TW202036324A - 農產品品質保證之產銷履歷的建立及查詢方法 - Google Patents
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Abstract
一種農產品品質保證之產銷履歷的建立方法，包括有：在一產品的產銷過程中以包括影像之方式記錄複數次的品質參數；將各品質參數的記錄嵌入一交易碼並上傳至一資料庫；將各品質參數的記錄串接形成一區塊鏈，構成一產銷履歷。一種查詢產銷履歷的方法，包括有：將產銷履歷的網路連結顯示於一銷售品上，此連結內嵌有交易碼；消費者購買銷售品後，登入連結以獲知其產銷履歷；消費者擷取銷售品之影像，嵌入交易碼後上傳至資料庫；由人工智慧構成的辨識模組辨識產品；辨識模組於資料庫中依交易碼搜尋出具該交易碼之產品影像；辨識模組就銷售品之影像辨識是否為該產品。
Description
本發明與農產品管理方法有關，尤指一種產銷履歷的建立及查詢方法。
台灣以農立國，出產有許多種類的農產品，其品質有目共睹且遠近馳名。然而近幾年發生不肖商人嚴重傷害食品安全的事件，引起社會各界的重視，因而加強管制農產品的法規及建立產銷履歷的制度，確保消費者能買到安全的產品。
惟產銷履歷的建立係要求所有產銷價值鏈的參與者均能提供其參與過程相關投入物（對農場而言可能是飼料、肥料等資材）的來源、產出物（對農場而言即為所生產之農產品）之去向，以及投入物與產出物之批次關係，進而架構出可供追溯及追蹤之完整產銷資訊網絡。此對一般農民而言並非易事，而需要專業人士輔助前述資料的登錄作業，因而在此過程中便容易產生遭到有心人士竄改的可能性，造成產銷履歷不正確而斲傷消費者信心。
另一方面，即使產銷履歷的資料正確無誤，由於封存於包裝中的內容物有被掉包的可能性，消費者仍不能確保所購買的產品就是該履歷所指的產品本身。換言之，現有的產銷履歷制度雖可供民眾瞭解產品在產銷價值鏈中的各項細節，惟對於民眾所購買的產品是否確實隸屬該履歷則沒有幫助，因此民眾仍無法確保所購買之商品的品質。
有鑑於此，如何改進上述問題即為本發明所欲解決之首要課題。
本發明之主要目的在於提供一種農產品品質保證之產銷履歷的建立及查詢方法，其利用區塊鏈技術記錄產品在產銷過程中的各項細節資訊，可避免履歷遭竄改，同時搭配交易碼的查詢以驗證消費者手上的產品確實隸屬該履歷，具有確保產品品質及建立消費者消費信心之功效。
為達前述之目的，本發明提供一種產銷履歷的建立方法，其包括有：
在一產品的產銷過程中以包括影像之方式記錄複數次的品質參數，並且至少一組品質參數係記錄產品之外觀特徵；
將各品質參數的記錄嵌入一交易碼(構成區塊鏈；該交易碼用以導引至區塊鏈中品質參數的記錄位址)，並上傳至一資料庫；該資料庫連結一由人工智慧構成的辨識模組，用以處理並深度學習包括影像之品質參數，而供辨識產品(即根據上傳的影像訓練出該人工智慧構成的辨識模組)；
當進行記錄某一組品質參數時，該品質參數將串入上一組品質參數所對應之交易碼，而使品質參數組之間形成一(關係圖鏈形式)區塊鏈，藉以構成一產銷履歷，即該產銷履歷具有複數組交易碼，並有該至少一組具外觀特徵的品質參數為比對用途。
本發明更提供一種查詢依前述方法所建立之產銷履歷的方法，其包括有：
將該產銷履歷的網路連結顯示於一銷售品上，其中該網路連結內嵌有該交易碼；
消費者購買一銷售品後，登入該網路連結以獲知該銷售品之產銷履歷；
消費者擷取該銷售品之影像，嵌入該交易碼後上傳至該資料庫；
利用該人工智慧構成的辨識模組辨識該產品；
該辨識模組於該資料庫中依該交易碼搜尋出具該交易碼之產品影像；
該辨識模組就該銷售品之交易碼、影像與區塊鏈中所對應品質參數的交易碼、外觀特徵比對是否相符，以判斷真偽，並得由品質參數所串接構成之區塊鏈，瞭解各品質參數的具體內容。
較佳地，在該辨識模組就該銷售品之影像確認為該產品後，更進一步就該銷售品之影像辨識是否與具該交易碼之產品影像一致。
而本發明之上述目的與優點，不難從下述所選用實施例之詳細說明與附圖中獲得深入了解。
請參閱第１圖，所示者為本發明提供之農產品品質保證之產銷履歷的建立方法，其適用於各種農產品，於本實施例中係以東方美人茶做為說明例。搭配第２圖所示，東方美人茶的產銷過程可以分為茶樹栽培、茶菁採集、運送、日光萎凋、室內萎凋、攪拌、靜置發酵、炒菁、回軟、揉捻、解塊、乾燥、檢驗、拼堆、品鑑、包裝、銷售等步驟，於上述各步驟中可以挑出幾個較重要的製程點，並就茶葉的各項品質參數加以記錄，其中記錄的形式至少包括影像，可為攝影或錄影。該茶葉的記錄影像是茶產品相當重要的品質參數，其記錄茶葉的形態、顏色等，並透過訓練而得人工智慧構成的辨識模組(用以處理包括影像之品質參數，而供辨識產品)，可以偵測茶產品的真假，並揭露茶農的所在地、產品批次以及培植區域。且人工智慧構成的辨識模組可被訓練以分類茶葉的影像為多個群組，每個群組則關係到不同茶葉之所屬茶農、培植區域及批號，即辨識模組可以處理多個產銷履歷。
於上述茶葉產銷過程中重要的製程點上所需記錄的品質參數可參考下表。
（續）
| 製程 | 茶樹栽培 | 茶菁採集 | 日光萎凋 | 室內萎凋 | 攪拌 | 靜置發酵 |
| 參數 | 茶種 | 採摘時間 | 時間 | 時間 | 時間 | 時間 |
| 種植時間 | 品種 | 溫度 | 室內溫度 | 室內溫度 | 室內溫度 | |
| 生長期 | 室外溫度 | 濕度 | 室內濕度 | 室內濕度 | 室內濕度 | |
| 施肥 | 室外濕度 | 外觀影像 | 外觀影像 | 外觀影像 | 外觀影像 | |
| 整枝修剪 | 風向 | 重量 | 重量 | 重量 | 重量 | |
| 灌溉 | 重量 | |||||
| 病蟲防治 | 外觀影像 | |||||
| 經緯度 |
| 製程 | 炒菁 | 回軟 | 揉捻 | 解塊 | 乾燥 |
| 參數 | 時間 | 時間 | 時間 | 時間 | 時間 |
| 溫度 | 溫度 | 壓力 | 溫度 | ||
| 外觀影像 | 濕度 | ||||
| 外觀影像 | |||||
| 重量 |
在每個記錄品質參數的製程中，所記錄的品質參數皆透過一應用程式上傳至一資料庫，且在上傳時分別嵌入一交易碼。例如第１圖所示者，在茶葉的產銷製程（一）中所上傳的品質參數內嵌有一交易碼TID1
（Transaction ID），產銷製程（二）中所上傳的品質參數內嵌有一交易碼TID2
…產銷製程（N）中所上傳的品質參數內嵌有一交易碼TIDN
，其中次序相鄰的交易碼係為相互關聯的，藉此將各品質參數的記錄串接形成一(關係圖鏈形式)區塊鏈１(區塊鏈及其串接方式係屬習知，故不予贅述，本發明重點在於利用區塊鏈構築產銷履歷及其驗證用途)，形成環環相扣的防偽機制，杜絕遭有心人士竄改的機會，而構成一穩定且可信度高的產銷履歷。
完成產銷履歷的建立後，接著考慮消費者端所面臨的問題。消費者最關心的事，莫過於所購買到的商品是否為真品，以及是否與產銷履歷上的產品相符。例如消費者購買了包裝盒上標示為「東方美人茶」的茶葉，並附有某茶農的產銷履歷，則包裝盒內的茶葉是否確實為東方美人茶真品，以及是否確實為該茶農所種植，即為消費者關心的重點。
據此，如第３圖所示，本發明提供一種查詢依上述方法所建立之產銷履歷的方法，其包括有：
將該產銷履歷的網路連結顯示於一銷售品上，其中該網路連結內嵌有該交易碼；
消費者購買一銷售品後，登入該網路連結以獲知該銷售品之產銷履歷；
消費者擷取該銷售品之影像，嵌入該交易碼後上傳至該資料庫；
利用該人工智慧構成的辨識模組辨識該產品；
該辨識模組於該資料庫中依該交易碼搜尋出具該交易碼之產品影像；
該辨識模組就該銷售品之影像辨識是否為該產品；
該辨識模組就該銷售品之影像確認為該產品後，更進一步就該銷售品之影像辨識是否與具該交易碼之產品影像一致。
搭配第４圖所示，當茶農製好可以上市銷售的東方美人茶茶葉後，會將茶葉裝在一包裝盒２中販賣，其中該包裝盒２上會登載關於該茶農種植過程的產銷履歷的連結網址，而該連結網址包含有其對應的產銷履歷中最後一次記錄資料時的交易碼TIDN
及外觀特徵。於本實施例中，該連結網址係以二維碼２１表示之，消費者可使用智慧型手機掃描該二維碼２１，即可便利地登入該連結網址以獲知該銷售品之產銷履歷。
然而僅依此步驟驗證該銷售品的品質尚嫌不足，而消費者不具有茶葉的相關專業知識，難以分辨該銷售品是否為真品，因此仍無法排除包裝盒２內的內容物２２遭掉包的可能性。透過本發明方法依交易碼進行驗證即可補此不足之處。細言之，消費者可取出內容物２２的茶葉，並對其拍照以擷取如第５圖所示的影像３１，並透過應用程式將該影像３１上傳至資料庫。在將前述影像３１上傳至資料庫的同時，應用程式將在該影像３１中內嵌對應該連結網址的交易碼，即TIDN
。
上傳銷售品的影像３１後，先以一辨識模組對其進行辨識(上傳影像３１與產銷履歷中最後一次記錄資料時的外觀特徵交互比對)，確認該影像３１中的茶葉是否為東方美人茶真品。上述該辨識模組係由人工智慧構成，其具備深度學習的能力，在投入大量東方美人茶的標準影像資料供其學習之後，該辨識模組即可對消費者所上傳的銷售品影像進行辨識，進而確認是否為東方美人茶真品。
若該辨識模組辨識的結果確認該銷售品之影像３１為東方美人茶真品後，則更進一步地辨識該銷售品之影像３１是否與資料庫中具該交易碼之產品影像一致。細言之，如第６圖所示，該銷售品之影像３１已嵌入該交易碼TIDN
，則該辨識模組４可自資料庫中搜尋已建立之各筆產銷履歷中具有該交易碼TIDN
的影像３２資料(外觀特徵)，並加以比對，辨識二者是否一致。若結果一致，則可確認該銷售品確實為當初該產銷履歷建立時的產品。
舉一反例而言，考慮一個以劣質茶葉混充於標示為東方美人茶包裝盒的情況。當消費者以智慧型手機掃描包裝盒上的二維碼，雖然得到某茶農所建立的產銷履歷的資訊，但實際上包裝盒內填充的茶葉卻非東方美人茶真品。因此，僅查詢檢視銷售品的產銷履歷是不夠的，不能保證銷售品的品質無慮。接著，消費者從包裝盒中取出茶葉並拍照上傳，此時該辨識模組可透過其深度學習的結果，輕易辨識出該銷售品的影像與東方美人茶真品不符，進而揭發內容物遭掉包的問題。
考慮另一個情況，銷售品雖然是以東方美人茶真品填充於包裝盒中，惟其與包裝盒上所標示之產銷履歷所指的東方美人茶不同，亦即該銷售品的東方美人茶並非出於該茶農所種植者。此時，消費者可從包裝盒中取出茶葉並拍照，應用程式會將銷售品的影像嵌入該茶農的產銷履歷的交易碼後上傳至資料庫，則該辨識模組自已建立之各筆產銷履歷中搜尋出具有該交易碼的影像資料加以比對，仍可辨識出二者有不同之處，進而揭發內容物遭掉包的問題。
綜上所述，本發明之方法運用區塊鏈技術來記載東方美人茶的生產來源、製程和品質相關參數，有效管理及維護東方美人茶在市場的品牌形象，同時藉由寫入區塊鏈之資訊不能被竄改的特性，產銷履歷公開後即可被追蹤，且可信度高，可提升消費者對產品的信賴度。此外，搭配人工智慧辨識模組以交易碼為媒介稽核銷售品的內容物是否為真品，進而更確認是否確實隸屬所指的產銷履歷，達到確保銷售品品質的功效；因此，本發明乃具有兩步驗證機制，第一步乃消費者由包裝盒２上登載之連結網址搜尋雲端中對應產銷履歷交易碼的資訊，第二步則由消費者拍照包裝盒２的內容物，將照片上傳由辨識模組判斷上傳照片與該交易碼對應的外觀特徵其相同或近似程度，惟有包裝盒與雲端登載之交易碼、外觀特徵均相符時，得判斷內容物為真，當然前述的外觀特徵判斷則由具深度學習能力的辨識模組來執行，且消費者復可由品質參數所串接構成之區塊鏈，瞭解各品質參數的具體內容，即如上揭東方美人茶的茶樹栽培、攪拌、揉捻、銷售…等步驟，於該步驟內的影像資料，藉由區塊鏈不能被竄改的特性，讓消費者進行前述兩階驗證程序外，尚能瞭解該高度可信的產銷履歷所代表的各階產銷製程。
惟，以上實施例之揭示僅用以說明本發明，並非用以限制本發明，故舉凡等效元件之置換仍應隸屬本發明之範疇。
綜上所述，可使熟知本領域技術者明瞭本發明確可達成前述目的，實已符合專利法之規定，爰依法提出申請。
１:區塊鏈
２:包裝盒
２１:二維碼
２２:內容物
３１、３２:影像
４:辨識模組
第１圖為本發明產銷履歷建立方法之方塊示意圖；
第２圖為本發明說明例即東方美人茶之產銷過程示意圖；
第３圖為本發明產銷履歷查詢方法之示意圖；
第４、５、６圖為本發明產銷履歷查詢方法之操作示意圖。
Claims (3)
- 一種農產品品質保證之產銷履歷的建立方法，其包括有： 在一產品的產銷過程中以包括影像之方式記錄複數次品質參數，並且至少一組品質參數係記錄產品之外觀特徵； 將各品質參數的記錄嵌入一交易碼並上傳至一資料庫； 該資料庫連結一由人工智慧構成的辨識模組，用以處理包括影像之品質參數，而供辨識產品； 當進行記錄某一組品質參數時，該品質參數將串入上一組品質參數所對應之交易碼，而使品質參數組之間形成一區塊鏈，藉以構成一產銷履歷，即該產銷履歷具有複數組交易碼，並有該至少一組具外觀特徵的品質參數為比對用途。
- 一種查詢依請求項１所述之方法所建立之產銷履歷的方法，其包括有： 將該產銷履歷的網路連結顯示於一銷售品上，其中該網路連結內嵌有該交易碼； 消費者購買該銷售品後，登入該網路連結以獲知該銷售品之產銷履歷； 消費者擷取該銷售品之影像，嵌入該交易碼後上傳至該資料庫； 利用該人工智慧構成的辨識模組辨識該產品； 該辨識模組於該資料庫中依該交易碼搜尋出具該交易碼之產品影像； 該辨識模組就該銷售品之交易碼、影像與區塊鏈中所對應品質參數的交易碼、外觀特徵比對是否相符，以判斷真偽，並得由品質參數所串接構成之區塊鏈，瞭解各品質參數的具體內容。
- 如請求項２所述之查詢方法，其中，該辨識模組就該銷售品之影像確認為該產品後，更進一步就該銷售品之影像辨識是否與具該交易碼之產品影像一致。
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