با همکاری انجمن علمی گیاهان دارویی ایران

تشخیص انواع زعفران ایرانی با طیف‌سنجی تبدیل فوریه و روش‌های شیمی‌آماری

نوع مقاله : مقاله علمی پژوهشی

نویسندگان

1 ایران- تبریز - دانشگاه تبریز- دانشکده کشاورزی - گروه مهندسی بیوسیستم

2 گروه بیوسیستم، دانشکده کشاورزی، دانشگاه تبریز، تبریز، ایران

10.22048/jsat.2026.565009.1582
چکیده
زعفران ادویه‌ای است که از کلاله‌های گل Crocus Sativus L پس از خشک شدن تولید می‌شود و گران‌ترین ادویه جهان است. بنابراین این محصول هدف تقلب‌های مکرر و برچسب‌گذاری‌های نادرست است. در بازار محلی ایران زعفران بر اساس محل سرزنی در کلاله به سه نوع عمده سرگل، نگین و پوشال تقسیم می‌شود که خواص کیفی و قیمت آنها بر اساس نوع آنها متفاوت است. بنابراین تشخیص نوع زعفران از لحاظ کیفی و اقتصادی حائز اهمیت است. در تحقیق حاضر، ترکیب طیف‌سنجی تبدیل فوریه FT-MIR و روش‌های شیمی آماری برای طبقه‌بندی انواع زعفران ایرانی به کار گرفته شدند. روش‌های پیش‌پردازش مختلف برای اصلاح داده‌های طیفی استفاده شدند و مدل تحلیل مولفه اصلی (PCA) به عنوان مدل بدون نظارت و مدل آنالیز تشخیصی خطی (LDA) با دو کرنل خطی و درجه دو به کار گرفته شدند. بهترین نتیجه با پیش‌پردازش SG + D2 + MSC و کرنل خطی مدل LDA با دقت پیش‌بینی 88/88% برای طبقه سه نوع زعفران به دست آمد. نتیجه قابل قبول بدست آمده کارایی این روش را برای تشخیص غیرمخرب انواع زعفران ایرانی اثبات می‌کند.

کلیدواژه‌ها

موضوعات

عنوان مقاله English

detection of different types of Iranian saffron using fourier transform spectroscopy and chemometric methods

نویسندگان English

Asghar Mahmoudi 1
Amir Kazemi 2
1 Biosystems engineering - Faculty of Agriculture - University of Tabriz- Tabriz-Iran
2 department of biosystems, faculty of agriculture, university of Tabriz, Tabriz, Iran
چکیده English

Saffron is a spice produced from the dried stigmas of the flower Crocus sativus L and is the most expensive spice in the world. Therefore, this product is frequently subject to adulteration and mislabeling. In the local Iranian market, saffron is classified into three main types—Sargol, Negin, and Pushal—based on the cutting position of the stigma, and their quality characteristics and prices vary according to the type. Consequently, the identification of saffron types is of great importance from both qualitative and economic perspectives.

In the present study, the combination of Fourier Transform Mid-Infrared (FT-MIR) spectroscopy and chemometric methods was employed to classify different types of Iranian saffron. Various spectral preprocessing methods were applied to correct the spectral data, and Principal Component Analysis (PCA) was used as an unsupervised model, while Linear Discriminant Analysis (LDA) with linear and quadratic kernels was applied as a supervised classification model. The best result was achieved using SG + D2 + MSC preprocessing and the linear kernel of the LDA model, yielding a prediction accuracy of 88.88% for the classification of the three saffron types. The acceptable results obtained demonstrate the effectiveness of this method for the non-destructive identification of different types of Iranian saffron.

کلیدواژه‌ها English

saffron
non-destructive
Fourier transform infrared spectroscopy
LDA
chemometrics