CN117151742B - 一种基于大数据的农产品溯源系统及方法 - Google Patents

一种基于大数据的农产品溯源系统及方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于大数据的农产品溯源系统及方法，溯源系统及包括仔苗培育系统、养殖系统和农产品生产系统，所述仔苗培育系统、养殖系统和农产品生产系统均与溯源管理服务器通信连接。溯源方法包括：基因来源信息模块录入母体的体型参数和生殖周期，计算与仔苗质量相关的第一评估系数和第二评估系数；根据第一评估系数和第二评估系数评估该批仔苗的质量等级；生成关于目标成体的质量标签，并建立相关的溯源二维码等。本发明用于养殖动物、渔业类农产品的溯源，并建立大数据系统，实现动物、渔业类农产品养殖过程的数据跟踪与采集，通过生成的溯源二维码来获取每个过程的详细信息，实现溯源信息的透明、准确和详细。

Description

一种基于大数据的农产品溯源系统及方法
技术领域
本发明涉及农产品溯源技术领域，具体涉及一种基于大数据的农产品溯源系统及方法。
背景技术
农产品追溯系统又叫农产品安全溯源系统、农产品质量追溯系统，一品一码农产品追溯系统是智慧农业网综合运用了利用先进的物联网、移动互联网、二维码、RFID等物联网技术手段，研发的农产品安全追溯生产管理系统。为消费者打通一条深入了解农产品生产信息可信通路，解决供需双方信息不对称、不透明问题，为农产品安全保驾护航。实现了对农业生产、流通等环节信息的溯源管理，为政府部门提供监督、管理、支持和决策的依据，为企业建立包含生产、物流、销售的可信流通体系。
对于动物、渔业养殖类相关的农产品溯源，其仔苗的基因来源、养殖地方和方式、仔苗的质量直接关系到生产出的农产品的质量，现有的动物、渔业相关农产品溯源方法仅限于农产品的生产厂商信息以及农产品来源地信息，并不能获取农产品原料的培育场地、品种的质量等信息，仔苗的品种、培育场地和质量也会直接影响农产品的质量，所以，亟需提出一种基于大数据的农产品溯源系统及方法。
发明内容
针对现有技术中的上述不足，本发明提供了一种基于大数据的农产品溯源系统及方法，能从仔苗的质量、养殖或培育的方式等方面对农产品进行溯源，能有效确保农产品从源头上的安全性。
为了达到上述发明目的，本发明所采用的技术方案为：
提供一种基于大数据的农产品溯源系统，其包括仔苗培育系统、养殖系统和农产品生产系统，仔苗培育系统、养殖系统和农产品生产系统均与溯源管理服务器通信连接；
仔苗培育系统包括仔苗生长环境控制模块、仔苗生长监控模块和基因来源信息模块；仔苗生长环境控制模块用于控制仔苗培育的培育参数，仔苗生长监控模块用于采集仔苗生长成目标仔苗个体的培育时间和活性，基因来源信息模块用于录入母体的体型参数、存活时间和单位时间消耗的养料量；
养殖系统包括成体生长监控模块和养料投放监控模块，生长监控模块用于采集从目标仔苗个体生长成目标成体所需的时间、存活率和合格率，养料投放监控模块用于采集不同生长阶段的养料投放量和养料原产地；
溯源管理服务器生成关于农产品的质量标签，并生成与每个农产品对应的溯源二维码。
进一步地，还包括打标器，打标器固定在成体上，且溯源二维码设置在打标器上；打标器包括定位模块、计时模块、振动发电模块和无线信号模块，定位模块用于对农产品进行定位，计时模块用于对农产品的生长周期进行计时，振动发电模块用于发电，为打标器供电，无线信号模块用于打标器与溯源管理服务器之间无线通信。
提供一种上述基于大数据的农产品溯源系统的溯源方法，其包括以下步骤：
S1：基因来源信息模块录入母体的体型参数d和生殖周期t，体型参数d为母体生殖时的体型参数；
S2：根据体型参数d和生殖周期t计算与仔苗质量相关的第一评估系数；
S3：采集仔苗在培育场地内的活性，计算与仔苗质量相关的第二评估系数；
S4：根据第一评估系数和第二评估系数/>评估仔苗的质量等级；
设置仔苗生殖过程相关的评估系数阈值F 1、仔苗活性相关的评估系数阈值F 2；
若≥F 1，且/>≥F 2；则仔苗的质量等级为高级；
若＜F 1，且/>＜F 2；则仔苗的质量等级为低级；
否则，仔苗的质量等级为中级；
S5：当仔苗生长到目标成体的体型时，工作人员在每个目标成体上固定打标器，并在溯源管理服务器内生成每个打标器的编号；
S6：将仔苗的质量等级、仔苗的培育地址、成体的养殖场所地址、成体养殖采用的养料原产地和对应打标器的编号均输入溯源管理服务器，生成关于目标成体的质量标签，并建立相关的溯源二维码；
S7：溯源二维码设置在打标器上，并通过定位模块实时向溯源管理服务器发送目标成体的位置信息；
S8：目标成体输送到目标工厂加工成农产品，并根据目标工厂的位置信息与打标器发送的位置信息进行核对；
若打标器的位置信息与目标工厂的位置信息的偏差超过允许范围，则判定该目标成体上的打标器丢失或目标成体被更换；
目标成体到达目标工厂后，通过扫描打标器上的溯源二维码获取该目标成体的仔苗质量等级、仔苗培育地址、养殖场所地址、养殖采用的养料原产地；达到溯源的目的。
进一步地，步骤S2包括：
S21：根据历史录入的母体体型参数d计算母体每个生殖阶段的体型变化量：，n为录入母体体型的次数，/>为母体第n次生殖时的体型参数；
S22：根据体型变化量计算母体的体型波动比例k：/>；
S23：计算母体关于体型参数波动的系数e：
；
其中，i为母体生殖的次数；
S24：计算母体关于体型参数的差异系数，作为母体关于体型参数的评估系数E：；
S25：根据母体每胎生殖时的周期t，计算母体关于生殖周期的评估系数z：，/>为第i次生殖间隔的周期，t 0为母体的标准生殖间隔周期；
S26：利用评估系数z和评估系数E计算评估仔苗质量的第一评估系数：
；
；
；
其中，为生殖周期对仔苗质量的影响权重，/>为母体的体型参数对仔苗质量的影响权重，/>分别为评估系数z的取值系数，/>分别为评估系数的取值参考范围，/>分别为评估系数E的取值系数，/>分别为评估系数E的取值参考范围。
进一步地，步骤S3包括：
S31：在仔苗培育场地的正上方安装运动摄像机，每隔一段设定时间T采集一次仔苗在培育场地内的活动图像g，得到仔苗培育过程的活动图像集，m为活动图像的数量；
S32：在培育场地内所在的平面建立二维坐标系，得到活动图像内每个像素在二维坐标系内的坐标；
S33：将每个活动图像进行灰度化处理，设置仔苗在活动图像中的灰度值阈值范围；
S34：获取活动图像中每个像素的灰度值h，并将灰度值h与灰度值阈值范围进行比较；若/>，则该像素上有仔苗；否则，该像素上没有仔苗；
S35：以相邻两个活动图像作为对比组，筛选出活动图像/>上有仔苗的像素坐标A和没有仔苗的像素坐标B；
在活动图像上提取坐标A对应的像素灰度值h A ；若/>，则该像素上的仔苗在活动图像/>所对应的时间T内已经移走；否则，该像素上的仔苗在活动图像/>所对应的时间T内未移动；
在活动图像上提取坐标B对应的像素灰度值h B ；若/>，则该像素上在活动图像/>所对应的时间T内已经有仔苗移动过来；否则，该像素在活动图像所对应的时间T内没有仔苗移动过来；
S36：统计相邻两个活动图像上在时间T内仔苗移走的像素数量N 1、仔苗移动过来的像素数量N 2，计算在时间T内仔苗的活性系数u：
；
其中，为活动图像/>上有仔苗的像素数量，/>为活动图像/>上有仔苗的像素数量；
S37：遍历活动图像集内的所有相邻两个活动图像，重复步骤S35-S36，计算所有相邻两个活动图像对应的活性系数u，并计算活性系数u的平均值，作为仔苗质量的第二评估系数/>：
；
其中，为活动图像/>对应计算出的活性系数。
本发明的有益效果为：本发明用于养殖动物、渔业类农产品的溯源，并建立大数据系统，实现动物、渔业类农产品养殖过程的数据跟踪与采集，并用于农产品质量的跟踪与溯源。对于动物、渔业类农产品的质量，仔苗的生殖、培育过程会直接影响仔苗的活与质量，进而影响养殖出的成体的质量，所以，本发明从母体的生殖过程、仔苗的培育过程就开始采集溯源数据，评估仔苗的质量等级，达到精确化的农产品质量溯源。并且，在农产品的生产过程中，对成体的输出轨迹进行跟踪，生产厂家的位置信息和核对，确保原料来源的清晰化、准确化，避免运输过程被调换或丢失，通过生成的溯源二维码来获取每个过程的详细信息，实现溯源信息的透明、准确和详细。
附图说明
图1为基于大数据的农产品溯源系统的原理框图。
具体实施方式
下面对本发明的具体实施方式进行描述，以便于本技术领域的技术人员理解本发明，但应该清楚，本发明不限于具体实施方式的范围，对本技术领域的普通技术人员来讲，只要各种变化在所附的权利要求限定和确定的本发明的精神和范围内，这些变化是显而易见的，一切利用本发明构思的发明创造均在保护之列。
如图1所示，本方案的基于大数据的农产品溯源系统包括仔苗培育系统、养殖系统和农产品生产系统，仔苗培育系统、养殖系统和农产品生产系统均与溯源管理服务器通信连接；
仔苗培育系统包括仔苗生长环境控制模块、仔苗生长监控模块和基因来源信息模块；仔苗生长环境控制模块用于控制仔苗培育的培育参数，仔苗生长监控模块用于采集仔苗生长成目标仔苗个体的培育时间和活性，基因来源信息模块用于录入母体的体型参数、存活时间和单位时间消耗的养料量；
养殖系统包括成体生长监控模块和养料投放监控模块，生长监控模块用于采集从目标仔苗个体生长成目标成体所需的时间、存活率和合格率，养料投放监控模块用于采集不同生长阶段的养料投放量和养料原产地；
溯源管理服务器生成关于农产品的质量标签，并生成与每个农产品对应的溯源二维码。
本实施例中，还包括打标器，打标器固定在成体上，且溯源二维码设置在打标器上；打标器包括定位模块、计时模块、振动发电模块和无线信号模块，定位模块用于对农产品进行定位，计时模块用于对农产品的生长周期进行计时，振动发电模块用于发电，为打标器供电，无线信号模块用于打标器与溯源管理服务器之间无线通信。打标器佩戴在成体上，通过成体移动时的振动，使振动发电模块进行发电。
上述基于大数据的农产品溯源系统的溯源方法包括以下步骤：
S1：基因来源信息模块录入母体的体型参数d和生殖周期t，体型参数d为母体生殖时的体型参数；
S2：根据体型参数d和生殖周期t计算与仔苗质量相关的第一评估系数；步骤S2包括：
S21：根据历史录入的母体体型参数d计算母体每个生殖阶段的体型变化量：，n为录入母体体型的次数，/>为母体第n次生殖时的体型参数；对于动物的习性来说，在生殖阶段的体重变化越大，说明体质较差，容易影响仔苗的质量。
S22：根据体型变化量计算母体的体型波动比例k：/>；
S23：计算母体关于体型参数波动的系数e：
；
其中，i为母体生殖的次数；
S24：计算母体关于体型参数的差异系数，作为母体关于体型参数的评估系数E：；
S25：根据母体每胎生殖时的周期t，计算母体关于生殖周期的评估系数z：，/>为第i次生殖间隔的周期，t 0为母体的标准生殖间隔周期；
母体的怀孕周期也会影响仔苗的质量，怀孕周期波动越大，仔苗的质量越差。
S26：利用评估系数z和评估系数E计算评估仔苗质量的第一评估系数：
；
；
；
其中，为生殖周期对仔苗质量的影响权重，/>为母体的体型参数对仔苗质量的影响权重，/>分别为评估系数z的取值系数，/>分别为评估系数的取值参考范围，/>分别为评估系数E的取值系数，/>分别为评估系数E的取值参考范围。
S3：采集仔苗在培育场地内的活性，计算与仔苗质量相关的第二评估系数；
步骤S3包括：
S31：在仔苗培育场地的正上方安装运动摄像机，每隔一段设定时间T采集一次仔苗在培育场地内的活动图像g，得到仔苗培育过程的活动图像集，m为活动图像的数量；
S32：在培育场地内所在的平面建立二维坐标系，得到活动图像内每个像素在二维坐标系内的坐标；
S33：将每个活动图像进行灰度化处理，设置仔苗在活动图像中的灰度值阈值范围；
S34：获取活动图像中每个像素的灰度值h，并将灰度值h与灰度值阈值范围进行比较；若/>，则该像素上有仔苗；否则，该像素上没有仔苗；
S35：以相邻两个活动图像作为对比组，筛选出活动图像/>上有仔苗的像素坐标A和没有仔苗的像素坐标B；
在活动图像上提取坐标A对应的像素灰度值h A ；若/>，则该像素上的仔苗在活动图像/>所对应的时间T内已经移走；否则，该像素上的仔苗在活动图像/>所对应的时间T内未移动；
在活动图像上提取坐标B对应的像素灰度值h B ；若/>，则该像素上在活动图像/>所对应的时间T内已经有仔苗移动过来；否则，该像素在活动图像所对应的时间T内没有仔苗移动过来；
S36：统计相邻两个活动图像上在时间T内仔苗移走的像素数量N 1、仔苗移动过来的像素数量N 2，计算在时间T内仔苗的活性系数u：
；
其中，为活动图像/>上有仔苗的像素数量，/>为活动图像/>上有仔苗的像素数量；
S37：遍历活动图像集内的所有相邻两个活动图像，重复步骤S35-S36，计算所有相邻两个活动图像对应的活性系数u，并计算活性系数u的平均值，作为仔苗质量的第二评估系数/>：
；
其中，为活动图像/>对应计算出的活性系数。
S4：根据第一评估系数和第二评估系数/>评估仔苗的质量等级；
设置仔苗生殖过程相关的评估系数阈值F 1、仔苗活性相关的评估系数阈值F 2；
若≥F 1，且/>≥F 2；则仔苗的质量等级为高级；
若＜F 1，且/>＜F 2；则仔苗的质量等级为低级；
否则，仔苗的质量等级为中级；
S5：当仔苗生长到目标成体的体型时，工作人员在每个目标成体上固定打标器，并在溯源管理服务器内生成每个打标器的编号；
S6：将仔苗的质量等级、仔苗的培育地址、成体的养殖场所地址、成体养殖采用的养料原产地和对应打标器的编号均输入溯源管理服务器，生成关于目标成体的质量标签，并建立相关的溯源二维码；
S7：溯源二维码设置在打标器上，并通过定位模块实时向溯源管理服务器发送目标成体的位置信息；
S8：目标成体输送到目标工厂加工成农产品，并根据目标工厂的位置信息与打标器发送的位置信息进行核对；
若打标器的位置信息与目标工厂的位置信息的偏差超过允许范围，则判定该目标成体上的打标器丢失或目标成体被更换；
目标成体到达目标工厂后，通过扫描打标器上的溯源二维码获取该目标成体的仔苗质量等级、仔苗培育地址、养殖场所地址、养殖采用的养料原产地；达到溯源的目的。
本发明用于养殖动物、渔业类农产品的溯源，并建立大数据系统，实现动物、渔业类农产品养殖过程的数据跟踪与采集，并用于农产品质量的跟踪与溯源。对于动物、渔业类农产品的质量，仔苗的生殖、培育过程会直接影响仔苗的活与质量，进而影响养殖出的成体的质量，所以，本发明从母体的生殖过程、仔苗的培育过程就开始采集溯源数据，评估仔苗的质量等级，达到精确化的农产品质量溯源。并且，在农产品的生产过程中，对成体的输出轨迹进行跟踪，生产厂家的位置信息和核对，确保原料来源的清晰化、准确化，避免运输过程被调换或丢失，通过生成的溯源二维码来获取每个过程的详细信息，实现溯源信息的透明、准确和详细。

Claims (3)

1.一种基于大数据的农产品溯源系统的溯源方法，所述基于大数据的农产品溯源系统包括仔苗培育系统、养殖系统和农产品生产系统，所述仔苗培育系统、养殖系统和农产品生产系统均与溯源管理服务器通信连接；
所述仔苗培育系统包括仔苗生长环境控制模块、仔苗生长监控模块和基因来源信息模块；所述仔苗生长环境控制模块用于控制仔苗培育的培育参数，所述仔苗生长监控模块用于采集仔苗生长成目标仔苗个体的培育时间和活性，所述基因来源信息模块用于录入母体的体型参数、存活时间和单位时间消耗的养料量；
所述养殖系统包括成体生长监控模块和养料投放监控模块，所述生长监控模块用于采集从目标仔苗个体生长成目标成体所需的时间、存活率和合格率，所述养料投放监控模块用于采集不同生长阶段的养料投放量和养料原产地；
所述溯源管理服务器生成关于农产品的质量标签，并生成与每个农产品对应的溯源二维码；
还包括打标器，所述打标器固定在成体上，且溯源二维码设置在打标器上；所述打标器包括定位模块、计时模块、振动发电模块和无线信号模块，所述定位模块用于对农产品进行定位，所述计时模块用于对农产品的生长周期进行计时，所述振动发电模块用于发电，为打标器供电，所述无线信号模块用于打标器与溯源管理服务器之间无线通信；
其特征在于，包括以下步骤：
S1：基因来源信息模块录入母体的体型参数d和生殖周期t，体型参数d为母体生殖时的体型参数；
S2：根据体型参数d和生殖周期t计算与仔苗质量相关的第一评估系数；
S3：采集仔苗在培育场地内的活性，计算与仔苗质量相关的第二评估系数；
S4：根据第一评估系数和第二评估系数/>评估仔苗的质量等级；
设置仔苗生殖过程相关的评估系数阈值F 1、仔苗活性相关的评估系数阈值F 2；
若≥F 1，且/>≥F 2；则仔苗的质量等级为高级；
若＜F 1，且/>＜F 2；则仔苗的质量等级为低级；
否则，仔苗的质量等级为中级；
S5：当仔苗生长到目标成体的体型时，工作人员在每个目标成体上固定打标器，并在溯源管理服务器内生成每个打标器的编号；
S6：将仔苗的质量等级、仔苗的培育地址、成体的养殖场所地址、成体养殖采用的养料原产地和对应打标器的编号均输入溯源管理服务器，生成关于目标成体的质量标签，并建立相关的溯源二维码；
S7：溯源二维码设置在打标器上，并通过定位模块实时向溯源管理服务器发送目标成体的位置信息；
S8：目标成体输送到目标工厂加工成农产品，并根据目标工厂的位置信息与打标器发送的位置信息进行核对；
若打标器的位置信息与目标工厂的位置信息的偏差超过允许范围，则判定该目标成体上的打标器丢失或目标成体被更换；
目标成体到达目标工厂后，通过扫描打标器上的溯源二维码获取该目标成体的仔苗质量等级、仔苗培育地址、养殖场所地址、养殖采用的养料原产地；达到溯源的目的。
2.根据权利要求1所述的基于大数据的农产品溯源系统的溯源方法，其特征在于，所述步骤S2包括：
S21：根据历史录入的母体体型参数d计算母体每个生殖阶段的体型变化量：，n为录入母体体型的次数，/>为母体第n次生殖时的体型参数；
S22：根据体型变化量计算母体的体型波动比例k：/>；
S23：计算母体关于体型参数波动的系数e：
；
其中，i为母体生殖的次数；
S24：计算母体关于体型参数的差异系数，作为母体关于体型参数的评估系数E：；
S25：根据母体每胎生殖时的周期t，计算母体关于生殖周期的评估系数z：，/>为第i次生殖间隔的周期，t 0为母体的标准生殖间隔周期；
S26：利用评估系数z和评估系数E计算评估仔苗质量的第一评估系数：
；
；
；
其中，为生殖周期对仔苗质量的影响权重，/>为母体的体型参数对仔苗质量的影响权重，/>分别为评估系数z的取值系数，/>分别为评估系数的取值参考范围，分别为评估系数E的取值系数，/>分别为评估系数E的取值参考范围。
3.根据权利要求1所述的基于大数据的农产品溯源系统的溯源方法，其特征在于，所述步骤S3包括：
S31：在仔苗培育场地的正上方安装运动摄像机，每隔一段设定时间T采集一次仔苗在培育场地内的活动图像g，得到仔苗培育过程的活动图像集，m为活动图像的数量；
S32：在培育场地内所在的平面建立二维坐标系，得到活动图像内每个像素在二维坐标系内的坐标；
S33：将每个活动图像进行灰度化处理，设置仔苗在活动图像中的灰度值阈值范围；
S34：获取活动图像中每个像素的灰度值h，并将灰度值h与灰度值阈值范围进行比较；若/>，则该像素上有仔苗；否则，该像素上没有仔苗；
S35：以相邻两个活动图像作为对比组，筛选出活动图像/>上有仔苗的像素坐标A和没有仔苗的像素坐标B；
在活动图像上提取坐标A对应的像素灰度值h A ；若/>，则该像素上的仔苗在活动图像/>所对应的时间T内已经移走；否则，该像素上的仔苗在活动图像所对应的时间T内未移动；
在活动图像上提取坐标B对应的像素灰度值h B ；若/>，则该像素上在活动图像/>所对应的时间T内已经有仔苗移动过来；否则，该像素在活动图像所对应的时间T内没有仔苗移动过来；
S36：统计相邻两个活动图像上在时间T内仔苗移走的像素数量N 1、仔苗移动过来的像素数量N 2，计算在时间T内仔苗的活性系数u：
；
其中，为活动图像/>上有仔苗的像素数量，/>为活动图像/>上有仔苗的像素数量；
S37：遍历活动图像集内的所有相邻两个活动图像，重复步骤S35-S36，计算所有相邻两个活动图像对应的活性系数u，并计算活性系数u的平均值，作为仔苗质量的第二评估系数/>：
；
其中，为活动图像/>对应计算出的活性系数。
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