Utafiti huu unalinganisha kwa kiasi jinsi madoa ya majimaji ya semina yanayoweza kukutwa katika uchunguzi wa kisayansi wa uhalifu yanavyosambaa na kujiumba kwenye nyuso tofauti za nguo. Uchambuzi wa doa la majimaji ya semina ni mkabala wa sayansi ya uhalifu unaochunguza ukubwa, jiometri na tabia ya kusambaa inayotegemea muda ya doa linalotokea baada ya kiowevu cha kibiolojia kuwekwa kwenye kitambaa. Katika utafiti huo, vitambaa 11 vilichunguzwa: Acoba, Banian, Cotton, Chiffon, Nylon, Denim, Silk, Satin, Polyester, Jute na Wool; kutoka kwenye picha, kipenyo cha doa, radius, porosity na shape factor vilihesabiwa, huku kutoka kwenye video spreading rate na spreading speed vikihesabiwa kwa MATLAB.

Kulingana na Jedwali 1 la chanzo, kipenyo kikubwa zaidi cha doa kilipimwa kwenye Silk kuwa 931.3979 units; kilifuatiwa na Satin 686.6454 na Chiffon 643.2722. Kipenyo kidogo zaidi kilikuwa kwenye Acoba kwa 42.2412 units. Spreading speed ya juu zaidi ya mstari ilitolewa kwa Wool kuwa 0.1246 mm/s, huku thamani ya chini zaidi ikiwa Cotton kwa 0.0009 mm/s. Kwa upande wa kiwango cha kuenea kwa eneo, Wool pia ina thamani ya juu zaidi katika jedwali la chanzo, 2.0899 mm²/s.

Thamani za shape factor zinaonyesha kuwa tofauti kati ya vitambaa katika mpangilio wa kijiometri wa madoa zilikuwa finyu zaidi. Thamani ya Banian iliripotiwa kuwa 0.96583, ya Polyester 0.94561 na ya Denim 0.93213, huku Nylon ikiwa na shape factor ya chini zaidi, 0.71314. Kwa porosity, thamani ya juu zaidi iliripotiwa kwenye Nylon kuwa 0.43707 na ya chini zaidi kwenye Cotton kuwa 0.17879.

Utafiti unaonyesha kuwa muundo wa nguo unaweza kubadilisha kwa kiasi kikubwa mwonekano wa doa la kibiolojia katika uchunguzi wa kisayansi wa uhalifu. Hata hivyo, chanzo hakitoi thamani halisi za ANOVA F na p, idadi ya marudio ya majaribio, ujazo wa majimaji ya semina uliotumika, wala coefficient ya calibration iliyotumiwa kubadilisha picha kuwa kipimo halisi cha urefu. Kwa hiyo matokeo yanaweza kutumiwa kama seti dhabiti ya data linganishi; lakini kutokana na taarifa zilizochapishwa, haipaswi kuhitimishwa kuwa tofauti zote kati ya vitambaa ni muhimu kitakwimu au kwamba sifa fulani za kitambaa zimesababisha kwa uhakika tabia iliyoonekana.

Tatizo la sayansi ya uhalifu katika utafiti

Hata kama kiowevu cha kibiolojia kimewekwa kwa kiasi sawa, si lazima kionekane sawa kwenye vitambaa tofauti. Muundo wa nyuzi, tekstura ya uso, mpangilio wa ufumaji na namna kiowevu kinavyosogea ndani ya kitambaa au juu ya uso wake vinaweza kubadilisha kipenyo, jiometri na tabia ya kupanuka ya doa kadiri muda unavyopita.

Katika uchunguzi wa kisayansi wa uhalifu, kuangalia tu mwonekano wa mwisho wa doa kunaweza kusababisha tafsiri potofu ikiwa athari ya kitambaa haitazingatiwa. Kwa hiyo utafiti wa chanzo ulilenga kulinganisha vitambaa 11 kwa kutoa vigezo vya nambari kutoka picha na video badala ya kuelezea tu morfolojia ya doa kwa njia ya ubora.

MATLAB Hupimaje Madoa ya Majimaji ya Semina?

Mtiririko wa kazi wa MATLAB katika utafiti huu huchakata picha ya kitambaa kama matrix ya pikseli za nambari, kuibadilisha kuwa grayscale, kufanya noise filtering, thresholding na segmentation ili kutenganisha eneo la doa na background; kisha hutengeneza vigezo vya kipenyo, radius na umbo kutokana na sifa za kijiometri za doa kama area na perimeter. Katika uchambuzi wa video, eneo lilelile la doa hufuatiliwa kwenye fremu zinazofuatana ili kukokotoa mabadiliko ya area kwa muda na spreading speed.

Vitambaa 11 vilivyochunguzwa katika jaribio

• Acoba
• Banian
• Cotton
• Chiffon
• Nylon
• Denim
• Silk
• Satin
• Polyester
• Jute
• Wool

Katika jedwali la mbinu, kitambaa cha mwisho kimeandikwa “Woolen”, ilhali katika majedwali ya matokeo kimeandikwa “Wool”. Ingawa kutokana na mpangilio wa chanzo inaweza kudhaniwa kwamba majina hayo yanarejelea kundi lilelile la jaribio, Verianla haitengenezi ufafanuzi mpya wa nguo ambao haupo katika chanzo.

Vifaa vya maabara na vitendanishi vilivyotumika

Chanzo kinaorodhesha vifaa vya msingi kama test tube, slide, coverslip, beaker, spatula, dropper, glass rod, gloves, cotton na scale; stereo microscope na compound microscope; iodine solution, potassium iodide solution, methylene blue na distilled water.

Jaribio la Florence presumptive

Chanzo kinaeleza kwamba kabla ya jaribio, sampuli ilikaguliwa kama ni majimaji ya semina kwa kutumia Florence presumptive test. Kanuni ya jaribio imeelezwa kuwa choline iliyopo katika majimaji ya semina huathiriana na iodine na kutengeneza choline periodide crystals za kahawia, zenye umbo la sindano, ambazo zinaweza kuonekana kwa microscope.

Chanzo kinatoa hatua zifuatazo:

1. Kuchukua sampuli ndogo kutoka doa linaloshukiwa.
2. Kuiweka kwenye slide safi.
3. Kuongeza matone 1-2 ya iodine solution.
4. Kuongeza matone 1-2 ya potassium iodide solution.
5. Kuweka coverslip.
6. Kuchunguza kwa microscope katika magnification ya 10x na 40x.
7. Kutazama crystals za kahawia iliyokolea zenye umbo la sindano.

Katika sehemu ya mbinu ya utafiti pia inaelezwa kuwa “Confirmative Test” ilifanywa. Hata hivyo, katika mbinu na matokeo yaliyochapishwa, jina, utaratibu au matokeo ya jaribio hili la uthibitisho hayajatolewa.

Mlolongo wa matumizi ya majaribio

1. Kupima kama sampuli ni majimaji ya semina.
2. Kuandaa vipande vya vitambaa vitakavyochunguzwa.
3. Kuweka matone machache ya majimaji ya semina kwenye vitambaa.
4. Kurekodi video wakati wa kudondosha.
5. Kuweka scale karibu na doa na kupiga picha.
6. Kupiga picha ya kitambaa chenye doa chini ya microscope.
7. Kuhamisha picha na video kwenda MATLAB.
8. Kukokotoa vigezo vya mienendo ya doa kwa MATLAB.
9. Kulinganisha matokeo yaliyokokotolewa.

Ingawa kifupi cha utafiti kinatumia kauli “controlled volumes”, sehemu ya mbinu haitoi kiasi cha nambari cha ujazo huo. Kwa hiyo, chanzo hakina taarifa ya kiasi inayowezesha kurudia jaribio moja kwa moja kwa kuzingatia ujazo wa kiowevu uliotumika.

Pipeline ya uchakataji wa picha kwa MATLAB

Chanzo kinafafanua hatua zifuatazo za MATLAB kwa uchakataji wa picha:

• Kupakia picha kwa imread().
• Kuonyesha picha kwa imshow().
• Kubadilisha kuwa grayscale kwa rgb2gray().
• Kufanya filtering ya kupunguza noise.
• Kufanya thresholding kwa imbinarize().
• Ikiwa inahitajika, kuchagua Region of Interest (ROI) kwa mkono.
• Kuondoa vitu vidogo visivyohitajika kwa bwareaopen().
• Kukokotoa sifa kama Area na Perimeter kwa regionprops().
• Kubadilisha thamani za pikseli kuwa vitengo halisi kwa calibration factor.
• Kubaini radius na kipenyo kutokana na area.
• Kutengeneza grafu na kuhifadhi matokeo.

Chanzo hakitoi thamani ya nambari ya calibration factor hii. Katika jedwali la matokeo, kitengo cha kipenyo na radius pia kimeandikwa tu kama “units”.

Pipeline ya uchakataji wa video kwa MATLAB

Kwa kipimo cha kuenea kinachotegemea muda, chanzo kinaonyesha hatua zifuatazo:

• Kupakia video kwa VideoReader().
• Kutoa fremu kwa readFrame().
• Kubadilisha kila fremu kuwa grayscale.
• Filtering na thresholding.
• Kuchagua stain ROI katika fremu ya kwanza.
• Kutumia mchakato huohuo kwa fremu zote.
• Kukokotoa area ya doa kwa kila fremu.
• Kuhifadhi pamoja thamani za area na muda.
• Kubadilisha vipimo vya pikseli kuwa vitengo halisi.
• Kukokotoa spreading rate na spreading speed.
• Kuchora grafu za Area-Time na Speed-Time.

Ni Vitambaa Gani Ambavyo Doa Lilisambaa Zaidi?

Katika Jedwali 1 la chanzo, thamani ya juu zaidi ya kipenyo cha doa iliripotiwa kwenye Silk kuwa 931.3979 units, ikifuatiwa na Satin kuwa 686.6454 units na Chiffon kuwa 643.2722 units. Kipenyo kidogo zaidi kilikuwa kwenye Acoba, 42.2412 units; hivyo katika hali za utafiti, ukubwa wa mwisho wa doa ulionyesha masafa ya takriban mara ishirini na mbili kati ya vitambaa.

Kipenyo na radius

Kipenyo na radius kwa kawaida hufuata mpangilio uleule. Silk ina thamani ya juu zaidi kwa kipenyo na radius; Acoba iko katika kundi la chini zaidi kwa vipimo vyote viwili.

Kielelezo 1 na Kielelezo 2 kwenye ukurasa wa 4 wa PDF vinaonyesha thamani za kipenyo na radius kama bar charts kwa vitambaa tofauti. Katika grafu, nguzo za Silk, Satin na Chiffon zinaonekana kuwa juu zaidi kwa uwazi kuliko vitambaa vingine.

Porosity

Kulingana na data za chanzo, porosity ya juu zaidi ni:

1. Nylon: 0.43707
2. Satin: 0.43294
3. Wool: 0.38801

Porosity ya chini zaidi ni Cotton kwa 0.17879 na Jute kwa 0.19124.

Chanzo kinahusisha porosity ya juu na uwezo mkubwa wa kiowevu kupenya ndani ya matrix ya kitambaa. Hata hivyo, kwa kuwa haijaelezwa porosity ilikokotolewa kwa kipimo gani cha kihesabu kutoka kwenye picha, haipaswi kudhaniwa kwamba thamani hizi ni sawa kabisa na kipimo cha kawaida cha porosity ya kimwili ya nguo.

Shape factor / circularity

Kadiri Shape factor inavyokaribia 1, chanzo kinafasiri madoa kuwa yenye mpangilio mzuri zaidi na ya duara zaidi. Thamani tatu za juu zaidi ni:

• Banian: 0.96583
• Polyester: 0.94561
• Denim: 0.93213

Thamani ya chini zaidi ni Nylon kwa 0.71314. Cotton 0.7607 na Jute 0.76094 pia zinaonyesha thamani za chini kwa kulinganisha.

Kielelezo 3 kwenye ukurasa wa 5 wa PDF kinaonyesha tofauti hii katika grafu. Hata hivyo, kwa kuwa chanzo hakijachapisha formula ya kukokotoa shape factor, haijaelezwa thamani hizi zilitolewa kwa ufafanuzi gani hasa wa circularity.

Mbinu na Matokeo ya Utafiti

Spreading rate na spreading speed si kitu kimoja

Chanzo kinatumia vipimo viwili tofauti vya mienendo. “Spreading rate” ina kitengo cha mm²/s na inawakilisha kasi ambayo area ya doa hubadilika kadiri muda unavyopita. “Spreading speed” imetolewa kwa mm/s na ni metric tofauti inayowakilisha kasi ya kusambaa kwa mstari.

Spreading rate za juu zaidi

Thamani za chini zaidi za spreading rate ni Acoba kwa 0.2279 mm²/s na Cotton kwa 0.2367 mm²/s.

Spreading speed za juu zaidi za mstari

Cotton ina spreading speed ya chini zaidi katika jedwali la chanzo, 0.0009 mm/s.

Kielelezo 5 kwenye ukurasa wa 5 wa PDF kinalinganisha spreading rate, na Kielelezo 6 kwenye ukurasa wa 6 kinalinganisha spreading speed kwa vitambaa 11.

Je, Kitambaa Chenye Doa Kubwa Zaidi Ndicho Kinachosambaza Haraka Zaidi?

Hapana. Katika data za chanzo, kipenyo kikubwa zaidi cha doa la mwisho ni 931.3979 units kwenye Silk, ilhali spreading speed ya juu zaidi ya mstari ni 0.1246 mm/s kwenye Wool na spreading rate ya juu zaidi ya eneo pia ni 2.0899 mm²/s kwenye Wool. Tofauti hii inaonyesha kuwa ukubwa wa mwisho wa doa na mienendo yake ya kusambaa inayotegemea muda si kipimo kilekile cha kimwili.

Kwa mfano, Satin ina kipenyo kikubwa kiasi cha doa la mwisho pamoja na spreading speed ya juu ya 0.0828 mm/s, huku Jute ikiwa na doa pana la 519.6485 units na spreading rate ya eneo ya 1.8667 mm²/s. Kinyume chake, ingawa Silk ndiyo kubwa zaidi kwa ukubwa wa mwisho, spreading speed yake imeripotiwa kuwa 0.0350 mm/s.

Matokeo ya maelezo ya SPSS

Maandishi ya chanzo yanafasiri kigezo chenye mean ya 0.0482 kama “spreading speed”, ilhali Jedwali 2 linaonyesha jina la kigezo kama “spreadingexp”. Hili pia ni kutokulingana kwa majina ya vigezo ndani ya chapisho.

Standard deviation ya 312.38191 kwa Diameter, ikilinganishwa na mean ya 322.4701, inaashiria mtawanyiko mpana sana kati ya vitambaa. Radius pia ina variability kubwa kwa namna inayofanana. Shape factor imekusanyika katika masafa finyu zaidi, ikiwa na standard deviation ya 0.08647.

Je, Utafiti Unathibitisha Tofauti Muhimu Kitakwimu Kati ya Vitambaa?

Matokeo yaliyochapishwa pekee hayatoshi kuthibitisha hitimisho hilo. Ingawa chanzo kinaeleza katika sehemu ya mbinu kwamba one-way ANOVA na Tukey post-hoc test zitatumika, matokeo hayatoi thamani ya F ya ANOVA, degrees of freedom, thamani ya p au jedwali la pairwise comparisons la Tukey; matokeo ya SPSS yanayoonyeshwa hasa ni descriptive statistics kama minimum, maximum, mean na standard deviation.

Kwa hiyo, hitimisho kwamba “kuna tofauti za nambari zilizo wazi na kubwa kati ya vitambaa” linaungwa mkono moja kwa moja na data. Lakini kauli kwamba “umuhimu wa kitakwimu wa tofauti hizi umeonyeshwa kwa ANOVA” haiwezi kuthibitishwa upya kwa kujitegemea kutoka kwenye output iliyochapishwa.

Zaidi ya hayo, katika Jedwali 2 la SPSS, N=11 inaonekana kwa kila kigezo cha kipimo, ilhali N=0 imeandikwa kwa kigezo “cloth” na 0 kwa “Valid N (listwise)”; hali hii inaleta kutokuwa na uhakika zaidi kuhusu jinsi muundo wa data za kitakwimu ulivyowekwa.

Matokeo yanayoungwa mkono na utafiti

• Kiowevu kilekile cha kibiolojia kinaonyesha jiometri tofauti ya doa na tabia tofauti ya kusambaa kwenye vitambaa tofauti.
• Silk, Satin na Chiffon zilitengeneza vipenyo vikubwa vya doa katika hali za chanzo.
• Wool ilionyesha thamani za juu zaidi za spreading rate na spreading speed.
• Banian na Polyester zina jiometri ya doa ya duara zaidi kwa kuwa na shape factor za juu.
• Nylon ina thamani ya juu zaidi ya porosity katika jedwali la chanzo.
• MATLAB inaweza kutumika kutoa vigezo vya nambari vya doa kutoka picha na video.
• SPSS ilitumika kulinganisha tofauti za maelezo kati ya vitambaa.

Matokeo ambayo utafiti peke yake hauungi mkono

• Haijaonyeshwa kwa output iliyochapishwa ya ANOVA kwamba tofauti zote kati ya vitambaa ni muhimu kitakwimu.
• Haijathibitishwa kwamba sifa fulani ya kitambaa husababisha tabia ya doa kwa mekanizimu ya moja kwa moja ya sababu.
• Haijaonyeshwa kwamba thamani za “units” za kipenyo na radius ya doa ni mm.
• Haijaonyeshwa kwamba thamani za porosity ni sawa na kipimo cha kawaida cha porosity ya kimwili ya nguo.
• Haijaonyeshwa kwamba namna halisi ya tukio inaweza kutolewa kutokana na doa moja pekee.
• Haijaonyeshwa kwamba matokeo haya yatabaki sawa kwa ujazo tofauti wa majimaji ya semina, watu tofauti, mazingira tofauti au aina zote za nguo.

Taarifa zinazokosekana kwa ajili ya kurudiwa kwa utafiti

Kwa ajili ya kurudia utafiti huu moja kwa moja katika maabara huru, kuna baadhi ya taarifa ambazo hazijaelezwa katika chanzo:

• Ujazo kamili wa majimaji ya semina uliotumika kwenye kila kitambaa.
• Idadi ya marudio ya jaribio kwa kila kitambaa.
• Vipimo vya vipande vya kitambaa.
• Hali ya kuoshwa au pre-treatment ya vitambaa.
• Kama mwelekeo wa ufumaji ulidhibitiwa.
• Halijoto na unyevunyevu wa jamaa wa mazingira ya jaribio.
• Resolution ya picha na jiometri ya kamera.
• Coefficient ya kubadilisha pikseli kuwa urefu halisi.
• Formula ya kukokotoa porosity.
• Formula ya kukokotoa Shape factor.
• Mbinu kamili ya kihesabu ya kukokotoa spreading rate na spreading speed.
• Thamani za ANOVA F na p.
• Matokeo ya Tukey post-hoc.

Dokezo la Chanzo na Mbinu

• Kichwa asili: Seminal fluids dynamics in different fabrics: A comparative study using MATLAB
• Mwandishi 1: Deva Bharathi
• Mwandishi 2: Steni Grace SA
• Mwandishi 3: Amal Deleep
• Mwandishi 4: BJ Sriharini
• Mwandishi 5: Vishnu R
• Mwandishi 6: S Raghuram
• Mwandishi 7: Solaman Yadeediy
• Mwandishi anayewajibika: Steni Grace SA
• Taasisi: Department of Forensic Science and Criminology, Annai Fathima College of Arts and Science, Madurai Kamaraj University, Tirumangalam, Madurai, Tamil Nadu, India
• Jarida: International Journal of Forensic Medicine
• Mchapishaji: AkiNik Publications
• Juzuu: 8
• Toleo: 4
• Kurasa: 08–14
• Mwaka: 2026
• DOI: 10.33545/27074447.2026.v8.i4a.131
• P-ISSN: 2707-4447
• E-ISSN: 2707-4455
• Tarehe ya kupokelewa: 05-02-2026
• Tarehe ya kukubaliwa: 10-03-2026
• Aina ya chanzo: Sayansi linganishi ya uhalifu ya majaribio, uchambuzi wa picha/video kwa MATLAB na utafiti wa takwimu kwa SPSS
• Hali ya mapitio: Tovuti rasmi ya jarida inalieleza kuwa peer-reviewed/refereed.
• Leseni: CC BY-NC-SA 4.0
• Mgongano wa maslahi: Umeonyeshwa katika chanzo kama “Not available”.
• Msaada wa kifedha: Umeonyeshwa katika chanzo kama “Not available”.
• Kiungo rasmi cha DOI:https://doi.org/10.33545/27074447.2026.v8.i4a.131

Dokezo kuhusu kutokulingana kwa kimethodolojia ndani ya chanzo

Ingawa chanzo kinasema kuwa jaribio la uthibitisho lilifanywa, kinatoa tu utaratibu wa Florence presumptive test. One-way ANOVA na Tukey test zimeelezwa kama taratibu, lakini inferential results zake hazijachapishwa. Katika Jedwali 2 la SPSS, “cloth” kuwa na N=0 na Valid N (listwise)=0 pia ni tatizo la muundo wa data ambalo halijaelezwa.

Dokezo kuhusu uadilifu wa bibliografia

Maandishi ya chanzo yanaunga mkono baadhi ya kauli kuhusu uchakataji wa picha na tabia ya doa kwa “James et al., 2014”; hata hivyo, rekodi ya nambari 5 katika bibliografia ni kazi ya fasihi ya Marlon James yenye jina “A Brief History of Seven Killings”. Kwa hiyo, inaonekana kuwa citation hiyo na rekodi ya bibliografia hazilingani kwa mada ya kisayansi.

Kikomo cha tafsiri ya kisayansi ya uhalifu

Utafiti huu unatoa data za majaribio za kiasi zinazoonyesha kuwa aina ya kitambaa inaweza kubadilisha mwonekano na mienendo ya kusambaa ya doa la majimaji ya semina. Hata hivyo, hauonyeshi kwamba namna halisi ya tukio, ujazo wa awali wa kiowevu kilichoachwa au hali za tukio zinaweza kubainishwa kwa uhakika kutokana na doa moja pekee. Katika tafsiri ya kesi ya kisayansi ya uhalifu, aina ya kitambaa inapaswa kutathminiwa kama moja tu ya matokeo mengi ya muktadha na maabara.