดล้อม, "สถิติขยะพลาสติกในประเทศไทย," 2566. [Online].
Available: https://www.onep.go.th/
Google, "Teachable Machine," [Online]. Available: https://teachablemachine.withgoogle.com/. [Accessed: 24-Jul-2024].
สมเกียรติ คงมาลัย และคณะ, พัฒนาแบบจำลองเครื่องจักรกลการเรียนรู้สำหรับการจำแนกประเภทพลาสติก, วารสารเทคโนโลยีสิ่งแวดล้อม, 2564.
เกรียงไกร เจียมอยู่ และคณะ, การใช้เทคโนโลยีการมองเห็นเพื่อแยกขยะอัตโนมัติ, วารสารนวัตกรรมและเทคโนโลยี, 2566.
ปิยะมาศ อุดมสิน และคณะ, การประเมินผลกระทบของการจัดการขยะรีไซเคิลในชุมชน, วารสารสาธารณสุขและสิ่งแวดล้อม, 2565.
วัชรี โล่ห์สุนทร และคณะ, ผลของการศึกษาพฤติกรรมการรีไซเคิลของประชาชนในพื้นที่เมือง, วารสารการจัดการสิ่งแวดล้อม, 2564.
วีรวรรณ จันทนะทรัพย์, "MASK DETECTION BY TEACHABLE MACHINE," มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีราชมงคลพระนคร, กรุงเทพฯ, 2565.
วาสนา วงศ์ษา, "เครื่องคัดแยกขยะรีไซเคิลด้วยการประมวลผลภาพ," มหาวิทยาลัยราชภัฏเพชรบูรณ์, เพชรบูรณ์, 2565.
จิตรพงษ์ เจริญจิตร, “ระบบแยกประเภทไข่มุก ด้วยวิธีการประมวลผลภาพ,” มหาวิทยาลัยหาดใหญ่, สงขลา, 2561.
Tamás Czimmermann, “Visual-Based Defect Detection and Classification Approaches for Industrial Applications—A SURVEY,” Sensors, 2020.
ธานิล ม่วงพูล และ วริยา เย็นเปิง. (2565). "การพัฒนาระบบคัดแยกขยะรีไซเคิลด้วยเทคโนโลยีไอโอที." วารสารวิชาการการประยุกต์ใช้เทคโนโลยีสารสนเทศ, 8(2), 8-15.
