CN112446715B - 一种基于工业互联网云平台的产品溯源方法 - Google Patents

一种基于工业互联网云平台的产品溯源方法 Download PDF

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CN112446715B CN202110134502.3A CN202110134502A CN112446715B CN 112446715 B CN112446715 B CN 112446715B CN 202110134502 A CN202110134502 A CN 202110134502A CN 112446715 B CN112446715 B CN 112446715B
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Abstract

本发明涉及一种基于工业互联网云平台的产品溯源方法，包括步骤：获取产品倾斜摄影影像，根据产品倾斜摄影影像将产品分为j*j个子产品块，对子产品块信息进行编码、传输，寻找标准产品块数据集
Figure 335392DEST_PATH_IMAGE001
；子产品块数据集对应的时间序列的第
Figure 269850DEST_PATH_IMAGE002
个时间点上的标准产品块数据集
Figure 997635DEST_PATH_IMAGE003
是拟合度参数的线性组合，对产品块数据集X溯源即是求解拟合度参数
Figure 814281DEST_PATH_IMAGE004
，即产品块数据集X与标准产品块数据集的拟合参数。本发明能够显著地提高了溯源准确性及效率，将多种产品相关因素进行关联分析，克服了现有溯源系统中伪造产品码等现象，并通过拟合度值得计算，进而确定产品源头，在准确率方面大大增强。

Description

一种基于工业互联网云平台的产品溯源方法
技术领域
本发明涉及工业互联网技术领域，具体地涉及一种基于工业互联网云平台的产品溯源方法。
背景技术
工业互联网产品溯源体系是工业互联网网络的重要组成部分，产品溯源包括产品的跟踪，代茶，其中标识是机器和物品的“身份证”；通过对标识的扫描识别，对机器和物品进行唯一性的定位和信息查询，能够实现全球供应链系统和企业生产系统精准对接、产品全生命周期管理和智能化服务的前提和基础。
但是随着物联网技术的发展，互联网标识技术在产品流通过程中对产品的跟踪管理覆盖面也越来越广泛，但是目前的技术仍然存在不足之处：企业通常只对掌控范围的产品进行流通跟踪，只要产品脱离企业的掌控范围，流通到市场，甚至是消费者手中，企业对该产品的去向便一无所知。消费者在产品出现问题需要维修的时候，也无法及时的向企业上报维修任务、查询维修任务的进度、进行产品溯源查询等。再一个是现有产品标识很容易被伪造，导致产品溯源困难，如何更快速准确的对产品溯源，成为一大问题，对于企业和客户来说，目前基于互联网标识技术的产品需要进一步的完善，以使企业能对产品进行全方位监控、向客户提供更好完善的售后服务。
发明内容
为解决上述技术问题，本发明提供一种基于工业互联网云平台的产品溯源方法，通过寻找标准产品数据集，计算标准产品数据集与产品倾斜影像等相关数据的关联度，进而确定产品源头，显著地提高了溯源准确性及效率，克服了现有溯源系统中伪造产品码等现象，且在准确率方面大大增强。
本发明的技术方案是这样实现的：一种基于工业互联网云平台的产品溯源方法，包括步骤：获取产品倾斜摄影影像，根据产品倾斜摄影影像将产品分为j*j个子产品块，对子产品块信息进行编码、传输，寻找标准产品块数据集
Figure 913633DEST_PATH_IMAGE001
；子产品块数据集对应的时间序列的第
Figure 469441DEST_PATH_IMAGE002
个时间点上的标准产品块数据集
Figure 795380DEST_PATH_IMAGE003
是拟合度参数
Figure 100002_DEST_PATH_605532DEST_PATH_IMAGE004
的线性组合，其中，子产品数据集或标准产品数据集包括产品图像像素点信息、像素点体素位置信息、像素点对应的方向角信息、高度信息，标准产品块数据集
Figure 717702DEST_PATH_IMAGE006
计算方式如下：
Figure 626170DEST_PATH_IMAGE001
Figure 1
式中，
Figure 333808DEST_PATH_IMAGE008
是子产品块的个数，
Figure 953009DEST_PATH_IMAGE009
为对应的时间节点；
Figure 220042DEST_PATH_IMAGE010
是子产品块数据集；
Figure 153363DEST_PATH_IMAGE011
为第
Figure 494345DEST_PATH_IMAGE012
个时间点上地理空间
Figure 222130DEST_PATH_IMAGE013
处的关联度值，关联度值
Figure 773197DEST_PATH_IMAGE014
与GPS空间距离信息、时间跨度、产品重量、产品体积信息负相关；标准产品块数据集
Figure 244630DEST_PATH_IMAGE015
的数据矩阵表达式为：
Figure 440119DEST_PATH_IMAGE016
对产品块数据集X溯源即是求解拟合度参数
Figure 869963DEST_PATH_IMAGE017
，即产品块数据集X与标准产品块数据集的拟合参数，最小二乘求解如下：
Figure 846009DEST_PATH_IMAGE018
；而参数误差数据为：
Figure 917871DEST_PATH_IMAGE019
，其中
Figure 295762DEST_PATH_IMAGE020
是标准产品块数据集
Figure 801568DEST_PATH_IMAGE021
的方差，其值为：
Figure 530489DEST_PATH_IMAGE022
其中，
Figure 343724DEST_PATH_IMAGE023
是产品块数据集
Figure 310543DEST_PATH_IMAGE024
的秩，
Figure 754294DEST_PATH_IMAGE025
是残差；通过对拟合度参数
Figure 439354DEST_PATH_IMAGE026
矩阵取模值，以确定产品来源，模值越接近单位矩阵的模值则该产品与标准产品来源相同。
优选地，所述子产品块信息还包括：产品形状、产品颜色值、产品体积、产品重量、包装存储、产品相关物流运输定位信息、产品生产日期或产品所归属权利人。
优选地，通过MX-IIOT（mud）将产品倾斜摄影数据传送至云计算平台进行分布式处理计算。
优选地，所述寻找标准产品块数据集
Figure 118597DEST_PATH_IMAGE027
，包括：
步骤1：根据用户输入的产品名称、产品型号数据以及获取的倾斜摄影数据，采用工控设备开放端口和服务探测扫描，寻找标准产品块数据集
Figure 471080DEST_PATH_IMAGE028
；步骤2：将扫描行为的扫描数据发送至扫描目标设备；步骤3：目标设备将扫描的目标数据返回到云服务器，云服务器将目标数据发送至扫描客户端，扫描客户端根据返回的报文与工控信息库进行人工或自动匹配。
优选地，所述像素点信息包括：产品图像块中每个像素的R、G、B值，以及H、S、V值。
优选地，所述获取产品倾斜摄影影像包括：获取产品倾斜摄影影像图像的直方图、获取产品倾斜摄影影像图像的均值、获取产品倾斜摄影影像图像的方差、获取产品倾斜摄影影像图像的偏度、获取产品倾斜摄影影像图像的峰度、获取产品倾斜摄影影像图像的能量、获取产品倾斜摄影影像图像的墒中的一个或多个；
获取产品倾斜摄影影像图像的直方图为：
Figure 148049DEST_PATH_IMAGE029
l＝1，2，…L-1
M为像素总数，N(l)为灰度值为l的像素数，l＝1，2，…L-1 为图像的灰度级;
获取产品倾斜摄影影像图像的均值:
Figure 258088DEST_PATH_IMAGE030
获取产品倾斜摄影影像图像的方差:
Figure 413126DEST_PATH_IMAGE031
获取产品倾斜摄影影像图像的偏度:
Figure 682433DEST_PATH_IMAGE032
获取产品倾斜摄影影像图像的峰度:
Figure 795883DEST_PATH_IMAGE033
获取产品倾斜摄影影像图像的能量:
Figure 455534DEST_PATH_IMAGE034
获取产品倾斜摄影影像图像的墒:
Figure 853411DEST_PATH_IMAGE035
。
优选地，所述产品包括类型标识码信息：加工工序标识码、零部件标识码、成品标识码、成品出入库标识码或售后标识码。
优选地，移动终端经无线网接入handle服务器，handle服务器经无线网与工业互联网标识解析基础平台连接。
优选地，所述产品的倾斜影像还包括摄像头型号判断模块，通过摄像头型号判断模块判断确认镜头型号、最大广角及摄像头像素，根据不同的机型型号调整拍摄高度、角度以采集对应的倾斜影像信息。
优选地，还包括对倾斜影像进行预处理，对倾斜影像信息的滤波去噪，特征提取；以及对图像像素、方位信息的确定。
与现有技术相比，本发明的技术方案具有以下有益效果：解决了传统技术中产品溯源困难，一旦丢失产品码或者不法企业通过伪造产品码，导致溯源困难，且现有的溯源系统效率较差，准确率低；本发明在工业互联网云平台下，通过寻找标准产品数据集，计算标准产品数据集与产品倾斜影像等相关数据的关联度，进而确定产品源头，本发明关联度值的设置以及相关计算，能够显著地提高了溯源准确性及效率，将多种产品相关因素进行关联分析，克服了现有溯源系统中伪造产品码等现象，并通过拟合度值得计算，进而确定产品源头，在准确率方面大大增强。
附图说明
图1是本发明的基于工业互联网云平台的产品溯源方法系统流程图。
具体实施方式
本领域技术人员理解，如背景技术所言，传统技术传统技术中产品溯源困难，一旦丢失产品码或者不法企业通过伪造产品码，导致溯源困难，且现有的溯源系统效率较差，准确率低；本发明通过寻找标准产品数据集，计算标准产品数据集与产品倾斜影像等相关数据的关联度，进而确定产品源头，本发明关联度值的设置以及相关计算，能够显著地提高了溯源准确性及效率，将多种产品相关因素进行关联分析，克服了现有溯源系统中伪造产品码等现象，并通过拟合度值得计算，进而确定产品源头，在准确率方面大大增强。为使本发明的上述目的、特征和有益效果能够更为明显易懂，下面结合附图对本发明的具体实施例做详细的说明。
实施例1：
图1示出了本申请的一种基于工业互联网云平台的产品溯源方法，在一些实施例中，例如，卷烟机，制造出的烟品牌，包装盒的颜色，烟盒的大小等都不一样，考虑到产品的多种多样复杂性，通过倾斜摄像方法，多个角度进行识别判断，通过颜色，包装盒的企业标识，品牌标识的识别，实现产品的进一步确认，主要包括步骤：获取产品倾斜摄影影像，对产品进行OCR文字提取，语义分析，判断所属物品类别，根据产品倾斜摄影影像将产品分为j*j个子产品块，对子产品块信息进行编码、传输，寻找标准产品块数据集
Figure 649328DEST_PATH_IMAGE036
，即所属厂家的产品设计规格，销售信息，定位信息等；子产品块数据集对应的时间序列的第
Figure 730417DEST_PATH_IMAGE037
个时间点上的标准产品块数据集
Figure 877364DEST_PATH_IMAGE038
是拟合度参数
Figure 293911DEST_PATH_605532DEST_PATH_IMAGE004
的线性组合，其中，子产品数据集或标准产品数据集包括产品图像像素点信息、像素点体素位置信息、像素点对应的方向角信息、高度信息，标准产品块数据集
Figure 683143DEST_PATH_IMAGE041
计算方式如下：
Figure 290686DEST_PATH_IMAGE002
Figure 1
式中，
Figure 680235DEST_PATH_IMAGE043
是子产品块的个数，
Figure 654008DEST_PATH_IMAGE044
为对应的时间节点；
Figure 14582DEST_PATH_IMAGE045
是子产品块数据集；
Figure 136122DEST_PATH_IMAGE046
为第
Figure 302661DEST_PATH_IMAGE047
个时间点上地理空间
Figure 927677DEST_PATH_IMAGE048
处的关联度值，关联度值
Figure 396836DEST_PATH_IMAGE049
与GPS空间距离信息、时间跨度、产品重量、产品体积信息负相关；标准产品块数据集
Figure DEST_PATH_IMAGE050
的数据矩阵表达式为：
Figure 740092DEST_PATH_IMAGE051
式中，X为产品块数据集，对产品块数据集X溯源即是求解拟合度参数
Figure 710322DEST_PATH_IMAGE052
，即产品块数据集X与标准产品块数据集
Figure 455424DEST_PATH_IMAGE053
的拟合参数，最小二乘求解如下：
Figure DEST_PATH_IMAGE054
；而参数误差数据为：
Figure 328440DEST_PATH_IMAGE055
，其中
Figure 424572DEST_PATH_IMAGE056
是标准产品块数据集
Figure 932914DEST_PATH_IMAGE057
的方差，其值为：
Figure 532523DEST_PATH_IMAGE058
其中，
Figure 343484DEST_PATH_IMAGE059
是产品块数据集
Figure 661333DEST_PATH_IMAGE060
的秩，
Figure 707786DEST_PATH_IMAGE061
是残差；通过对拟合度参数
Figure 427480DEST_PATH_IMAGE062
矩阵取模值，来确定产品来源，模值越接近单位矩阵的模值则该产品与标准产品来源相同。
优选地，所述子产品块信息还包括：产品形状、产品颜色值、产品体积、产品重量、包装存储、产品相关物流运输定位信息、产品生产日期、产品所归属权利人。
优选地，通过MX-IIOT（mud）将产品倾斜摄影数据传送至云计算平台进行分布式处理计算。
优选地，所述寻找标准产品块数据集
Figure 737239DEST_PATH_IMAGE063
，包括：
步骤1：根据用户输入的产品名称、产品型号数据以及获取的倾斜摄影数据，采用工控设备开放端口和服务探测扫描，寻找标准产品块数据集
Figure 480067DEST_PATH_IMAGE064
；步骤2：将扫描行为的扫描数据发送至扫描目标设备；步骤3：目标设备将扫描的目标数据返回到云服务器，云服务器将目标数据发送至扫描客户端，扫描客户端根据返回的报文与工控信息库进行人工或自动匹配。
优选地，所述像素点信息包括：产品图像块中每个像素的R、G、B值，以及H、S、V值。
优选地，所述获取产品倾斜摄影影像包括：获取产品倾斜摄影影像图像的直方图、获取产品倾斜摄影影像图像的均值、获取产品倾斜摄影影像图像的方差、获取产品倾斜摄影影像图像的偏度、获取产品倾斜摄影影像图像的峰度、获取产品倾斜摄影影像图像的能量、获取产品倾斜摄影影像图像的墒中的一个或多个；
获取产品倾斜摄影影像图像的直方图为：
Figure 267895DEST_PATH_IMAGE065
l＝1，2，…L-1
M为像素总数，N(l)为灰度值为l的像素数，l＝1，2，…L-1 为图像的灰度级;
获取产品倾斜摄影影像图像的均值:
Figure 904412DEST_PATH_IMAGE066
获取产品倾斜摄影影像图像的方差:
Figure 119493DEST_PATH_IMAGE067
获取产品倾斜摄影影像图像的偏度:
Figure 411934DEST_PATH_IMAGE068
获取产品倾斜摄影影像图像的峰度:
Figure 941135DEST_PATH_IMAGE069
获取产品倾斜摄影影像图像的能量:
Figure 369843DEST_PATH_IMAGE070
获取产品倾斜摄影影像图像的墒:
Figure 818142DEST_PATH_IMAGE071
。
优选地，所述产品包括类型标识码信息：加工工序标识码、零部件标识码、成品标识码、成品出入库标识码或售后标识码。
优选地，移动终端经无线网接入handle服务器，handle服务器经无线网与工业互联网标识解析基础平台连接。
优选地，所述产品的倾斜影像还包括摄像头型号判断模块，通过摄像头型号判断模块判断确认镜头型号、最大广角及摄像头像素，根据不同的机型型号调整拍摄高度、角度以采集对应的倾斜影像信息。
优选地，还包括对倾斜影像进行预处理，对倾斜影像信息的滤波去噪，特征提取；以及对图像像素、方位信息的确定。
实施例2：
还有一些实施例中，通过人机交互方式确定产品类型，厂家等信息，例如，卷烟机制造的烟，通过人工在移动终端输入相关产品信息，从而获得标准产品信息集，进而判断所述产品的源头，一种基于工业互联网云平台的产品溯源方法，包括步骤：获取产品倾斜摄影影像，根据产品倾斜摄影影像将产品分为j*j个子产品块，对子产品块信息进行编码、传输，寻找标准产品块数据集
Figure 597879DEST_PATH_IMAGE072
；子产品块数据集对应的时间序列的第
Figure 993088DEST_PATH_IMAGE073
个时间点上的标准产品块数据集
Figure 715450DEST_PATH_IMAGE074
是拟合度参数
Figure 752892DEST_PATH_605532DEST_PATH_IMAGE004
的线性组合，其中，子产品数据集或标准产品数据集包括产品图像像素点信息、像素点体素位置信息、像素点对应的方向角信息、高度信息，标准产品块数据集
Figure 535004DEST_PATH_IMAGE077
计算方式如下：
Figure 507221DEST_PATH_IMAGE002
Figure 1
式中，
Figure 869351DEST_PATH_IMAGE079
是子产品块的个数，
Figure 358101DEST_PATH_IMAGE080
为对应的时间节点；
Figure 891850DEST_PATH_IMAGE081
是子产品块数据集；
Figure 149656DEST_PATH_IMAGE082
为第
Figure 251604DEST_PATH_IMAGE083
个时间点上地理空间
Figure 227651DEST_PATH_IMAGE084
处的关联度值，关联度值与GPS空间距离信息、时间跨度、产品重量、产品体积信息负相关，具体的，
Figure 502774DEST_PATH_IMAGE085
的值在0-1之间，GPS空间距离越远，时间跨度越大，产品重量越重，产品体积越大，
Figure 942983DEST_PATH_IMAGE086
越接近0，反之越接近1；标准产品块数据集
Figure 12570DEST_PATH_IMAGE087
的数据矩阵表达式为：
Figure 413595DEST_PATH_IMAGE088
对产品X溯源即是求解拟合度参数
Figure 226831DEST_PATH_IMAGE089
，即产品X与标准产品块数据集的拟合参数，最小二乘求解如下：
Figure 724808DEST_PATH_IMAGE090
；而参数误差数据为：
Figure 27614DEST_PATH_IMAGE091
，其中
Figure 978252DEST_PATH_IMAGE092
是标准产品块数据集
Figure 31396DEST_PATH_IMAGE093
的方差，其值为：
Figure 118301DEST_PATH_IMAGE094
其中，
Figure 857587DEST_PATH_IMAGE095
是产品块数据集
Figure 295522DEST_PATH_IMAGE096
的秩，
Figure 450559DEST_PATH_IMAGE097
是残差；通过对拟合度参数
Figure 595233DEST_PATH_IMAGE098
矩阵的模值，确定产品来源，模值越接近单位矩阵的模值则该产品与标准产品来源相同。
优选地，所述子产品块信息还包括：产品形状、产品颜色值、产品体积、产品重量、包装存储、产品相关物流运输定位信息、产品生产日期、产品所归属权利人。
优选地，通过产品图像灰度分布，可检测图像中产品区域的灰度变化与图像中灰度动态范围，边缘的尖锐程度相关，变化值为contrast；其中，
Figure 177524DEST_PATH_IMAGE099
，
Figure 899492DEST_PATH_IMAGE100
是标准产品块数据集
Figure 858221DEST_PATH_IMAGE101
的方差初始值，
Figure 185297DEST_PATH_IMAGE102
为产品图像的四阶中心矩，通过contrast的值得变化，上述方式不需要原有产品信息的数据量，只根据变化区域的数据量进行计算，便可得到计算结果，可以快速确定是否为同一产品，能够显著增强判别效率和准确度。
与现有技术相比，本发明的技术方案具有以下有益效果：解决了传统技术中产品溯源困难，一旦丢失产品码或者不法企业通过伪造产品码，导致溯源困难，且现有的溯源系统效率较差，准确率低；本发明通过寻找标准产品数据集，计算标准产品数据集与产品倾斜影像等相关数据的关联度，进而确定产品源头，本发明关联度值的设置以及相关计算，能够显著地提高了溯源准确性及效率，将多种产品相关因素进行关联分析，克服了现有溯源系统中伪造产品码等现象，并通过拟合度值得计算，进而确定产品源头，在准确率方面大大增强。
本领域技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品，因此本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。
虽然本发明披露如上，但本发明并非限定于此。任何本领域技术人员，在不脱离本发明的精神和范围内，均可作各种更动与修改，因此本发明的保护范围应当以权利要求所限定的范围为准。

Claims (10)

1.一种基于工业互联网云平台的产品溯源方法，其特征在于，包括步骤：获取产品倾斜摄影影像，根据产品倾斜摄影影像将产品分为j*j个子产品块，对子产品块信息进行编码、传输，寻找标准产品块数据集
Figure 134755DEST_PATH_IMAGE001
；子产品块数据集对应的时间序列的第
Figure 244794DEST_PATH_IMAGE002
个时间点上的标准产品块数据集
Figure 665411DEST_PATH_IMAGE003
是拟合度参数
Figure DEST_PATH_605532DEST_PATH_IMAGE004
的线性组合，其中，子产品数据集或标准产品数据集包括产品图像像素点信息、像素点体素位置信息、像素点对应的方向角信息、高度信息，标准产品块数据集
Figure 442240DEST_PATH_IMAGE006
计算方式如下：
Figure 568766DEST_PATH_1
式中，
Figure 400149DEST_PATH_IMAGE008
是子产品块的个数，
Figure 215658DEST_PATH_IMAGE009
为对应的时间节点；
Figure 362605DEST_PATH_IMAGE010
是子产品块数据集；
Figure 62708DEST_PATH_IMAGE011
为第
Figure 978712DEST_PATH_IMAGE012
个时间点上地理空间
Figure 230701DEST_PATH_IMAGE013
处的关联度值，关联度值
Figure 864945DEST_PATH_IMAGE014
与GPS空间距离信息、时间跨度、产品重量、产品体积信息负相关；标准产品块数据集
Figure 165476DEST_PATH_IMAGE015
的数据矩阵表达式为：
Figure 637784DEST_PATH_IMAGE016
对产品块数据集X溯源即是求解拟合度参数
Figure 998358DEST_PATH_IMAGE017
，即产品块数据集X与标准产品块数据集
Figure 119898DEST_PATH_IMAGE018
的拟合参数，最小二乘求解如下：
Figure 286437DEST_PATH_IMAGE019
；而参数误差数据为：
Figure 177032DEST_PATH_IMAGE020
，其中
Figure 646191DEST_PATH_IMAGE021
是标准产品块数据集
Figure 989448DEST_PATH_IMAGE018
的方差，其值为：
Figure 694098DEST_PATH_IMAGE022
其中，
Figure 439201DEST_PATH_IMAGE023
是产品块数据集
Figure 407157DEST_PATH_IMAGE024
的秩，
Figure 175392DEST_PATH_IMAGE025
是残差；通过对拟合度参数
Figure 621417DEST_PATH_IMAGE026
矩阵取模值，来确定产品来源，模值越接近单位矩阵的模值则该产品与标准产品来源相同。
2.根据权利要求1所述的一种基于工业互联网云平台的产品溯源方法，其特征在于，所属子产品块信息还包括：产品形状、产品颜色值、产品体积、产品重量、包装存储、产品相关物流运输定位信息、产品生产日期或产品所归属权利人。
3.根据权利要求1所述的一种基于工业互联网云平台的产品溯源方法，其特征在于，通过MX-IIOT（mud）将产品倾斜摄影数据传送至云计算平台进行分布式处理计算。
4.根据权利要求2所述的一种基于工业互联网云平台的产品溯源方法，其特征在于，所述寻找标准产品块数据集
Figure 283343DEST_PATH_IMAGE027
，包括：
步骤1：根据用户输入的产品名称、产品型号数据以及获取的倾斜摄影数据，采用工控设备开放端口和服务探测扫描，寻找标准产品块数据集
Figure 267873DEST_PATH_IMAGE028
；步骤2：将扫描行为的扫描数据发送至扫描目标设备；步骤3：目标设备将扫描的目标数据返回到云服务器，云服务器将目标数据发送至扫描客户端，扫描客户端根据返回的报文与工控信息库进行人工或自动匹配。
5.根据权利要求1所述的一种基于工业互联网云平台的产品溯源方法，其特征在于，所述像素点信息包括：产品图像块中每个像素的R、G、B值，以及H、S、V值。
6.根据权利要求1所述的一种基于工业互联网云平台的产品溯源方法，其特征在于，所述获取产品倾斜摄影影像包括：获取产品倾斜摄影影像图像的直方图、获取产品倾斜摄影影像图像的均值、获取产品倾斜摄影影像图像的方差、获取产品倾斜摄影影像图像的偏度、获取产品倾斜摄影影像图像的峰度、获取产品倾斜摄影影像图像的能量、获取产品倾斜摄影影像图像的墒中的一个或多个；
获取产品倾斜摄影影像图像的直方图为：
Figure 585722DEST_PATH_IMAGE029
l＝1，2，…L-1
M为像素总数，N(l)为灰度值为l 的像素数，l＝1，2，…L-1 为图像的灰度级;
获取产品倾斜摄影影像图像的均值:
Figure 101017DEST_PATH_IMAGE030
获取产品倾斜摄影影像图像的方差:
Figure 617449DEST_PATH_IMAGE031
获取产品倾斜摄影影像图像的偏度:
Figure 661628DEST_PATH_IMAGE032
获取产品倾斜摄影影像图像的峰度:
Figure 404456DEST_PATH_IMAGE033
获取产品倾斜摄影影像图像的能量:
Figure 192283DEST_PATH_IMAGE034
获取产品倾斜摄影影像图像的墒:
Figure 32063DEST_PATH_IMAGE035
。
7.根据权利要求1所述的一种基于工业互联网云平台的产品溯源方法，其特征在于，所述产品包括类型标识码信息：加工工序标识码、零部件标识码、成品标识码、成品出入库标识码或售后标识码。
8.根据权利要求1所述的一种基于工业互联网云平台的产品溯源方法，其特征在于，移动终端经无线网接入handle服务器，handle服务器经无线网与工业互联网标识解析基础平台连接。
9.根据权利要求1所述的一种基于工业互联网云平台的产品溯源方法，其特征在于，所述产品的倾斜影像还包括摄像头型号判断模块，通过摄像头型号判断模块判断确认镜头型号、最大广角及摄像头像素，根据不同的机型型号调整拍摄高度、角度以采集对应的倾斜影像信息。
10.根据权利要求1所述的一种基于工业互联网云平台的产品溯源方法，其特征在于，还包括对倾斜影像进行预处理，对倾斜影像信息的滤波去噪，特征提取；以及对图像像素、方位信息的确定。
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