تحلیل عملکرد مدل‌های یادگیری عمیق در تشخیص تقلب در چای: مطالعه موردی چای سیاه

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 'گروه مهندسی بیوسیستم دانشگاه علوم کشاورزی و منابع طبیعی گرگان

2 عضو هیات علمی گروه مهندسی مکانیک بیوسیستم- دانشکده منابع طبیعی و فناوری کشاورزی-دانشگاه محقق اردبیلی - اردبیل – ایران

چکیده

چای نه تنها از محبوب‌ترین نوشیدنی‌ها در سراسر جهان است، بلکه یک محصول کشاورزی حیاتی نیز محسوب می‌شود که به دلیل فواید سلامتی و کاربردهای متنوع صنعتی‌اش ارزشمند است. با این حال، تقلب در چای همچنان یک چالش بزرگ در این صنعت است که شامل اقداماتی مانند افزودن مواد خارجی و رنگ‌های مصنوعی یا جعل منشأ جغرافیایی می‌شود که همگی می‌توانند بر سلامت مصرف‌کننده تأثیر منفی بگذارند. در مطالعه حاضر، دو مدل یادگیری عمیق، یعنی EfficientNet و Swin Transformer، از نظر توانایی‌شان در تشخیص سه نوع تقلب در چای سیاه ایرانی ارزیابی شدند: ضایعات چای، چای خارجی بی‌کیفیت و چای تاریخ گذشته. نتایج نشان داد که مدل EfficientNet در تشخیص ضایعات چای دقت بالاتری دارد، در حالی که مدل Swin Transformer عملکرد بهتری در شناسایی چای خارجی و چای تاریخ گذشته نشان داد. دقت کلی مدل‌های EfficientNet و Swin Transformer برای تشخیص ضایعات چای 88.5٪ و 77.6٪، برای تشخیص چای خارجی 85٪ و 83٪ و برای هر دو مدل در تشخیص چای تاریخ گذشته 61.3٪ بود. با این حال، بهینه‌سازی بیشتر تنظیمات مدل برای کاهش خطاها و بهبود عملکرد توصیه می‌شود.

چکیده تصویری

تحلیل عملکرد مدل‌های یادگیری عمیق در تشخیص تقلب در چای: مطالعه موردی چای سیاه

تازه های تحقیق

  • روشهای تحلیلی متعددی برای تشخیص تقلب وجود دارد، از جمله روشهای سنتی )حسی و فیزیکی(، روشهای مبتنی بر DNA ، روشها و تکنیک های طیف سنجی، روشهای کروماتوگرافی. اما همه این روشها زمانبر و پرهزینه هستند .
  • هوش مصنوعی و یادگیری ماشین با تجزیه و تحلیل دادههای پیچیده و شناسایی الگوهای غیرمعمول، نقش کلیدی در تشخیص تقلب در چای ایفا میکنند. داده های مورد نیاز برای آموزش مدلهای هوش مصنوعی از منابع مختلف جمع آوری میشود .
  • شبکه های عصبی کانولوشن (CNN) به دلیل توانایی بالای خود در پردازش تصاویر و استخراج خودکار ویژگی ها، یکی از موثرترین روشها در تشخیص تقلب در چای محسوب می شوند. این شبکه ها با تجزیه و تحلیل تصاویر چای، قادر به شناسایی تقلب با ضایعات گیاهی، رنگهای مصنوعی یا ناخالصی ها با دقت بالا هستند .

کلیدواژه‌ها

موضوعات


عنوان مقاله [English]

Analyzing the Performance of deep learning models in tea fraud detection: A case study of black tea

نویسندگان [English]

  • Sajad Sabzi 1
  • Raziyeh Pourdarbani 2
1 Dept. of Biosystem Engineering, Gorgan University of Agricultural Sciences and Natural Resources, Gorgan, Iran;
2 Dept. of Biosystem engineering, University of Mohaghegh Ardabili
چکیده [English]

Tea is not only one of the most popular beverages in the world, but also one of the most important agricultural products due to its health benefits and wide applications in various industries. However, tea fraud is one of the main challenges in the industry. These frauds include the addition of foreign materials, colors, or falsification of geographical origin, which have negative effects on the health of consumers. At present paper, two deep learning models namely EfficientNet and Swin Transformer, were tested in detecting three types of fraud (tea waste, low-quality foreign tea, and expired tea) in Iranian black tea. The results indicate that the EfficientNet model was more successful in detecting tea waste than foreign tea and expired tea (with accuracy of 96.8% and F1-Score of 95.2%), while the Swin Transformer model performed better in detecting foreign tea and expired tea, showing an accuracy of 94.5% and an F1-Score of 93.7%, respectively. However, improved settings are suggested to reduce errors and improve the performance of the models.

کلیدواژه‌ها [English]

  • Tea
  • Fraud
  • Deep Learning
  • Model Performance
[1] Pan, S. Y., Nie, Q., Tai, H. C., Song, X. L., Tong, Y. F., Zhang, L. J. F., ... & Liang, C. (2022). Tea and tea drinking: China’s outstanding contributions to the mankind. Chin. Med.17(1), 27. doi: 10.1186/s13020-022-00571-1
 
[2] Samanta, S. (2022). Potential bioactive components and health promotional benefits of tea (Camellia sinensis). J. Am. Nutr. Assoc., 41(1), 65-93. doi: 10.1080/07315724.2020.1827082
 
[3] Zhang, Z. B., Xiong, T., Chen, J. H., Ye, F., Cao, J. J., Chen, Y. R. & Luo, T. (2023). Understanding the origin and evolution of tea (Camellia sinensis [L.]): genomic advances in tea. J. Mol. Evol.91(2), 156-168. doi: 10.1007/s00239-023-10099-z
 
[4] Kim, Y., & Je, Y. (2024). Tea consumption and risk of all-cause, cardiovascular disease, and cancer mortality: a meta-analysis of thirty-eight prospective cohort data sets. Epidemiol. Health46, e2024056. doi: 10.4178/epih.e2024056
 
[5] Liu, J., Sun, H., & Katto, J. (2023). Learned image compression with mixed transformer-cnn architectures. In: Proceedings of the IEEE/CVF conference on computer vision and pattern recognition (pp. 14388-14397). doi: 10.48550/arXiv.2303.14978
 
[6] Hursel, R., Viechtbauer, W., Dulloo, A. G., Tremblay, A., Tappy, L., Rumpler, W., & Westerterp‐Plantenga, M. S. (2011). The effects of catechin rich teas and caffeine on energy expenditure and fat oxidation: a meta‐analysis. Obes. Rev.12(7), e573-e581. doi: 10.1111/j.1467-789X.2011.00862.x
 
[7] Kennedy, S. P., Gonzales, P., & Roungchun, J. (2021). Coffee and tea fraud. In Food fraud (pp. 139-150). Academic Press.
[8] Everstine, K., Hellberg, R. S., & Sklare, S. A. (2021). Introduction to food fraud. Food Fraud, 1-7. doi: 10.1016/B978-0-12-817242-1.00010-5
 
[9] Shalaby, H. Y. (2024). Prevention of food fraud in egypt: policy implementation challenges and the way forward (Master's thesis, The American University in Cairo (Egypt)).
 
[10] Priyadarshana, P. H. M. G. C., Jayasinghe, J. A. V. R., Perera, H. K. I., & Udari, A. H. G. S. (2022). Development of a herbal tea with potential antiglycation effects using Phyllanthus emblica (Indian Gooseberry), Zingiber officinale (Ginger), and Coriander sativum (Coriander). Sri Lankan J. Agric. Ecosyst.4(1). doi: 10.4038/sljae.v4i1.52
 
[11] Gunathilaka, D. M. N. M., & Warnasooriya, W. M. R. S. K. (2021). Adulteration and quality of black tea in Sri Lankan market. In: 2nd Faculty Annual Research Session. Faculty of Applied Sciences, University of Vavuniya (pp. 47-51).
 
[12] Li, Y., Logan, N., Quinn, B., Hong, Y., Birse, N., Zhu, H. & Wu, D. (2024). Fingerprinting black tea: When spectroscopy meets machine learning a novel workflow for geographical origin identification. Food Chem.438, 138029. doi: 10.1016/j.foodchem.2023.138029
 
[13] Zhang, B., Zhang, Y., Zhang, K., Zhang, Y., Ji, Y., Zhu, B. & Ge, X. (2023). Machine learning assesses drivers of PM2. 5 air pollution trend in the Tibetan Plateau from 2015 to 2022. Sci. Total Environ.878, 163189. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2023.163189
 
[14] Dubey, A. (2020). An analysis of the challenges faced by India in the protection and enforcement of geographical indication through the case study of Darjeeling tea. Int. J. Law Manag. Humanities., 3(6), 819. doi: http://doi.one/10.1732/IJLMH.25247
 
[15] Zhao, J., Yang, W., Cai, H., Cao, G., & Li, Z. (2025). Current progress and future trends of genomics-based techniques for food adulteration identification. Foods14(7), 1116. doi: 10.3390/foods14071116 
 
[16] Li, S., Lo, C. Y., Pan, M. H., Lai, C. S., & Ho, C. T. (2013). Black tea: chemical analysis and stability. Food Funct.4(1), 10-18. doi: 10.1039/c2fo30093a
 
[17] Priyadarshi, A. (2024). Trustea India sustainable tea code and democratizing agricultural standards. In SDGs in the Asia and Pacific Region (pp. 839-865). Cham: Springer International Publishing. doi: 10.1007/978-3-030-91262-8_73-1
 
[18] Prasetya, A. T. E., Wibowo, N. A., & Rondonuwu, F. S. (2018, September). Determination of total quality of black tea fanning grade using near-infrared spectroscopy. J. Phys.: Conf. Ser., 1097(1):012008. doi: 10.1088/1742-6596/1097/1/012008
 
[19] Yao, J., Lin, X., Qiu, Z., Meng, X., Chen, J., Li, A., ... & Kong, H. (2025). Enhancement of flavor components of oolong tea and dark tea based on graphene heating film. Food Chem., X27, 102433. https://doi.org/10.1016/j.fochx.2025.102433
[20] Chen, K., Zhurbenko, P., Danilov, L., Matveeva, T., & Otten, L. (2022). Conservation of an Agrobacterium cT-DNA insert in Camellia section Thea reveals the ancient origin of tea plants from a genetically modified ancestor. Front. Plant Sci., 13, 997762. https://doi.org/10.3389/fpls.2022.997762
 
[21] Stoeckle, M. Y., Gamble, C. C., Kirpekar, R., Young, G., Ahmed, S., & Little, D. P. (2011). Commercial teas highlight plant DNA barcode identification successes and obstacles. Sci. Rep.1(1), 42. doi: 10.1038/srep00042
 
[22] Osathanunkul, M., Ounjai, S., Osathanunkul, R., & Madesis, P. (2017). Evaluation of a DNA-based method for spice/herb authentication, so you do not have to worry about what is in your curry, buon appetito!. PLoS One12(10), e0186283. doi: 10.1371/journal.pone.0186283
 
[23] Hu, O., Chen, J., Gao, P., Li, G., Du, S., Fu, H. & Xu, L. (2019). Fusion of near‐infrared and fluorescence spectroscopy for untargeted fraud detection of Chinese tea seed oil using chemometric methods. J. Sci. Food Agric., 99(5), 2285-2291. doi: 10.1002/jsfa.9424
 
[24] Tang, T., Luo, Q., Yang, L., Gao, C., Ling, C., & Wu, W. (2023). Research review on quality detection of fresh tea leaves based on spectral technology. Foods13(1), 25. doi: 10.3390/foods13010025 
 
[25] Campmajó, G., Rodríguez-Javier, L. R., Saurina, J., & Núñez, O. (2021). Assessment of paprika geographical origin fraud by high-performance liquid chromatography with fluorescence detection (HPLC-FLD) fingerprinting. Food Chem.352, 129397. doi: 10.1016/j.foodchem.2021.129397
 
[26] Zou, J., Zhao, M., Chan, S. A., Song, Y., Yan, S., & Song, W. (2024). Rapid and simultaneous determination of ultrashort-, short-and long-chain perfluoroalkyl substances by a novel liquid chromatography mass spectrometry method. J. Chromatogr. A1734(19), 465324. doi: 10.1016/j.chroma.2024.465324
 
[27] Zhang, P., Cheng, J., Chen, Q., Zheng, Z., Wei, C., Zou, T. & Huang, Y. (2025). Near‐infrared spectroscopy coupled with Gramian angular field two‐dimensional convolutional neural network for white tea adulteration detection. J. Sci. Food Agric., 105(11), 6269-6279 doi: 10.1002/jsfa.14353
 
[28] Alhichri, H., Alswayed, A. S., Bazi, Y., Ammour, N., & Alajlan, N. A. (2021). Classification of remote sensing images using EfficientNet-B3 CNN model with attention. IEEE access9, 14078-14094. doi: 10.1109/ACCESS.2021.3051085
 
[29] Liu, W., Luo, Y., Zhu, X., Dong, D., Wang, M., Ma, J. & Liu, D. (2025). Optimizing tea plantation productivity: Magnesium-modified tea pruning litter biochar enhances soil quality and tea aroma profiles. Environ. Technol. Inn, 104375.
 
[30] Pourdarbani, R., & Sabzi, S. (2023). Diagnosis of common cauliflower diseases using image processing and deep learning. J. Environ. Sci. Stud., 8(3), 7087-7092. doi: 10.22034/JESS.2023.391624.1995
 
[31] Mhaskar, A. M., Mangrulkar, P. P., Rane, R. E., & Sairise, R. M. (2022). Computer vision in food quality control: applications and innovations. IJFANS Int. J. Food Nutr. Sci., 11(8).
 
 [32] Patel KK, Kar A, Jha SN, Khan MA. (2011). Machine vision system: a tool for quality inspection of food and agricultural products. J. Food Sci. Technol., 49(2):123-41. doi: 10.1007/s13197-011-0321-4.
 
دوره 13، شماره 1
آبان 1404
صفحه 61-71
  • تاریخ دریافت: 29 مرداد 1404
  • تاریخ بازنگری: 29 شهریور 1404
  • تاریخ پذیرش: 05 مهر 1404
  • تاریخ اولین انتشار: 05 مهر 1404
  • تاریخ انتشار: 01 آبان 1404