โกลด์ฟิชเมท : ตู้ปลาทองอัจฉริยะพร้อมระบบตรวจจับโรค
คำสำคัญ:
ตู้ปลาทองอัจฉริยะ, การตรวจจับโรคในปลาทอง, โยโลวีเจ็ดบทคัดย่อ
ปลาทองเป็นหนึ่งในปลาเศรษฐกิจที่มีการส่งออกเป็นอันดับต้น ๆ ด้วยความโดดเด่นที่ดูแลง่าย ใช้พื้นที่เลี้ยงน้อย และมอบความเพลิดเพลินให้แก่ผู้เลี้ยง แม้ปลาทองจะเป็นปลาที่ดูแลง่ายแต่ยังคงประสบปัญหาสุขภาพจากโรคที่พบบ่อย ได้แก่ โรคจุดขาว โรคเลือดออกตามซอกเกล็ด และโรคเกล็ดตั้ง ซึ่งผู้เลี้ยงมือใหม่มักขาดความรู้ในการสังเกตและจัดการกับโรคเหล่านี้ เพื่อแก้ไขปัญหาดังกล่าว งานวิจัยนี้จึงขอเสนอ โกลด์ฟิชเมท: ตู้ปลาทองอัจฉริยะพร้อมระบบตรวจจับโรค ซึ่งสามารถตรวจจับโรคในปลาทองได้อย่างแม่นยำ ด้วยการใช้ภาพถ่ายจากกล้องเว็บแคมที่ติดตั้งไว้กับตู้ปลา ภาพเหล่านี้จะถูกส่งไปยังโมเดลโยโลวีเจ็ดซึ่งมีความแม่นยำสูงถึง 90.4% ในการตรวจจับโรค พร้อมทั้งระบุโรคที่เกิดขึ้น และให้คำแนะนำในการรักษาเบื้องต้นผ่านการแจ้งเตือนทางไลน์แชทบอทที่มีชื่อว่า โกลด์ฟิชเมท (Goldfish Mate) นอกจากนี้ ผู้เลี้ยงยังสามารถตรวจสอบคุณภาพน้ำ เพื่อให้มั่นใจว่าสภาพแวดล้อมเหมาะสมกับการเลี้ยง โดยโกลด์ฟิชเมทสามารถตรวจจับโรคและแจ้งเตือนผ่านไลน์แชทบอทได้อย่างมีประสิทธิภาพ เพื่อให้ผู้เลี้ยงทราบถึงโรคที่เกิดขึ้นและรักษาได้อย่างทันท่วงที
เอกสารอ้างอิง
กลุ่มเผยแพร่และประชาสัมพันธ์. (2023). กรมประมงเปิดกระแส ลิสต์ปลาสวยงามไทยดังไกลทั่วโลก พร้อมดันมาตรฐานปลาไทย
'สวยคุณภาพ' ออกผงาดตลาดต่างแดน. กรมประมง. สืบค้นจาก https://www4.fisheries.go.th/dof/news_local/1210/198482
สถาบันวิจัยสุขภาพสัตว์นํ้าจืด. (2010). การป้องกันและกําจัดโรคปลา.กรมประมง กระทรวงเกษตรและสหกรณ์. สืบค้นจาก
https://ebook.lib.ku.ac.th/ebook27/ebook/2011-015-0015/
กุล เกจริวัล. (2023). YOLOv7: อัลกอริทึมการตรวจจับวัตถุที่ลํ้าหน้าที่สุด?. Unite.ai. สืบค้นจาก https://www.unite.ai/th/yolov7/
Medina,J. K.P.Tribiana,P.J.P.&Villaverde,J. F. (2523). Disease classification of Oranda goldfish using YOLO object detection algorithm. In Proceeding of the 15th International Conference on Computer and Automation Engineering. (ICCAE). pp.249–254. Austratia. http://doi.org/10.1109/ICCAE56788.2023.10111494.
Shamshulbahrin, A. S. ,&Ahmad, I. (2022). IoT-based aquarium monitoring system using Blynk and NodeMCU ESP8266. Intelligent Automation & Soft Computing, 32(3), pp.1625-1637.
Azhar,A. S. B.M., Harun. N. H. B., Hassan. M. G. B., Yosoff. A.B., Pauzi. S.N.B.M., Yusuf. N. N. N., & Chu. K.B. (2024).Early screening protozoan white spot fish disease using convolutional neural network, Jaurnal of Advanced in Applied Sciences and Engineering Technology, 37(1). pp. 49-55.
Vo,T. T. E., Ko,H., Huh,J. H., & Kim,Y. (2021). “A review Overview of smart Aquaculture System: Focusing on Application of Machine Learning and Computer Vision,” Electronics, 10(22), Article 2882. https://doi.org/10.3390/electronics10222882
AWS. (2023). Data augmentation (การเสริมข้อมูล) คืออะไร. สืบค้นจาก https://aws.amazon.com/th/what-is/dataaugmentation/
Dynamic Intelligence Asia. (2020). Computer vision: What it is, how it works, and applications. สืบค้นจาก https://www.dia.co.th/articles/computer-vision/ กฤตคม ศรีจิรานนท์ และคณะ วารสารวิชาการวิทยาศาสตร์และวิทยาศาสตร์ประยุกต์ 2568 ปี(1) e3906.10
KBTG Life, P. (2023). What is cross-validation (CV) and why do we need it?. Medium. สืบค้นจาก https://medium.com/kbtg-life/what-is-cross-validation-cvand-why-do-we-need-it-fb4bac340991
Billingsley, B. (2024). Ideal temperature for goldfish in tank and ponds: Vet-approved facts. PangoVet. สืบค้นจาก https://pangovet.com/pet-health-wellness/goldfish/idealtemperature-for-goldfish-tank-pond/
Pet Advocacy Network. (2024). Caring for your goldfish. สืบค้นจาก https://petadvocacy.org/wpcontent/uploads/2022/01/Goldfish-Care-Sheet.pdf
ดาวน์โหลด
เผยแพร่แล้ว
รูปแบบการอ้างอิง
ฉบับ
ประเภทบทความ
หมวดหมู่
สัญญาอนุญาต
ลิขสิทธิ์ (c) 2025 วารสารวิชาการวิทยาศาสตร์และวิทยาศาสตร์ประยุกต์

อนุญาตภายใต้เงื่อนไข Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
บทความวิชาการ/บทความวิจัยที่ได้ตอบรับการตีพิมพ์ถือเป็นลัขสิทธิ์ของคณะวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยีมหาวิทยาลัยราชภัฏอุตรดิตถ์
