CN111861158A - 一种基于物联网的农产品质量溯源方法和系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开一种基于物联网的农产品质量溯源方法和系统，其特征在于：包括以下步骤：农产品上二维码标签的图像采集与识别；查询与该二维码相关联的农产品信息；以农产品上的二维码标签为焦点，采集含二维码标签的农产品全局静态图像；提取农产品的轮廓特征，以及由二维码标签向农产品的轮廓过渡的3D变化特征；根据所述的轮廓特征与3D变化特征与数据库中存储的原始全局静态图像进行比对；根据比对结果判断真假或农产品的质量。本发明能够快速自动识别农产品进行溯源和质量是否存在变形等，质量溯源效率高。
Description
技术领域
本发明涉及农产品质量检测技术，尤其是基于物联网的农产品质量溯源方法和系统。
背景技术
农产品从产地到销售端，运输过程中，往往由于挤压、存储不当等容易造成农产品变形，变坏。现有技术都是通过人眼识别农产品的有没有变坏，效率低。
发明内容
本发明的主要目的是克服现有技术的不足，公开一种基于物联网的农产品质量溯源方法和系统；
为实现上述目的，本发明基于物联网的农产品质量溯源方法，其特征在于：包括以下步骤：
农产品上二维码标签的图像采集与识别；
查询与该二维码相关联的农产品信息；
以农产品上的二维码标签为焦点，采集含二维码标签的农产品全局静态图像；
提取农产品的轮廓特征，以及由二维码标签向农产品的轮廓过渡的3D变化特征；
根据所述的轮廓特征与3D变化特征与数据库中存储的原始全局静态图像进行比对；
根据比对结果判断真假或农产品的质量；
进一步，所述方法还包括将农产品全局静态图像预处理，形成具有外部轮廓的线条图，以及标示农产品3D形状的若干立体线条；提取由二维码标签向农产品的轮廓过渡的3D变化特征时通过提取从二维码标签向外部轮廓延伸的标示农产品3D形状的线条特征；
更进一步，所述方法还包括将根据所述农产品全局静态图像提取的轮廓特征与数据库中存储的原始全局静态图像的轮廓特征比对得到第一相似度；将根据所述农产品全局静态图像提取的3D变化特征与数据库中存储的原始全局静态图像的3D变化特征比对得到第二相似度；判断所述第一相似度与第二相似度是否分别超过预设的阈值；
更进一步，所述方法还包括将根据所述农产品全局静态图像提取的轮廓特征与数据库中存储的原始全局静态图像的轮廓特征比对得到第一相似度；将根据所述农产品全局静态图像提取的3D变化特征与数据库中存储的原始全局静态图像的3D变化特征比对得到第二相似度；根据所述第一相似度与第二相似度计算综合相似度，并判断所述综合相似度是否超过预设的阈值；
本发明还提供一种基于物联网的农产品质量溯源系统，其特征在于：包括
信息识别模块，用于扫描农产品上贴上二维码获取二维码的ID，以农产品上的二维码标签为焦点，采集含二维码标签的农产品全局静态图像；
质量检测模块，用于根据农产品全局静态图像，提取农产品的轮廓特征，以及由二维码标签向农产品的轮廓过渡的3D变化特征；根据所述的轮廓特征与3D变化特征与数据库中存储的原始全局静态图像进行比对；根据比对结果判断真假或农产品的质量；
进一步，还包括流水线模块，用于将农产品逐一流水线传输到达所述信息识别模块对应的工位。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图示出的结构获得其他的附图；
图1为某优选实施方案中农产品信息采集的主要流程图之一；
图2为某优选实施方案中农产品信息采集的主要流程图之二；
图3为对农产品的轮廓特征示意图；
图4为含二维码标签的农产品全局静态图像示意图；
图5为基于物联网的农产品信息采集系统的结构框图；
图6为某优选实施方案中基于物联网的农产品质量溯源系统的基本结构框图；
图7为某优选实施方案中基于物联网的农产品质量溯源方法的主要流程图；
本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围；
另外，在本发明中仅对涉及到技术问题解决的必要方案进行描述时候，对于公知的技术手段，下面虽然没有描述，但不等于技术方案里不存在，更不应该成为公开不充分理由。下面的第一用户、第二用户等第一、第二描述并非指顺序或次序，而仅仅是为了技术方案描述方便和便于理解；
参考图1至5，为另案发明的基于物联网的农产品信息采集方法和系统的方案；
参考图5，为某优选实施例的基于物联网的农产品信息采集系统架构框图。基于物联网的农产品信息采集系统具有：
贴标模块，用于在农产品上贴上二维码或者在农产品打上二维码标签。；
流水线模块，用于流水线传输农产品，特别是将农产品依次从所述贴标模块、所述图像识别模块、所述称重模块和所述预设信息添加模块之间传输；
图像识别模块，采集经过图像采集工位的农产品的图像；
具体地，图像识别模块识别二维码标签并获取二维码标签的信息。如果没有二维码标签或无法识别二维码信息，则通过流水线模块传送到人工处理区；
识别二维码标签并获取二维码标签的信息成功，则第二次图像采集并对农产品的图像识别，识别内容包括形状识别和颜色的。优选中，第二次图像采集并识别是以二维码标签为基准焦点，进行自动聚焦及静态图像的采集；识别过程中，根据采集到的静态图像提取农产品的轮廓特征，以及由二维码标签向农产品的轮廓过渡的3D变化特征，然后根据所述的轮廓特征与3D变化特征与数据库中存储的特征模板进行搜索匹配。当相似度超过预设的阈值，则把匹配得到的结果输出。根据农产品的图像识别结果并结合数据库，根据图像识别结果从数据库中匹配出相似度最高的农产品的种类，判断和确定该农产品的种类。如苹果、土豆、生菜等。优选中，农产品的种类可以包含颜色描述，如红苹果、青苹果等。这样采集的静态图像既能记录清晰的二维码标签图像，快速聚焦，提高轮廓特征提取的效率和精度，并且以由二维码标签向农产品的轮廓过渡的3D变化特征作为搜索匹配的基准，使识别过程增加了二维码标签作为焦点，能够提高农产品的图像采集和识别的准确率和效率。优选地，农产品的第二次图像采集到的静态图像经过预处理，形成具有外部轮廓的线条图，以及标示农产品3D形状的若干立体线条，提取特征时，由二维码标签向农产品的轮廓过渡的3D变化特征是指通过提取从二维码标签向外部轮廓延伸的标示农产品3D形状的线条特征；
将二维码标签的信息与识别确认的农产品的种类、以及第二次图像采集到的农产品图像关联。后期通过读取农产品的二维码信息就可以自动查询到农产品的种类和原始的图像，为信息查询、质量图像对比检测提供基础数据；
称重模块，用于对经过的农产品进行自动重量测量。优选地，称重模块位于图像识别模块的后续工位。称重模块确定农产品的重量信息后，将农产品的重量信息与图像识别模块采集的二维码标签信息关联，这样后续通过读取二维码标签信息可以知道其重量。优选第，除了重量信息，还可以添加如日期、时间信息，同样与二维码标签信息关联；
预设信息添加模块，用于根据预设的信息或者根据预设的规则生成新的信息，并将它们与图像识别模块采集的二维码标签信息关联。例如：根据预设的农产品的单价信息和计价规则，结合称重模块得到的农产品的重量，生成该农产品的价格，并与图像识别模块采集的二维码标签信息关联，这样后续通过扫码，即可查询到农产品的包含价格的所有关联信息。或者根据保质期计算规则，生成农产品的过期日期，同样与图像识别模块采集的二维码标签信息关联。另外还可以自动添加和关联如产地、产商等信息，这样最后完成农产品的完善信息采集和录入；
人工处理模块，用于通过流水线模块传送到人工处理区的农副产品进行人工信息采集，它包含人工处理区。处理的对象包括：贴标不成功、图像识别模块无法识别二维码信息、农产品第二次图像采集或图像识别不成功、称重模块称重识别的农产品进行人工采集信息并在后台手动输入；
参考图1至4，基于物联网的农产品信息采集方法包括：
S01, 在农产品上贴标。包括贴上二维码或者在农产品打上二维码标签，优选贴标工位设置在流水线前端或第一工位；
S02, 农产品上二维码标签的图像采集与识别。识别二维码标签并获取二维码标签的信息，如ID。如果没有二维码标签或无法识别二维码信息，则通过流水线模块传送到与人工处理模块对应的人工处理区；
识别二维码标签并获取二维码标签的信息成功，则第二次图像采集并对农产品的图像识别；
S03, 以农产品上的二维码标签为焦点，采集含二维码标签的产品全局静态图像。参考图3，第二次图像采集并识别是以二维码标签为基准焦点，进行自动聚焦及静态图像的采集；
S031, 提取农产品的轮廓特征，以及由二维码标签向农产品的轮廓过渡的3D变化特征。参考图3和图4，农产品的第二次图像采集到的静态图像经过预处理，形成具有外部轮廓的线条图，以及标示农产品3D形状的若干立体线条，提取特征时，由二维码标签向农产品的轮廓过渡的3D变化特征是指通过提取从二维码标签向外部轮廓延伸的标示农产品3D形状的线条特征；
S032, 根据所述的轮廓特征与3D变化特征与数据库中存储的特征模板进行搜索匹配，确定农产品信息。根据所述的轮廓特征与3D变化特征与数据库中存储的特征模板进行搜索匹配。当相似度超过预设的阈值，则把匹配得到的结果输出。根据农产品的图像识别结果并结合数据库，根据图像识别结果从数据库中匹配出相似度最高的农产品的种类，判断和确定该农产品的种类。如苹果、土豆、生菜等。优选中，农产品的种类可以包含颜色描述，如红苹果、青苹果等；
S033, 确定的农产品信息与二维码标签的ID关联。将二维码标签的信息与识别确认的农产品的种类、以及第二次图像采集到的农产品图像关联。后期通过读取农产品的二维码信息就可以自动查询到农产品的种类和原始的图像，为信息查询、质量图像对比检测提供基础数据；
这样，这样采集的静态图像既能记录清晰的二维码标签图像，快速聚焦，提高轮廓特征提取的效率和精度，并且以由二维码标签向农产品的轮廓过渡的3D变化特征作为搜索匹配的基准，使识别过程增加了二维码标签作为焦点，能够提高农产品的图像采集和识别的准确率和效率。在农产品中，增加了二维码作为定位焦点，是农产品的图像识别具有通用的图像构成和特征，进一步解决由于农产品的种类多，并且形状多样，图像识别在农产品的识别存在识别率不高，效率低等问题；
参考图2，某优选的实施例中，基于物联网的农产品信息采集方法包括：
S04, 自动称重，并将重量信息与二维码标签的ID关联。称重模块位于图像识别模块的后续工位。称重模块确定农产品的重量信息后，将农产品的重量信息与图像识别模块采集的二维码标签信息关联，这样后续通过读取二维码标签信息可以知道其重量。优选第，除了重量信息，还可以添加如日期、时间信息，同样与二维码标签信息关联；
S05,添加预设的信息并与与二维码标签的ID关联，根据预设的信息或者根据预设的规则生成新的信息，并将它们与图像识别模块采集的二维码标签信息关联。例如：根据预设的农产品的单价信息和计价规则，结合称重模块得到的农产品的重量，生成该农产品的价格，并与图像识别模块采集的二维码标签信息关联，这样后续通过扫码，即可查询到农产品的包含价格的所有关联信息。或者根据保质期计算规则，生成农产品的过期日期，同样与图像识别模块采集的二维码标签信息关联。另外还可以自动添加和关联如产地、产商等信息，这样最后完成农产品的完善信息采集和录入；
另外，还可以包括人工处理步骤，即通过流水线模块传送到人工处理区的农副产品进行人工信息采集。处理的对象包括：贴标不成功、图像识别模块无法识别二维码信息、农产品第二次图像采集或图像识别不成功、称重模块称重识别的农产品进行人工采集信息并在后台手动输入，这样形成完善的基于物联网的农产品自动化信息采集方案；
参考图6至7，为与基于物联网的农产品信息采集方法和系统相对应的基于物联网的农产品质量溯源方法和系统的优选实施方式；
参考图6，基于物联网的农产品质量溯源系统具有信息识别模块，用于扫描农产品上贴上二维码获取二维码的ID，以农产品上的二维码标签为焦点，采集含二维码标签的农产品全局静态图像；具体来说，硬件方面，信息识别模块集成了二维码扫描枪，以及用于农产品全局静态图像采集的摄像头；
质量检测模块，用于根据农产品全局静态图像，提取农产品的轮廓特征，以及由二维码标签向农产品的轮廓过渡的3D变化特征；根据所述的轮廓特征与3D变化特征与数据库中存储的原始全局静态图像进行比对；根据比对结果判断真假或农产品的质量；
以及流水线模块，用于将农产品逐一流水线传输到达所述信息识别模块对应的工位；
参考图7，基于物联网的农产品质量溯源方法包括如下核心步骤：
K01，扫码，识别二维码。获取农产品的二维码ID。具体可以通过信息识别模块的二维码扫描枪来实现；
K02，查询与该二维码相关联的农产品信息。根据二维码ID从数据库查询关联的农产品信息，包括重量、产地、种类等等，尤其包括该农产品的原始全局静态图像；
K03，以农产品上的二维码标签为焦点，采集含二维码标签的产品全局静态图像。具体可以通过信息识别模块的摄像头实现；
K031，提取农产品的轮廓特征，以及由二维码标签向农产品的轮廓过渡的3D变化特征；
K032，根据所述的轮廓特征与3D变化特征与数据库中存储的原始全局静态图像进行比对。具体包括：包括将农产品全局静态图像预处理，形成具有外部轮廓的线条图，以及标示农产品3D形状的若干立体线条；提取由二维码标签向农产品的轮廓过渡的3D变化特征时通过提取从二维码标签向外部轮廓延伸的标示农产品3D形状的线条特征。根据所述农产品全局静态图像提取的轮廓特征与数据库中存储的原始全局静态图像的轮廓特征比对得到第一相似度；将根据所述农产品全局静态图像提取的3D变化特征与数据库中存储的原始全局静态图像的3D变化特征比对得到第二相似度；判断所述第一相似度与第二相似度是否分别超过预设的阈值，或者根据所述第一相似度与第二相似度计算综合相似度，并判断所述综合相似度是否超过预设的阈值；
K033，根据比对结果判断真假或农产品的质量。如果超过预设的阈值，说明相似度高，该农产品为真品。并且农产品没有变形，质量合格。否则，该农产品存在变形、质量不合格；
以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是在本发明的发明构思下，利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构变换，或直接/间接运用在其他相关的技术领域均包括在本发明的专利保护范围内。
Claims (6)
1.一种基于物联网的农产品质量溯源方法，其特征在于：包括以下步骤：
农产品上二维码标签的图像采集与识别；
查询与该二维码相关联的农产品信息；
以农产品上的二维码标签为焦点，采集含二维码标签的农产品全局静态图像；
提取农产品的轮廓特征，以及由二维码标签向农产品的轮廓过渡的3D变化特征；
根据所述的轮廓特征与3D变化特征与数据库中存储的原始全局静态图像进行比对；
根据比对结果判断真假或农产品的质量。
2.如权利要求1所述的基于物联网的农产品质量溯源方法，其特征在于，所述方法还包括将农产品全局静态图像预处理，形成具有外部轮廓的线条图，以及标示农产品3D形状的若干立体线条；提取由二维码标签向农产品的轮廓过渡的3D变化特征时通过提取从二维码标签向外部轮廓延伸的标示农产品3D形状的线条特征。
3.如权利要求2所述的基于物联网的农产品质量溯源方法，其特征在于，所述方法还包括将根据所述农产品全局静态图像提取的轮廓特征与数据库中存储的原始全局静态图像的轮廓特征比对得到第一相似度；将根据所述农产品全局静态图像提取的3D变化特征与数据库中存储的原始全局静态图像的3D变化特征比对得到第二相似度；判断所述第一相似度与第二相似度是否分别超过预设的阈值。
4.如权利要求2所述的基于物联网的农产品质量溯源方法，其特征在于，所述方法还包括将根据所述农产品全局静态图像提取的轮廓特征与数据库中存储的原始全局静态图像的轮廓特征比对得到第一相似度；将根据所述农产品全局静态图像提取的3D变化特征与数据库中存储的原始全局静态图像的3D变化特征比对得到第二相似度；根据所述第一相似度与第二相似度计算综合相似度，并判断所述综合相似度是否超过预设的阈值。
5.一种基于物联网的农产品质量溯源系统，其特征在于：包括
信息识别模块，用于扫描农产品上贴上二维码获取二维码的ID，以农产品上的二维码标签为焦点，采集含二维码标签的农产品全局静态图像；
质量检测模块，用于根据农产品全局静态图像，提取农产品的轮廓特征，以及由二维码标签向农产品的轮廓过渡的3D变化特征；根据所述的轮廓特征与3D变化特征与数据库中存储的原始全局静态图像进行比对；根据比对结果判断真假或农产品的质量。
6.如权利要求5所述的基于物联网的农产品质量溯源系统，其特征在于，还包括流水线模块，用于将农产品逐一流水线传输到达所述信息识别模块对应的工位。
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|---|---|
| CN (1) | CN111861158A (zh) |
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN113569747A (zh) * | 2021-07-29 | 2021-10-29 | 北京金玖银玖数字科技有限公司 | 流转物品一致性鉴定的方法和系统 |
| CN115643106A (zh) * | 2022-12-07 | 2023-01-24 | 广东邦盛北斗农业科技有限公司 | 基于人工智能的农产品质量数据传输方法及云平台 |
| CN116051125A (zh) * | 2022-12-21 | 2023-05-02 | 浙江由由科技有限公司 | 基于图像识别的农产品溯源方法及系统 |
| CN117057826A (zh) * | 2023-10-12 | 2023-11-14 | 深圳市一航网络信息技术有限公司 | 一种基于区块链技术的产品溯源验证方法 |
| CN117788020A (zh) * | 2024-02-26 | 2024-03-29 | 厦门鹭燚科技有限公司 | 一种基于物联网的智慧农业溯源管理云平台 |
Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN104933584A (zh) * | 2015-06-26 | 2015-09-23 | 苏州经贸职业技术学院 | 一种基于云平台的农产品溯源系统及溯源方法 |
| US20160343054A1 (en) * | 2015-05-18 | 2016-11-24 | Status Quo Innovation, Llc | Image acquisition and feature extraction apparatus, method of feature extraction and feature identification, and method for creating and providing advertisement content |
| CN110163629A (zh) * | 2019-04-09 | 2019-08-23 | 南京新立讯科技股份有限公司 | 一种商品溯源码生成及查询方法和装置 |
-
2020
- 2020-07-02 CN CN202010633796.XA patent/CN111861158A/zh active Pending
Patent Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20160343054A1 (en) * | 2015-05-18 | 2016-11-24 | Status Quo Innovation, Llc | Image acquisition and feature extraction apparatus, method of feature extraction and feature identification, and method for creating and providing advertisement content |
| CN104933584A (zh) * | 2015-06-26 | 2015-09-23 | 苏州经贸职业技术学院 | 一种基于云平台的农产品溯源系统及溯源方法 |
| CN110163629A (zh) * | 2019-04-09 | 2019-08-23 | 南京新立讯科技股份有限公司 | 一种商品溯源码生成及查询方法和装置 |
Cited By (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN113569747A (zh) * | 2021-07-29 | 2021-10-29 | 北京金玖银玖数字科技有限公司 | 流转物品一致性鉴定的方法和系统 |
| CN115643106A (zh) * | 2022-12-07 | 2023-01-24 | 广东邦盛北斗农业科技有限公司 | 基于人工智能的农产品质量数据传输方法及云平台 |
| CN115643106B (zh) * | 2022-12-07 | 2023-06-06 | 广东邦盛北斗农业科技有限公司 | 基于人工智能的农产品质量数据传输方法及云平台 |
| CN116051125A (zh) * | 2022-12-21 | 2023-05-02 | 浙江由由科技有限公司 | 基于图像识别的农产品溯源方法及系统 |
| CN117057826A (zh) * | 2023-10-12 | 2023-11-14 | 深圳市一航网络信息技术有限公司 | 一种基于区块链技术的产品溯源验证方法 |
| CN117788020A (zh) * | 2024-02-26 | 2024-03-29 | 厦门鹭燚科技有限公司 | 一种基于物联网的智慧农业溯源管理云平台 |
| CN117788020B (zh) * | 2024-02-26 | 2024-05-10 | 厦门鹭燚科技有限公司 | 一种基于物联网的智慧农业溯源管理云平台 |
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