基于物聯網感知技術的農產品QR碼循跡系統

張祥林 解丹丹 張曉峰 史舟

摘? 要：經濟全球化背景下，農產品進出口貿易繁榮。以往采用的RFID技術溯源追蹤無論是在價格上，還是在信息時效性和可獲取性上都存在較大的弊端。文章對物聯網感知技術進行研究，在農產品加工流通銷售全過程獲取數據，并通過云端大數據計算處理后以QR碼為載體展示信息，最終形成一套快速、高效、動態更新的進口農產品溯源系統，真正實現物人之間的互聯，為進口農產品追蹤管理提供可行范本。

關鍵詞：物聯網;感知技術;QR碼;農產品;溯源追蹤

中圖分類號：TN929.5;S126? ? ? 文獻標識碼：A 文章編號：2096-4706（2020）07-0147-06

QR Code of Agricultural Products Tracking System Based on Internet

of Things Sensation Technology

ZHANG Xianglin1，XIE Dandan1，ZHANG Xiaofeng2，SHI Zhou1

（1.College of Environment and Resource Sciences，Zhejiang University，Hangzhou? 310058，China;

2.Zhejiang Academy of Science & Technology for Inspection & Quarantine，Hangzhou? 311215，China）

Abstract：Under the background of economic globalization，the import and export trade of agricultural products is flourishing. In the past，the RFID technology used for traceability tracking has great disadvantages in both price and information timeliness and accessibility. IoT perception technology，the circulation of agricultural products processing sales process to get the data，and through the cloud after the big data processing to QR codes as the carrier to show information，eventually form a rapid，efficient and dynamic update of imported agricultural products traceability system，interconnection between real implementation content，provide a feasible model for imports tracking management.

Keywords：internet of things;sensation technology;qr code;agricultural products;traceability tracking

0? 引? 言

我國人口眾多，農副產品需求量大，食品安全問題一直是關系到國計民生的大事。據國家統計局最新的文件顯示，截止到2018年底，全國年人均食品消費支出達5 631.1元，占人均消費總支出的28.4%[1]。在保證吃得飽的前提下，普通消費者也越來越關注食品的質量安全問題。經濟全球化條件下，農業進出口貿易繁榮，因此對于農副產品進行準確的溯源追蹤是保證食品安全的關鍵。

上世紀八十年代英國出現瘋牛病以來，世界各國開始重視對農產品的溯源追蹤[2]。歐盟自2004年起全面禁止銷售產地不明確的食品[3]。美國藥品與食品管理局也對國內外從事動物食品加工售賣所有環節的人員及部門進行登記，以便進行食品安全追溯[4]。我國借鑒歐盟經驗，相繼制定出臺各項法律規章，建設農產品全程監管體系[5]。但登記核查式的傳統溯源監管存在信息不對稱、操作效率低、責任可追溯性差、準確度低等弊端，無法在產品生產流通的全環節給出及時準確的分析結果。而網絡具有時效性強、存儲數據量大等特點，因此將信息技術融入食品質量安全追溯系統建設尤為重要[6]。

自2003年起，我國啟動中國條碼推進工程，對國內部分農副產統一編碼，以便于追溯食品質量安全[7]。國內部分大中型農副生產企業主要采用射頻識別（RFID）技術建設食品質量安全追溯系統。

RFID技術需要昂貴的硬件，并且條形碼識別需要專用的儀器，易造成企業及監管部門資源浪費[8]。同時由于各國技術標準不統一，通過RFID技術對于進口農副產品進行溯源監察十分困難。

伴隨智能手機的廣泛使用，多終端信息采集獲取流行，傳統的RFID技術已越來越不能滿足人們的需要，低成本、快速、精確的信息捕捉成為研究重點。

基于物聯網感知技術建設QR（Quick Response）碼循跡追蹤系統方案，在農產品進口業務各節點進行分析，獲取數據流通全環節的轉存與關聯關系。進而多途徑地采集圖像文件信息，轉換融合多源數據進行進口食用農產品生產流通信息采集匯交規范研究。最終完成產品身份甄別與QR碼編程設計，使QR碼在不同介質上得以表征實現，完成進口農產品QR碼循跡追蹤系統研發，以便精確快速高效地追溯進口農產品質量安全。

1? 物聯網感知技術與QR碼

1.1? 物聯網與物聯網感知技術

物聯網，即建立在互聯網基礎上，連接獨立運行物體，實現多者之間交流的信息載體[9]。物聯網的整體體系架構分為三層[10]：第一層為感知延伸層，它由各種傳感器構成，主要功能為采集信息并識別物體;第二層為網絡連接層，它由網絡及管理系統構成，主要功能為信息的傳達和輸送;第三層為業務應用層，它由為各種終端設備提供信息的應用服務構成，主要功能為儲存信息、深入挖掘數據并提供各種服務。物聯網的建設主要圍繞感知技術、傳輸技術、支撐技術和應用技術。

物聯網感知技術，即物聯網用于感知信息的技術，包括RFID技術、GPS定位技術、傳感器技術、二維碼技術及多媒體信息采集技術等[11]。感知技術就如人體的皮膚和五官，通過二維碼標簽及識讀器、RFID標簽及各識別器，以及M2M終端等各種傳感器識別物體并獲取信息，為物聯網架構提供基礎數據。

1.2? 二維碼與QR碼

二維碼，又稱二維條碼，指將特定的幾何圖形按一定規律在二維平面上排列組成黑白相間、記錄特定數據信息的圖像[12]。二維碼在編制上利用構成計算機內部邏輯結構基礎的“0”“1”比特流概念，具有信息容量大、編碼范圍廣、容錯能力強、解譯精度高、保密防偽好及制作成本低等優勢[13]。根據編碼原理可分為堆疊式二維碼和矩陣式二維碼[14]。堆疊式二維碼由多行短截的一維條碼堆疊而成，如Code 16K碼及PDF417碼等。矩陣式二維碼以“點”和“空”矩陣形式組成，在相應元素位置“空”表示二進制“0”，如Code One碼、QR碼等。

QR碼為二維碼的一種，又稱快速反應條形碼，由日本Denso Wave公司發明[12]。與其他二維碼相比，QR碼在讀取速度、空間占用及數據密度等方面具有獨特優勢。QR碼三個角有三個尋常圖形，并使用CCD識讀設備解碼，可實現全角度高速識讀，每秒可識讀30個含有100個字符的QR碼，讀取速度更快[14]。1個QR碼可分割成16個QR碼，多個分割碼可同時識讀，單位面積數據量儲存更大，占用空間更少。同時微型QR碼每厘米空間內可儲存35個數字或9個漢字或21個字母，數據密度更大[14]。因此QR碼廣泛應用于商務、金融、公共安全及交通運輸等領域。

1.3? 物聯網感知技術與QR碼

物聯網感知技術作為物聯網感知延伸層的核心技術，在采集實體信息、建設完整數據庫系統過程中發揮著至關重要的作用，是整個物聯網的“眼睛”。QR碼則可以將復雜多源的信息數字化，成為信息的儲存載體。兩者核心技術的深度結合是物聯網體系發展的基礎和關鍵。本文中QR碼主要儲存農產品生產流通各節點信息，將手機等便攜式電子產品作為感知設備，針對牛肉及牛奶、水產品、糧油產品等浙江省進口的大宗高附加值食用農產品開展精準識別和產地識別技術體系研究，開發基于物聯網的質量安全溯源技術并開展示范應用，實現移動終端和二維標識的精準追溯，有效保障進口農產品質量安全。

2? 基于物聯網感知技術的農產品QR碼循跡追蹤系統設計

進口農產品溯源識別系統數據量大、結構層次復雜，因此需要架構一個統一的平臺體系，規范信息采集處理輸出模式。溯源系統采用B/S系統架構設計三個層級，分別為數據層、處理層及應用層，如圖1所示。數據層包括農產品、文檔、空間區位、地理環境、同位素、輿情經濟及用戶反饋七個專題數據庫。處理層是平臺的核心層，起著歸檔原始數據、邏輯化運算并可視化輸出的作用，主要包括QR碼子系統、生產流通節點子系統、云計算子系統及溯源追蹤子系統。應用層則通過手機、電腦等電子設備向執法部門、監察部門、消費者及生產企業提供溯源查詢服務。

2.1? 數據層數據來源

進口農產品溯源追蹤系統數據層主要包括七大專題數據庫。數據信息涵蓋進口農產品生產加工銷售的各個環節，包含自然社會經濟各個方面，如表1所示。系統構建的基礎數據中農產品專題數據、文檔專題數據、同位素專題數據、用戶反饋數據由浙江省檢驗檢疫科學技術研究院檢測整理后提供，空間區位專題數據、地理環境專題數據、輿情經濟專題數據在原數據的基礎上結合互聯網信息補充完善。

2.2? QR碼子系統設計

QR碼子系統主要作用是將處理過的數據信息編寫成碼，具體又可分為數據分析、數據編碼、加密組碼和生成編碼四個部分，如圖2所示。

具體而言，首先將分析處理過的數據輸入編碼系統，根據數據屬性格式等確定所使用QR碼的版本、容錯級別和編碼模式。進而根據所選編碼模式，將字符串轉化為比特流，插入模式標識碼和終止標識碼，并計算比特流的容錯碼。最后加入加密信息，并對數據有序切割，填充圖像形成可供使用的QR碼。溯源系統以數字和字母構建進口農產品109位溯源編碼，其中產地編碼長度為27位，記錄農產品產地信息;種類編碼長度為11位，記錄海關編碼和產品信息;流通編碼長度為71位，記錄農產品生產加工流通銷售各環節信息。

2.3? 生產流通節點子系統設計

生產流通節點子系統貫穿農產品加工銷售的全環節，具體包括生產環節節點、包裝加工節點、物流運輸節點及銷售流通節點四個方面的內容，如圖3所示。

生產環節節點和包裝加工節點分析主要針對農產品生產企業。通過對農產品相關數據、空間區位數據及地理環境數據等農產品本身及產銷地區數據收集運算，產生初代QR碼，詳細記錄生產企業的名稱、聯系方式及地理位置等信息。同時，在此節點采集的環境信息及包裝加工信息，進一步完善系統數據庫建設，為下一步計算農產品安全等級、檢測產品質量狀況等提供基礎數據。

物流運輸節點分析主要針對物流運輸企業。系統詳細記錄運輸方式、時間、起止地點及海關檢疫部門到岸檢疫報告等信息，準確獲取農產品時空運輸狀態，保證在運輸全過程中掌握農產品安全質量狀況。

銷售流通節點分析針對于消費者，同時也服務于農產品相關的執法監管部門。通過智能手機，平板電腦等終端進行QR掃碼、NFC讀取，可快速獲得農產品在前幾個環節中的具體信息，如生產日期、生產區域、質量狀況及安全等級等。同時掃碼情況、產品質量反饋情況也會錄入數據庫，反饋到監管部門及農產品生產商，為下一步生產管理提供依據。

2.4? 云計算子系統設計

云計算子系統是整個進口農產品溯源識別系統的技術核心層，如圖4所示。云計算子系統將收集到的數據信息集中到大數據云計算終端綜合處理，生成QR碼所包含展示的各部分信息，并對可能發生的農產品質量安全問題及時預警。

溯源系統中云計算子系統以阿里云MaxCompute大數據計算和農產品信息鏈數據庫為依托，通過穩定同位素與產地耦合關系模型、礦質元素指紋圖譜、Genebank模糊匹配查詢算法及常用統計分析等模型算法，計算出農產品溯源結果，根據補充的信息不斷優化模型，更新QR碼中的信息，最終形成穩定的農產品溯源查詢系統，實現農產品溯源系統秒級查詢。

2.5? 溯源追蹤子系統設計

溯源追蹤子系統是進口農產品溯源識別系統中面向客戶層最主要的部分，主要作用是提供溯源查詢服務，并完善數據庫信息，如圖5所示。

前三個子系統運算生成的QR碼已基本包含了農產品從生產到售賣的相關信息，普通消費者通過掃碼了解農產品質量，并在線反饋舉報。主管部門擁有該子系統的最高權限，對溯源追蹤系統日常報檢，及時監控市場情況，處理消費者投訴并做好信息發布工作。同時，主管部門根據系統提供的預警信息，及時發現進口農產品安全質量隱患，做好與相關第三國的溝通工作，制定合理的市場拒入規則。執法部門根據Google Map舉報頻次熱度及主管部門的指示，確定產生質量問題的農產品生產售賣區域，及時排除安全隱患。農產品生產企業根據反饋信息解決問題，并將最新發現的信息進行補碼，完善數據庫建設，最終形成動態更新的溯源監管查詢系統。

3? 基于物聯網感知技術的QR碼循跡追蹤系統實現

3.1? 系統運行邏輯及關鍵技術

四個子系統既相互獨立又相互聯系，有機融合成完整的進口農產品溯源識別系統，如圖6所示。

具體而言，生產流通節點子系統為整個系統提供基礎數據，云計算子系統將數據處理整合，溯源追蹤子系統則為客戶層提供服務。而圖7所示的QR碼則是所有子系統的紐帶和信息儲存傳遞的載體，貫穿整個系統的各個環節。

QR碼和云計算是本系統開發最為關鍵的兩個技術。通過QR碼可以從農產品生產到銷售全環節獲取信息并為客戶層提供農產品質量、安全預警等服務。云計算則是將復雜繁瑣的數據歸檔整合，分析數據并做可視化處理，是將數據中信息分析獲取的核心環節。

系統開發過程中，由浙江省海關檢疫部門提供基礎數據，并作為主要用戶和監管部門及時查閱更新相關信息，傳入預先建立的云計算服務器，實現整個系統動態持續可更新，最終形成完善的溯源技術平臺。現階段已實現車厘子、三文魚、貓糧三類進口農產品的示范應用，系統中詳細記錄各項農產品的產品信息、企業信息、檢疫檢測信息、證書信息及追溯信息，如圖8～圖12。

3.2? 系統實現環境

該系統運用Internet環境，架構在阿里云平臺上，采用B/S模式進行開發，系統開發工具為Eclipse及PyCharm，主要技術為Java及Python編程語言。數據庫選用SQL系統，并通過HTML 5、CSS3、ECharts、ArcGIS API for JS、AJAX、Vue.js、ES6、Node.js、Element等進行可視化處理。移動終端廣泛適配于Windows、Android及iOS等系統環境。

4? 結? 論

基于感知技術搭建QR碼循跡追蹤系統，意在解決傳統記錄溯源查詢效率低和RFID技術價格高的問題，以物聯網為依托設計出大數據支撐下進口農產品溯源識別系統可行模式。系統實現的關鍵在于QR碼信息采集展示與云計算處理數據。通過手機等便攜式電子設備掃碼，系統為各客戶層提供信息的同時，也完成自我的數據更新。與RFID技術搭建的農產品溯源系統相比，無論是在數據多樣性，還是在時效性、可利用性上，該系統都具有較大的優勢，因此將互聯網引入食品監督管理領域將是未來的研究熱點。

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作者簡介：張祥林（1997—），男，漢族，山東日照人，碩士研究生，研究方向：農業信息化;通訊作者：史舟（1970—），男，漢族，浙江舟山人，教授，博士生導師，博士研究生，研究方向：農業遙感與信息技術。