一种果品物流全程质量安全追溯系统

摘要

本发明公开了一种果品物流全程质量安全追溯系统，包括产品跟踪系统和产品追溯系统，产品跟踪系统和产品追溯系统分别与追溯平台数据库连接；所述产品跟踪系统包括与追溯平台数据库相连的产品质量预测子系统和审核监督子系统，审核监督子系统分别连接注册申请子系统和信息采集子系统；所述产品追溯系统包括分别与追溯平台数据库相连的追溯编码子系统、溯源查询子系统和信息发布管理子系统；该系统运用互联网、RFID（无线射频）、二维码等技术，对果品种植、加工、流通、销售等环节实施有效监管。该系统可以实现多平台追溯，消费者可以通过网站、手机、电话、触摸屏扫描端进行果品质量追溯。

说明书

技术领域

本发明属于智能物流与食品安全技术领域，涉及一种果品物流全程质量安全追溯的系统及方法。

背景技术

随着人民群众生活质量的不断提高，对果品安全的要求也更加细化，就果品而言，如何才能买到真正的绿色无公害果品，一直是消费者关心的问题。而目前不论是果品市场、超市或是零售商，都无法确切了解果品在种植、加工、运输、销售等各个环节的具体情况，根本无法满足消费者的知情权和选择权。

J2EE是一套全然不同于传统应用开发的技术架构，包含许多组件，主要可简化且规范应用系统的开发与部署，进而提高可移植性、安全与再用价值。

J2EE核心是一组技术规范与指南，其中所包含的各类组件、服务架构及技术层次，均有共通的标准及规格，让各种依循J2EE架构的不同平台之间，存在良好的兼容性，解决过去企业后端使用的信息产品彼此之间无法兼容，导致企业内部或外部难以互通的窘境。

J2EE为搭建具有可伸缩性、灵活性、易维护性的商务系统提供了良好的机制:

1.保留现存的IT资产:由于企业必须适应新的商业需求，利用已有的企业信息系统方面的投资，而不是重新制定全盘方案就变得很重要。这样一个以渐进的方式建立在已有系统之上的服务器端平台机制是公司所需求的。

2.高效的开发:J2EE允许公司把一些通用的、很繁琐的服务端任务交给中间件供应商去完成。这样开发人员可以集中精力在如何创建商业逻辑上，相应地缩短了开发时间。

3.支持异构环境:J2EE能够开发部署在异构环境中的可移植程序。基于J2EE的应用程序不依赖任何特定操作系统、中间件、硬件。

4.可伸缩性:企业必须要选择一种服务器端平台，这种平台应能提供极佳的可伸缩性去满足那些在他们系统上进行商业运作的大批新客户。基于J2EE平台的应用程序可被部署到各种操作系统上。

5.稳定的可用性:一个服务器端平台必须能全天候运转以满足公司客户、合作伙伴的需要。

RFID(射频识别：radio frequency identification)是一种非接触式的自动识别技术，它通过射频信号自动识别目标对象并获取相关数据，识别工作无须人工干预，作为条形码的无线版本，RFID技术具有条形码所不具备的防水、防磁、耐高温、使用寿命长、读取距离大、标签上数据可以加密、存储数据容量更大、存储信息更改自如等优点，其应用将给零售、物流等产业带来革命性变化。

RFID（radio frequency identification）技术的基本工作原理并不复杂：标签进入磁场后，接收解读器发出的射频信号，凭借感应电流所获得的能量发送出存储在芯片中的产品信息(Passive Tag，无源标签或被动标签)，或者主动发送某一频率的信号(Active Tag，有源标签或主动标签)；解读器读取信息并解码后，送至中央信息系统进行有关数据处理。一套完整的RFID系统,是由阅读器(Reader)与电子标签(TAG)也就是所谓的应答器(transponder)及应用软件系统三个部份所组成,其工作原理是Reader发射一特定频率的无线电波能量给Transponder,用以驱动Transponder电路将内部的数据送出，此时Reader便依序接收解读数据,送给应用程序做相应的处理。

二维码，是用某种特定的几何图形按一定规律在平面（二维方向上）分布的黑白相间的图形记录数据符号信息的，在代码编制上巧妙地利用构成计算机内部逻辑基础的“0”、“1”比特流的概念，使用若干个与二进制相对应的几何形体来表示文字数值信息，通过图象输入设备或光电扫描设备自动识读以实现信息自动处理。它具有条码技术的一些共性：每种码制有其特定的字符集；每个字符占有一定的宽度；具有一定的校验功能等。同时还具有对不同行的信息自动识别功能、及处理图形旋转变化等特点。

电子标签是由RFID电子芯片和二维码结合成的一张既有芯片又有二维码的电子标签。RFID电子芯片和二维码的结合成为不可复制全球唯一电子标签，使其不仅真正防伪，还可以追根溯源。

数据挖掘（Data Mining，DM）又称数据库中的知识发现（Knowledge Discoverin Database，KDD），是目前人工智能和数据库领域研究的热点问题，所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程。数据挖掘是一种决策支持过程，它主要基于人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化技术等，高度自动化地分析企业的数据，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，帮助决策者调整市场策略，减少风险，做出正确的决策。

数据挖掘是通过分析每个数据，从大量数据中寻找其规律的技术，主要有数据准备、规律寻找和规律表示3个步骤。数据准备是从相关的数据源中选取所需的数据并整合成用于数据挖掘的数据集；规律寻找是用某种方法将数据集所含的规律找出来；规律表示是尽可能以用户可理解的方式（如可视化）将找出的规律表示出来。

发明内容

本发明的目的是提供一种果品物流全程质量安全追溯的系统及方法，利用数据库技术网络技术和条码技术，通过构建统一的追溯平台，建立完善的农产品质量追溯制度，实现对新鲜水果生产企业的安全生产管理，并对消费者提供追溯信息，同时为其他企业起到示范作用，推进了果品质量安全工作的开展。

由于大多果品生产周期长、新鲜水果含水量高，贮运过程中容易产生损伤。其溯源系统的创建应极具特殊性，该系统运用互联网、RFID（无线射频）、电子标签和二维码等先进技术，对果品种殖、加工、流通、销售等环节实施有效监管;并通过数据挖掘技术对影响果品质量因素进行分析从而对果品的质量进行预测，从而减少损失，提高效益。

为解决上述技术问题，本发明的技术解决方案为：

一种果品物流全程质量安全追溯系统，包括产品跟踪系统和产品追溯系统，产品跟踪系统和产品追溯系统分别与追溯平台数据库连接；

所述产品跟踪系统包括与追溯平台数据库相连的审核监督子系统、产品质量预测子系统和信息采集子系统，审核监督子系统分别连接注册申请子系统和信息采集子系统；

所述产品追溯系统包括分别与追溯平台数据库相连的追溯编码子系统、溯源查询子系统和信息发布管理子系统；

所述审核监督子系统分别对注册申请子系统和信息采集子系统搜集的终端基础信息进行基础信息进行审核和监督，对审核与监督通过的信息保存至追溯平台数据库；

所述产品质量预测子系统中预测模块和模型建立模块与预测器选择模块进行交互，完成产品质量的预测，预测信息在客户端显示；

所述信息发布管理子系统，完成对系统更新及维护，信息保存至追溯平台数据库；

所述追溯编码子系统，完成提取追溯平台数据库中溯源查询子系统需要的数据，并对这些数据进行加密处理形成追溯码，信息保存至追溯平台数据库；

所述溯源查询子系统，完成按照标签上提供的网址和追溯码到该系统进行信息查询，并将查询信息传输至追溯平台数据库。

进一步地，所述审核监督子系统完成对提交的基础信息进行审核，同时对信息采集子系统采集的信息进行监督，如果采集的信息超过标准，则进行预警。

进一步地，所述信息采集子系统通过RFID读取设备获取产品标识的RFID单元，把果品的生产信息、运输信息、库存信息、加工信息、成品信息和销售信息上传到追溯平台数据库中。

进一步地，所述的产品质量预测子系统从数据库中提取训练数据源经过数据预处理形成训练数据集，再基于不同的算法的预测器对产品质量进行预测，预测的结果分为安全与不安全两类。

进一步地，所述的数据预处理，通过填写缺失的值、光滑噪声数据、识别或删除离群点并解决不一致性来“清理”数据，达到格式标准化、异常数据清除、错误纠正和重复数据清除目标；同时数据预处理还包括对连续数据的离散化，如日期是连续的，可以通过划分不同的阈值来进行离散。

进一步地，所述的预测器包括单算法预测器和多算法结合的预测器，其中单算法预测器包括基于神经网络算法的预测器、基于随机树算法的预测器和基于上瘾回归算法的预测器；多算法结合的预测器是通过composite模式将以上三种算法结合在一起进行预测。

进一步地，所述溯源查询子系统通过二维码扫描仪扫描二维码获取产品标识。

进一步地，所述追溯编码子系统进行加密处理形成追溯码，数据加密处理包括产地码加密处理、生产日期码加密处理加密和校验码加密处理。

所述信息发布管理子系统，通过统一的操作界面完成前台显示内容的同步更新，并把信息内容加入数据库，不必修改整个主页或增加新的页面，也便于用户查询。利用统一的信息发布管理子系统，使用、维护、管理均基于Web界面，无须专业技术，使系统的维护简便到只需要文字录入和链接图片、上传文件(包括PDF、PPT、EXCEL、WORD、RAR、FLASH等格式文件)，同时支持HTML代码录入、可视编辑方式等，在网页上实现桌面编辑软件(如Word)所具有的强大可视编辑功能。

可以通过多种终端如电脑或手机扫描二维码登陆溯源查询子系统，查询果品的生产信息、运输信息、库存信息、加工信息、成品信息和销售信息，实现对果品进行全程质量追溯。

相对于现有技术，本发明的特点在于：

（1）本发明是基于oracle关系数据库及J2EE开发编程技术建立的追溯系统，其具有较高的可用性和可扩展性。

（2）本发明可以实现多平台追溯，消费者可以通过网站、手机、电话、触摸屏扫描端进行果品追溯。

（3）本发明采用了数据挖掘技术，企业可以用过对果品质量安全进行预测，调整生产、运输等环节来减少损失，提高效益。

（4）本发明具有较高的可移植性，便与推广到各个企业，能够提升果品的安全水平，且遵循农业部、国家质检总局关于加快推进农产品质量安全可追溯体系建设的总体部署。

附图说明

图1是果品物流全程质量安全追溯系统的结构图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明的具体实施方式进行详细说明。

如图1所示，果品物流全程质量安全追溯系统，包括产品跟踪系统和产品追溯系统，产品跟踪系统和产品追溯系统分别与追溯平台数据库连接；其中，

所述产品跟踪系统包括与追溯平台数据库相连的审核监督子系统、产品质量预测子系统和信息采集子系统，审核监督子系统分别连接注册申请子系统和信息采集子系统；

产品追溯系统包括分别与追溯平台数据库相连的追溯编码子系统、溯源查询子系统和信息发布管理子系统。

其中，产品跟踪系统中：

审核监督子系统分别对注册申请子系统和信息采集子系统搜集的终端基础信息进行审核和监督，对审核与监督通过的信息保存至追溯平台数据库。

审核监督子系统完成对提交的基础信息进行审核，同时对信息采集子系统采集的信息进行监督，如果采集的信息超过标准，则进行预警。

信息采集子系统通过RFID读取设备获取产品标识的RFID单元，把果品的生产信息、运输信息、库存信息、加工信息、成品信息和销售信息上传到追溯平台数据库中。

产品质量预测子系统依据追溯平台数据库的基础数据建立预测模型,从追溯平台数据库中提取训练数据源经过数据预处理形成训练数据集，在此模型的基础上再基于不同的算法的预测器对产品质量进行预测，预测的结果分为安全与不安全两类，预测信息在客户端显示。

数据预处理，通过填写缺失的值、光滑噪声数据、识别或删除离群点并解决不一致性来清理数据，进行格式标准化、异常数据清除、错误纠正和重复数据清除；同时数据预处理还包括对连续数据的离散化，通过划分不同的阈值来进行连续数据的离散。

预测器包括单算法预测器和多算法结合的预测器，其中单算法预测器包括基于神经网络算法的预测器、基于随机树算法的预测器和基于上瘾回归算法的预测器；多算法结合的预测器是通过composite模式将以上三种算法结合在一起进行预测。

产品追溯系统中：

信息发布管理子系统，完成对系统更新及维护，信息保存后传输至追溯平台数据库；追溯编码子系统，完成提取追溯平台数据库中溯源查询子系统需要的数据，并对这些数据进行加密处理形成追溯码，信息保存至追溯平台数据库；溯源查询子系统，通过二维码扫描仪扫描二维码获取产品标识，完成按照标签上提供的网址和追溯码到该系统进行信息查询，并将查询信息传输至追溯平台数据库。追溯编码子系统进行加密处理形成追溯码，数据加密处理包括产地码加密处理、生产日期码加密处理加密和校验码加密处理。

果品物流全程质量安全追溯系统开发选择J2EE技术体系，采用MVC(模型-视窗-控制)模式开发，将J2EE技术整体构建在JAVA技术之上，为了能够更好的控制Web项目中的变化并提高产品专业化水平，引入了Struts技术框架，并在数据持久层引入了数据访问对象技术（DAO）。

具体的实施步骤如下：

第一步，追溯平台数据库设计：本系统数据库采用Oracle数据库，并根据果品生产流通实际调研结果和通过对需求的分析，确定创建企业基本信息表、标签生成记录表、信息发布记录表、追溯记录表、果品认证表、企业产品信息表、产品投诉表等数据库表，这些信息表记录了果品的产地信息、生产者信息、产品质量信息、流通环节信息等，实现了对果品生产企业生产基本信息的统一管理，构成追溯管理的基础数据库，是产品追溯系统的基础和核心。

第二步，整体系统设计：选择J2EE技术体系，采用MVC模式开发，为了更好的控制Web项目中的变化，引入Struts技术框架，并在数据持久层引入了数据访问对象技术（DAO）。

各子系统的具体设计如下：

1.产品跟踪系统：

（1）注册信息申请子系统，主要用于生产基地的注册申请。该子系统通过在人机交互界面页面上显示需要填写注册信息，这些注册信息包括生产单位名称、单位识别代码、组织机构代码、企业法人、农户以及种植的主要作物等，信息填写完毕后点击提交按钮完成注册然后显示等待审核，否则可以点击重置按钮重新填写。

（2）审核监督子系统，主要用于政府部门(比如县级农业部门、质量监督部门、工商部门等)对基础信息申请子系统中申请注册的生产基地信息进行审核和监管。具体包括生产基地登录帐号管理、基地基本信息审核、基地生产质资审核以及作物生产情况管理等。如果生产基地信息审核完成对提交的基础信息进行审核，进入人机交互界面的账号管理页面，可以进行密码修改等操作；否则返回生产基地申请子系统，并显示审核不通过。

（3）信息采集子系统，主要把果品的生产信息、运输信息、库存信息、加工信息、成品信息和销售信息上传到服务器数据库中。

信息采集子系统具体各个环节的操作步骤如下：

第一步，生产环节：使用RFID电子标签存储果品信息到果品安全生产数据库中，作为将来果品安全追溯原始数据。

第二步，运输环节：对车辆配发车辆标签，记录车次信息和货物信息，匹配后发车将货物运输到企业仓库。

第三步，库存环节：生产企业对来车货物进行识别记录，并按照仓储要求进行存放。将货物与仓储标签信息进行关联，并记录到后台数据库。

第四步，加工环节：从数据库找出要加工的果品原材料信息，识读仓储标签信息成功后，直接出库至生产车间。通过在生产环节关键点电子标签的识别，记录该批果品实时的加工信息。

第五步，成品环节：对加工后果品进行包装，在小包装上打印条码，大包装箱上安装电子标签后，将该包装信息与果品原材料信息进行关联。

第六步，销售环节：通过识别加工企业运送来的成品包装箱上的电子标签或成品上的条码信息，终端零售商更新自身库存信息，在必要时，可通过标签内的信息实施追溯到生产企业信息。

(4)产品质量预测子系统，主要是依据历史数据建立预测模型,在此模型的基础进行预测,具体实施步骤如下:

第一步，从数据中读取训练数据，这些数据信息包括果品的生产信息、运输信息、库存信息、加工信息、成品信息和销售信息；

第二步，训练数据预处理，把读取来的训练数据进行数据离散化和数据清理；

第三步，经过预处理的数据形成训练数据集；

第四步，点击预测器选择可以选择单算法预测器和多算法结合的预测器；

第五步，点击模型建立，即根据选择的预测器生成预测模型；

第六步，在预测界面输入要预测的数据，这些数据包括农药、化肥的使用量、加工环境、库存时间、运输时间和温度等，点击预测就可以对这批果品质量进行预测；

第七步，如果数据库中导入大量数据，需要重新构建模型，点击模型刷新,重复第六步就可以在新模型的基础上进行预测。

2.产品追溯系统：

（1）追溯编码子系统，主要从数据库中提取基地农产品的厂商代码、产品代码、采摘时间、批次代码、产地代码等，通过专有加密算法，生成由25位阿拉伯数字组成的无序码，即果品追溯码。

（2）溯源查询子系统，主要用于消费者在购买了标有该追溯系统网址和追溯码的农产品时，按照标签上提供的网址和追溯码到该系统进行查询。查询结果包括基地注册信息、基地生产资质信息、生产情况信息、农药使用情况信息、肥料使用情况信息、保鲜剂使用情况信息、检测情况信息等，实现消费者对购买的果品进行质量追溯。

（3）信息发布管理子系统，主要用于对系统需要经常更新的部分进行更新及维护，如最新资讯、农残信息等。通过统一的操作界面完成前台显示内容的同步更新，并把信息内容加入数据库，不必修改整个主页或增加新的页面，也便于用户查询。利用统一的信息发布管理子系统，使用、维护、管理均基于Web界面，无须专业技术，使系统的维护简便到只需要文字录入和链接图片、上传文件(包括PDF、PPT、EXCEL、WORD、RAR、FLASH等格式文件)，同时支持HTML代码录入、可视编辑方式等，在网页上实现桌面编辑软件(如Word)所具有的强大可视编辑功能。