2.1食品追溯相关定义

2006年，国际食品法典委员会(Codex Alimentarius Commission. CAC)制定了标准CAC/GL 60-2006《食品检验和认证体系中运用可追溯性/产品追溯的原则》，将可追溯性定义为“在特定生产、加工和分配阶段跟踪食品流动的能力”，并将可追溯性与产品溯源作为同一术语。此后，ISO制定的标准中涉及食品追溯的内容时，基本上都引用了上述标准中的定义.  ISO22005:2007对定义中的“流动”进行了解释，即“流动”可能涉及食品或饲料原材料的来源、加工历史或分配。各国的食品追溯相关标准基本上都遵循和沿用了ISO 22005:2007中关于可追溯性的定义。

追溯包含溯源和追踪两个方向的功能。“溯源”指沿食品供应链向上游回溯，识别追溯单元的来源，可为危害源头的查找提供支撑;“追踪”指沿食品供应链向下游跟踪追溯单元的流动路径，了解追溯单元的去向，为产品召回等提供信息。其中，“追溯单元是指需要对其来源、用途和位置的相关信息进行记录和追溯的单个产品或同一批次产品”，例如物流单元、零售商品等[1]。

食品可追溯体系是收集、证明、传递供应链中所有加工的信息，通过这种特别的信息记录方式以给消费者提供产品的原产地等历史信息，并可以看到种植、添加的物质等信息。冯根充认为，食品可追溯体系是对食品从生产一流通一消费服务等过程的全程监管以及在此基础上实现对食品的信息和经营责任的追溯[2]。

2.2 食品质量可追溯单元划分与优化

食品质量安全可追溯体系具有许多环节，其中可追溯单元的划分是最为基础的技术环节。可追溯单元是指一批可追溯的对象。这些可追溯单元在生产中被认为是一个整体，有着共同的特征而且独一无二，在任何供应链条中都是产品信息的唯一标识。一般而言，可追溯单元由标识信息和记录信息两部分组成: 标识信息的主要功能是确保追溯过程的连续性; 记录信息的主要功能是实现企业内部追溯。可追溯单元的大小决定着可追溯系统的精度。可追溯单元大，追溯精度低，召回成本高，但系统的运行成本低; 可追溯单元小，追溯精度高，召回成本低，但系统的运行成本高。因此，如何划分可追溯单元，要从产品、技术和经济等多维角度出发，确定追溯的最佳单元，实现追溯系统经济性平衡，从而在产品发生质量问题时实现快速召回，这样既保证产品质量的安全又降低企业损失[3]。

2.2.1 可追溯单元划分原则与方法

（1）基于单体的可追溯单元划分方法

该划分方法是将追溯目标的产品个体，采用统一的编码，实现对追溯目标的产地、品质、数量、加工过程等信息的集合管理。这种方法追溯精度高，但追溯系统运行成本较高。目前，主要应用在家畜(牛、羊、猪) 养殖追溯系统中，部分家禽养殖、水产养殖追溯系统也使用这种可追溯单元划分方法。下面主要以猪肉质量安全可追溯系统为例详细介绍此划分方法。猪只记录主要记录猪只佩戴耳标后的相关信息，分别是耳标号、圈栏、品种品系、来源、戴标人、日期等[4]，如表2-1所示。

表2-1 商品猪信息

为了规范畜牧业生产经营行为，加强畜禽标识和养殖档案管理，建立畜禽及畜禽产品可追溯制度，有效防控重大动物疫病，保障畜禽产品质量安全，从2006年7月1日起，农业部颁布的《畜禽标识和养殖档案管理办法》正式实施。其中畜禽标识编码由畜禽种类代码、县级行政区域代码、标识顺序号共巧位数字及专用条码组成，畜禽标识编码形式为:X（种类代码）-XXXXXX（县级行政区域代码）-XXXXXXXX（标识顺序号）。其中，猪的畜禽种类代码为1。

15位的畜禽标识(耳标号)是追溯系统的基础和核心，是猪只的唯一标识号，本系统中所有的信息采集都是以畜禽标识(耳标号)为基本单位，充分保证了饲料、兽药、免疫等信息可以追溯到猪只个体。

（2）基于批次的可追溯单元划分方法

批次是指在相似条件下生产、加工或包装的某一追溯目标单元的集合。该划分方法是将同一批次的产品视为一个可追溯单元，采用统一的编码，实现对追溯目标的产地、品质、数量、加工过程等信息的集合管理。这种方法追溯精度低，不能精确到特定环节和个体，但追溯系统运行成本较低，适用于单体价值低、数量多的快速消费类产品。目前，多应用于加工领域，如乳品追溯系统、果蔬产品追溯系统。下面主要以乳制品追溯体系为例详细介绍此划分方法。

乳品的可追溯性是我国乳品企业获得生产许可的前提。追溯系统的主要目的是收集供应链上产品及其相关的物料流转、位移及加工信息[1]。在面临食品安全危机的时候，这些信息使得企业能有效管理后续的产品召回活动。因此，合理的追溯单元的划分可以提高追溯系统的效率和性能。原料乳批拆分成任意部分用于生产不同批次的产品，加工次序和数量关系复杂，难以区分，因而结合生产过程数据，将原料乳和产品批次分离，建立原料乳和产品批次之间的批次关联模型，完成乳制品批次划分，能较好的实现乳制品追溯。

运送原料乳的奶罐车一般有分离的二至三个奶罐，可分装不同来源的原料乳，因此可利用电子铅封和奶罐车来标识原料乳批次。奶罐车离开牧场时，所有管道出入口采用具有唯一编号的电子铅封，并记录原料乳的来源牧场、时间、重量、罐号等信息。奶罐车进厂检测时，由检测人员识读奶罐铅封编号，记录到厂时间、车号、罐号、重量。原料乳接收后被泵入储奶罐，当储奶罐装满时，一个批次的原料乳被分成两个子批由管道转流到另一个储奶罐，子批的量通过流量计的计量进行区分。

产品批次根据生产日期、产品品种进行编号，保证产品批号的唯一标识原料乳和生产批次后，下一步的关键是建立原料乳和产品的批次及数量对应关系。原辅材料与产品之间的批次关联，存在一对一、一对多、多对一、多对多等4种情况。定义追溯复杂度为原辅料批次与产品批次的关联总数量。原辅料用于某批次产品的生产，即认为他们之间存在关联。

储奶罐每天或隔一定的周期进行原地清洗，清洗前后的产品批次是明显分离的。因此以储奶罐的两次清洗之间间隔的时间作为一个研究周期建立批次关联模型，以此完成乳制品追溯单元的划分。    

2.2.2 可追溯单元优化方法

优化可追溯单元，可以提高追溯系统精度，有效降低风险扩散和缺陷产品的召回成本。目前，应用最多的优化方法主要有3种，表2-2对3种方法做了比较与分析。

 表2-2可追溯单元优化分析与比较

（1）可追溯单元流程优化

首先通过对生产、加工流程进行分析，然后确定产品质量安全的关键控制点分析可追溯单元质量传递关系，确定可追溯单元信息采集与管理，从而优化可追溯单元流程。张建等在对肉类食品供应链追溯单元识别与质量传递关系分析的基础上，确定了肉类食品供应链追溯单元的活动形式，以追溯单元的变迁过程为依据，对肉类食品追溯系统流程进行了优化，为追溯系统开发建立了基础。具体步骤如下：

第一步：原生产系统的实体标识，原生产系统的实体要定义为追溯单元必须对其进行唯一性标识，该标识同生产批次的编号有实质性的区别，一个生产批次可能包含多个追溯单元，同时，一个追溯单元也可能包含在多个生产批次中。

第二步：原生产链图形化描述，标识好生产系统的实体后，需要对生产链进行图形化描述，一般用树结构描述，树的节点表示追溯单元，连接父单元和子单元 。

第三步：追溯单元的分解(合成)率确定，追溯单元的分解是一个父单元分解为两个或以上的子单元，追溯单元的合并是一个或多个父单元合成为一个子单元。生产系统中可以根据情况确定最大分解(合成)率、最小分解(合成)率、平均分解(合成)率。平均分解(合成)率标明生产链的总体分布情况，最大分解(合成)率保证追溯系统的可靠精度，相对于最大分解(合成)率，最小分解(合成) 率主要用来估计追溯精度。以图2-1为例，假设 A 单元分解为 4 个 B 单元，同时，B单元来源于 3个A单元，则标注为 3 个 A单元演变成4个B单元。

图2-1追溯单元的分解与合成图

第四步：原生产系统的可追溯性分析，根据前面三步的描述，该生产系统可以在一定程度上实现生产过程的追溯，根据标注分解率与合成率的精确程度，实现追溯的精确程度。

第五步：分解(合成) 树分析，建立“优化过程区”，如图2-2所示，对每个追溯单元分析，试图以最小的分解率与合成率为基础，优化分解(合成)树。对不同的食品加工过程(考虑经济性和可行性)，不一定都能达到理论最优结果。

第六步：生产过程的改进和优化，根据第五步的优化结果改进生产加工过程，定义追溯记录，选择合适的追溯单元的识别方式，定义追溯数据库，实施追溯系统。

图2-2追溯流程优化过程图

以追溯单元为基础的食品安全追溯系统优化方法明确了追溯单元定义的原则和方法，但对不同的食品加工过程(考虑经济性和可行性)，不一定都能达到理论最优结果，因此要实现快速有效的安全追溯必须在追溯系统中建立追溯单元危害性的隐含因果关系，图4是优化前与优化后的系统图。食品供应链可追溯单元识别与质量传递关系，确定了食品供应链可追溯单元的活动形式，以可追溯单元变迁过程为依据，对食品质量可追溯系统流程进行了优化，从而使可追溯系统更为简洁、实用和高效[5]。

（2）可追溯单元混合度优化

通过建立数学模型，确定优化目标，降低产品批次的混合度，进而寻求最优的可追溯单元传递模型，有效地降低产品质量安全风险扩散和不合格产品的召回成本。

通过建立数学模型可以在 M 批原料与 P 个订单的情况下，对原料批次与订单产品批次之间进行合理优化求解出最优的分配方案，可以有效地降低订单产品的原料批次混合程度，达到优化质量追溯精度的目标。再利用多目标优化方法求解最佳方案，并在某龙头水产加工企业验证，有效地缩小原料供应商的责任追踪范围。

本文提出的订单原料批次混合问题模型及解决方法从战略运营与生产操作两个视角对公司起到了一定的作用。从战略运营的角度看，降低订单原料批次混合程度一方面降低了由原料多批混合而产生质量问题的风险，另一方面可以提高质量追溯的精度，降低企业的召回成本及缩小原料供应商责任追踪的范围，提高产品的质量与核心竞争力。从生产操作的角度看，通过对原料批次的调优分配可以对产品生产的周计划或月计划的制定起到一定的指导作用，大大削弱对原有人员经验知识的依赖[6]。

（3）可追溯单元模型建模优化

利用FMECA、Petri网、D型图论、模糊概率等理论，研究可追溯系统建模与优化方法，将 UML、XML、可信计算理论模型等建模技术引入可追溯系统建模中，以利于可追溯系统原型开发和提升运算速度。

基于行为建模的因果追溯方法，较好地解决了复杂仿真分析中因果关系追溯问题从仿真结果数据中提取行为及行为之间的因果关系信息，形成输出响应模型，然后以这些输出响应模型为依据，选取符合问题的因果追溯算法进行因果关系追溯，选取适合的知识提取方法提取因果知识，最终对仿真结果作出解释。该方法是一种面向行为的因果分析方式，它的主要特点是能够获取行为原因及其作用过程，分析过程定量化，并最大程度实现了分析过程的规范化和自动化[7]。

2.3食品质量安全可追溯信息采集与传输关键技术

2.3.1 可追溯采集技术

目前，已应用于食品质量追溯系统中的信息采集技术主要有条码识别、射频识别（Radio frequency identification，RFID）、无线传感网络（Wireless sensor networks，WSN）、时间温度指示器（Time temperature indicator，TTI）、机器视觉等技术。表2-3对这几种技术进行了比较。

表2-3 不同追溯信息采集技术比较

（1）条码技术

1）条码技术概述

条码是将线条与空白按照一定的编码规则组合起来的符号，用于代表一定的字母、数字等资料。在进行辨识的时候，用条码阅读扫描，得到一组反射光信号，此信号经光电转换后变为一组与线条、空白相对应的电子讯号，经解码后还原为相应的字母数字，在传入计算机。条码辨识技术已经相当成熟，其读取的错误率约为百万分之一，首读率大于98%，是一种可靠性高、输入快速、准确性高、成本低、应用面广的资料自动收集技术。

世界上约有225种以上的一维条码，每一种一维条码都有自己的一套编码规格来规定每个字母（可能是文字或数字）是由几个线条（bar）及几个空白（space）组成，以及字母的排列。一般较流行的一维条码有39码、EAN码、UPC码、128码，以及专门用于书刊管理的ISBN、ISSN等。国际广泛使用的条码种类有EAN、UPC码（商品条码，用于在世界范围内唯一标识一种商品。我们在超市中最常见的就是这种条码）、Code39码（可表示数字和字母，在管理领域应用最广）、ITF25码（在物流管理中应用较多）、Code bar码（多用于医疗、图书领域）、Code93码、Code128码等。

其中，EAN码是当今世界上广为使用的商品条码，已成为电子数据交换（EDI）的基础；UPC码主要为美国和加拿大使用；在各类条码应用系统中，Code39码因其可采用数字与字母共同组成的方式而在各行业内部管理上被广泛使用；在血库、图书馆和照像馆的业务中，Code bar码也被广泛使用。除以上列举的一维条码外，二维条码也已经在迅速发展，并在许多领域找到了应用。

条形码是迄今为止最经济、实用的一种自动识别技术。条形码技术具有以下几个方面的优点：

①输入速度快：与键盘输入相比，条形码输入的速度是键盘输入的5倍，并且能实现“即时数据输入”。

②可靠性高：键盘输入数据出错率为三百分之一，利用光学字符识别技术出错率为万分之一，而采用条形码技术误码率低于百万分之一。

③采集信息量大：利用传统的一维条形码一次可采集几十位字符的信息，二维条形码更可以携带数千个字符的信息，并有一定的自动纠错能力。

④灵活实用：条形码标识既可以作为一种识别手段单独使用，也可以和有关识别设备组成一个系统实现自动化识别，还可以和其他控制设备联接起来实现自动化管理。另外，条形码标签易于制作，对设备和材料没有特殊要求，识别设备操作容易，不需要特殊培训，且设备也相对便宜。

2）一维条码

在日常生活中，若注意观察商品外包装可以发现，上面通常会印有一维条码。其是由条、空、字符构成的，为了达到表示信息的目的，这些条、空、字符都是按照一定规则组成的，如图2-3所示。对光线反射率较低的为条，对光线反射率较高的为空，其可以被特定的设备识读。它的优点有：制作使用成本低、输入方式快、可靠性高、读取方便等。

图2-3 一维条码符号

尽管一维条码的流行为信息的传输提供了便捷，但是随着条码技术的应用越来越广，传统一维条码的缺点也逐渐暴露出来。由于一维条码携带信息量有限，只能在一个方向（通常是水平方向）上表示信息，所以信息密度较低，信息容量较小，成为一维条码发展的一个瓶颈。且一维条码仅仅能做到对商品的标识而无法做到对商品进行描述，人们要想知道商品标识的具体含义只能从后台的数据库提取相应的信息，如果没有数据库或网络的地方，商品标识的具体含义无法获得，标识也就没有任何意义。此外，一维条码对于汉字和图像信息的表示无能为力，在需要用到汉字、图像的场合就无法应用了。为了解决这一系列的问题，人们就开发出了二维条码。

2）二维条码

二维条码从一雄条码演变而来，信息容量増长了上百倍，从一维码的几十字节增加到现在的两千字节，并且二维条码可将文字，照片等多种字符进行编码，实现了在没有数据库和网络互连不方便的地方进行信息携带和传递。越来越多的人开始认识和接触二维条码技术。

常见的二维条码有PDF417、Data matrix、QR Code、Code49、Code16K、Code One等20余种，其中QR码具有超高速识读、高效表示中文汉字等特点[9]。

①PDF417条码

PDF417条码所属的二维码类别为行排式二维条码。之所以被称作PDF417码是因为它的每一个字符都是由4个条和4个空共17个模块构成組。其结构图如图2-4所示。

图2-4 PDF417二维码

PDF417编码符号周围一圈为空白区域主要用于识别本编码符号，其中中间区域为多行结构，每一行主要由七部分组成，包括左空白区，起始符，左行指示符，数据区，右行指示符，终止符，右空白区。此编码的纠错能力较强，编码的每一行既涉及到本行的基本信息，同时还记录一些反映位置用于错误纠正的字符的信息。所以，在某种特殊的恶劣环境下，一部分条码遭到损坏时也可以利用条码中的位置码进行相应的纠正从而顺利还原信息。PDF417码错误级别可分为9级，从0到8依次增强[9]。

②Maxi Code

Maxi Code又称为USS-Maxi Code（Uniform Symbology Specification Maxi Code），由美国著名的包裝邮递公司UPS（United Parcel Service）特别为满足高速度下物品扫描的需求而专门开发设计的一种二维条码，主要目的是实现对包裹的追踪和搜寻。Maxi Code主要有两部分组成，一部分是相互连接的平行六边形模块，另一部分是位于二维码图片正中必部位的定位图形。其整体结构如图2-5所示。

图2-5 Maxi Code码结构图

Maxi Code码的定位图形（Finder Patter)是位于二维码图像正中心位置的三个等间距

的同心圆环。采用这种定位图形和平行六边形蜂巢式模块共同构建Maxi Code，这种图像结构实现了中也对称性，可以使Maxi Code进行全方位无障碍扫描，提升了扫描速度，改善了符号对扫描角度的限制[10]。

③QR Code

QR Code有许多强大的功能，如大容量的信息存储容量，高可靠性及超高的保密防伪性，并且它能够表示文字和图像等多种文本信息除了上述功能外，QR Code码也可以完成一个完整的360度无限制角度的高速读取二维码的操作，并能有效地表达大量的信息[11］。QR Code是专口针对亚洲汉字设计，适应其相应的语言文化环境的特点。尤其对中国汉字信息和日本汉字信息能够进行特殊的优化编码处理。

每一个QR Code二维条码都是一个正方形阵列模块，主要由编码区和功能图形共同构成。编码区域主要用于数据信息的存储，功能图形主要有下几部分组成，分别是位置检测图形、分隔符号、定位图形和校正图形[11］。QR Code符号周围是预留的空白区域宽度至少4个模块，围绕在符号周围，其图像结构，如图2-6所示。

图2-6 QR Code的基本特征图

以QR码为例研究手机的二维条码识别技术在农产品质量安全追溯系统中的应用，提出的识别方法和思路略加修改同样也适用于其他二维条码。Symbian OS是目前应用最为广泛的手机操作系统之一，本文以条码生成技术和移动开发技术为基础，研究基于Symbian手机的自动对焦技术、图像处理技术和QR码解码算法等，构建基于手机二维条码识别的农产品质量安全追溯系统。系统架构图如图3.5所示。该系统主要包括4个功能模块:①二维条码图像采集功能模块:控制摄像头的状态(打开、关闭、自动对焦)以捕获食品包装上的二维条码。②图像预处理功能模块:摄像头捕获二维条码图案容易受到光照、角度、与摄像头的距离、摄像头像素数等因素的影响，所得到的二维条码会存在比较明显的歪曲、污损、倾斜等各种噪声和失真，导致不能译码或者错误的译码。为提高其可识读性，需进行灰度化、二值化等预处理。③条码识别功能模块:对预处理之后的条码图像进行倾斜矫正、条码分割和数据译码来识别条码，显示条码中的信息。④二维条码追溯功能模块:根据条码识别的农产品追溯号进行进一步的详细追溯信息查看[12]。

图2-7 系统架构图

（2）RFID技术

RFID技术是20世纪90年代开始兴起并逐渐走向成熟的一种自动识别技术。它利用射频信号通过空间耦合实现非接触信息传递，并通过所传递的信息达到识别的目的。RFID技术的精髓就是无线交换数据，这个交换数据过程需要两种设备来进行，一个能读/写射频数据的设备和与它配套、用于存储编写数据、含天线的芯片。数据能自动进行交换，不需要任何操作人员的参与便可启动RFID的数据读取程序（物品编码标识）。一个基本的RFID系统由电子标签、读写器、天线和后台主机系统组成[13]。电子标签是RFID系统的数据载体，可存储识别对象的相关信息，具有可重复读写、使用寿命长、不易仿制等特点。根据自身是否带有电源一般分为无源、有源、半无源三类。对比其使用范围和自身价格目前使用较多的为无源和半无源式。读写器主要是读取标签内数据或通过天线向标签发送信号。

RFID系统的基本工作原理是:由读写器通过发射天线发送特定频率的射频信号，当附着电子标签的目标对象进入发射天线工作区域时产生感应电流，从而获得能量被激活，使得电子标签将自身编码信息通过内置射频天线发送出去;读写器的接收天线接收到从标签发送来的调制信号，经天线调节器传送到读写器信号处理模块，经解调和解码后将有效信息送至后台主机系统进行相关处理;主机系统根据逻辑运算识别该标签的身份，针对不同的设定作出相应的处理和控制，最终发出指令信号控制读写器完成不同的读写操作。

与其他数据采集形式相比RFID有着很多优势，主要是以下五个优点。

RFID标签不需要像条码标签那样瞄准读取，只需要被置于读取设备形成的电磁场内就可以准确读到，更加适合与各种自动化的处理设备配合使用，同时减少甚至消除因人工干预数据采集而带来的因人力资源、效率降低和生产差错以及纠错而产生的成本。

RFID每秒钟可进行上千次的读取，同时处理许多标签，高效且高度准确。从而使企业能够在概不降低（甚至提高）作业效率，又不增加（甚至减少）管理成本的前提下，大幅度提高管理精细度，让整个作业过程实时透明，创造巨大的经济效益。

RFID标签上的数据可反复修改，既可以用来带载、传递一些关键数据，也使得RFID标签能够在企业内部进行循环的重复使用，将一次性成本转化为长期摊销的成本，进一步节约企业运行成本的同时，降低企业采用RFID技术的风险成本。

RFID标签的识读，不需要以目视可见为前提，因为它不依赖于可见光。因而可以在那些条码技术无法适应的恶劣环境，例如高粉尘污染、野外等环境下使用，进一步扩大自动识别技术的应用范围。

RFID技术能与条码技术混合使用，分别用于同一系统中各自最适合的环节，再加之移动计算技术，并将无线局域网和广域网作为企业有线网络系统的延伸扩展，便能真正让整个企业的所有现场作业流程与各种企业管理信息系统之间实现无缝连接，让作业现场的每一步操作都处在计算机管理信息系统的管理、监督和控制之下，从而使企业花费巨资兴建的管理信息系统的能力得以充分施展，实现整个投资效益最大化。

与传统的条形码等识别技术相比，其最大的特点就是非接触式，因此RFID读写速度快、范围大，能同时识别多个标签，且读写器可以直接与后台的信息系统连接，能够满足自动化管理的需要，RFID标签的存储容量比条形码大得多，且可擦写。除了可以用来标识农产品，还能储存更多有关农产品质量安全的信息，便于对农产品安全实施监控。RFID标签不受油渍、灰尘、药物等环境的影响，尺寸大小与形状多样化，用于农产品的标识，解决了条形码易破损，受环境限制大的缺点。

最近几年，为了提高整个农产品供应链的可追溯性，可读写、低功耗的RFID电子标签逐渐取代传统的只读型条形码。针对农产品在仓储和运输环节的环境参数监测问题，近年来出现了集成传感器的电子标签。该电子标签通过集成相应功能的传感器进而获得温度、湿度、气体浓度等环境参数。由于这种标签能够记录流通过程中的重要参数，进而找到问题出现的根源，降低产品召回率，便于责任认定，避免大规模群体中毒事件的发生。

1）RFID应用系统分类

因为RFID具有许多优点和已经取得的巨大成功，它正在成为全球热门新科技，将给全球各行业带来新的变革。按功能可把RFID系统分成四种类型：EAS系统、便携式数据采集系统、网络系统、定位系统。

EAS系统。Electronic Article Surveillance(EAS)是一种设置在需要控制物品出入的门口的RFID技术。这种技术的典型应用场合是商店、图书馆、数据中心等地方，当未被授权的人从这些地方非法取走物品时，EAS系统会发出警告。在应用EAS技术时，首先在物品上粘付EAS标签，当物品被正常购买或者合法移出时，在结算处通过一定的装置使EAS标签失活，物品就可以取走。物品经过装有EAS系统的门口时，EAS装置能自动检测标签的活动性，发现活动性标签EAS系统会发出警告。EAS技术的应用可以有效防止物品的被盗，不管是大件的商品，还是很小的物品。应用EAS技术，物品不用再锁在玻璃橱柜里，可以让顾客自由地观看、检查商品，这在自选日益流行的今天有着非常重要的现实意义。典型的EAS系统一般由三部分组成:（1）附着在商品上的RFID电子标签，电子传感器；（2）RFID电子标签灭活装置，以便授权商品能正常出入；（3）监视器，在出口造成一定区域的监视空间。

便携式数据采集系统。它使用带有RFID阅读器的手持式数据采集器采集RFID标签上的数据。这种系统具有比较大的灵活性，适用于不宜安装固定式RFID系统的应用环境。      

物流控制系统。在物流控制系统中，RFID阅读器被分散布置在既定的区域，阅读器直接与数据管理信息系统相连，而信号发射机是移动的，一般安装在移动的物体、人上面。当物体、人流经阅读器时，阅读器自动扫描标签上的信息并传送到数据管理信息系统以供存储、分析和处理，达到控制物流的目的。 

定位系统。用于自动化加工系统中的定位以及车辆、轮船等的运行定位。阅读器放置在移动的车辆、轮船上或者自动化流水线中移动的物料、半成品、成品上，信号发射机嵌入到操作环境的地表下面。信号发射机上存储有位置识别信息，阅读器一般通过无线或有线的方式连接到主信息管理系统[14]。

2）RFID技术在食品追溯中的应用

国外研究现状从20世纪90年代开始，许多国家和地区已经应用RFID可追溯系统进行农产品质量安全管理。近年来，随着RFID技术的成熟和应用的推广，集成传感器的电子标签也得到了发展。SYSCO公司已经完成低温储运系统的射频识别(RFID)和传感系统测试，证明了RFID在食品运输过程中监控温度和环境条件的能力很强，可以有效保证食品品质和质量安全[15]。美国的Wayne农场，在家禽肉运输过程中的冷冻车上安装了集成温度传感器的RFID监测系统。2006年德国联邦教育与研究部(BMBF)斥资300万欧元资助“FreshScan”项目，主要就是在肉类加工场将肉制品安装RFID标签，同时标签内的温度传感器将根据设定的时间读取肉制品的温度、湿度等数据，并且将这些信息存储在标签中，而系统所使用的扫描仪可以随时跟踪记录肉的储存状况(包括温度、湿度以及是否发生化学反应等)，从而达到保持肉类新鲜的目的。日本已经成功地将该技术应用于米酒保鲜，即将RFID标签贴在米酒酒瓶上，标签内置温度传感器，在运输米酒的车辆上也安装传感器，对酒瓶标签上传输的信息通过数据实时分析，就可获得每瓶酒经历的温度历史记录，以确保酒的新鲜品质[16]。

国内研究现状相对于发达国家我国的农产品溯源研究起步较晚，但经过近几年的快速发展已经取得了一些成果。2008年北京奥运会期间，集成传感器的电子标签在新鲜蔬菜供应链中发挥了强大的作用，实现了对进入奥运村的每一棵蔬菜进行源头追溯以及供应链的完全透明。这是因为每棵蔬菜上的电子标签记录了其产地及生产加工环节等相关信息，同时在运输冷藏车上自动进行温度、湿度记录，从而提供了一个详尽而具有独特视角的供应链。中国科学院微电子研究所的沈红伟等设计了具有温度传感功能的RFID无源标签，该设计提出了电子标签结构及参考电路。天津科技大学王以忠等设计了用于果蔬保鲜的RFID温湿度记录系统。经过试验验证，该系统运行良好，能够准确记录果蔬的温湿度参数，可以广泛地应用在果蔬保鲜系统中[17]。

3）条码技术与RFID技术相结合

下面用2个具体案例来描述条码技术与RFID技术在食品安全追溯系统中相结合来保证信息的完整追溯。

①案例1.

RFID技术

养殖阶段：本系统中采用可以选择的RFID个体识别技术和以批次为单位的识别技术。采用RFID技术实现畜产品的可追溯功能，最大的瓶颈是电子标签的价格问题[18]。本系统采取能够适应苛刻环境要求的RFID耳标作为猪个体的识别手段，实现以个体为单位的全程跟踪与溯源，RFID耳标实现回收重复利用。本系统同时设计了可供客户选择的以养殖批次为单位的追溯单元。在养殖场子系统中，建立对生猪在养殖场的最小管理单位。生猪的管理以一窝仔猪作为最基本的管理单元。与此同时，提供了将数据库中的生猪信息与加钉在生猪耳朵上的RFID耳标进行数据关联的功能，从而实现了对生猪个体的有效管理。

屠宰阶段：在屠宰线挂猪的扁担钩上安装RFID电子标识，对屠宰线进行改造，在信息采集点安装读写装置，读取扁担钩RFID电子标识的存储信息，完成追溯信息由养殖场到屠宰厂的传递。

条码技术

流通阶段：由于流通、销售环节需要高速的读取大量白条肉信息，并同时具有低成本需求，因此我们采用可重复利用的PVC条码绑带标签，实现流通阶段个体识别，条码绑带在售出后可回收，大大地降低了成本。出库时采用手持条码读取设备读取白条肉上的绑带标签；在超市接收白条肉也用手持条码设备。考虑到出库处信息采集的环境（低温、潮湿、多霜），手持条码扫描设备充分满足实用需求[8]。

②案例2

针对实际中个体电子标识成本较高等问题，目前，我国对生猪标识普遍采取耳标与条形码相结合的方法，在保留塑料耳标的前提下，增加了与数字编码一致的二维码。与原来相比，在成本增加不多的基础上大大提高了耳标的自动识别水平。但是，相对于电子标识读取方式来说还是不够灵活，另外塑料耳标还有消耗、破坏、受环境影响等问题。目前国内先进的技术有RFID、DNA分型及视网膜识别等。RFID的成本较高，对操作人员的技术要求也比较高。就目前我国以散养为主的养殖方式来说，大面积推广应用电子标识还有一定的经济困难。

生鲜猪肉产品可追溯系统的工作原理具体内容包括:首先，利用RFID技术，在生猪养殖场，对每头生猪带上塑料耳标，用于记录该养殖场内所有生猪个体在整个生长过程中的有用信息，并且保证这些猪身上的追溯码都是唯一的，同时为了提高了耳标的自动识别水平，通过激光打码设备在每一头猪身上打印追溯码，当生猪出栏时通过动检部门将合格的生猪追溯码信息扫描录入其中，并增加“追溯码”字段以供待宰猪使用，其中增加的“追溯码”信息包括屠宰加工企业、屠宰加工地点、屠宰加工日期等等。接着将其配送到肉类食品加工中心，加工时，每一头猪的全部追溯码将会被车间操作员录入企业收购系统中，系统会通过追溯码与ID的对应关系，可以关联供应商、养殖地、检疫证号、屠宰加工日期、级别等一系列有用信息。进行屠宰加工后的配送阶段，由于流通、销售环节需要高速的读取大量猪肉信息，并同时具有低成本需求，因此我们采用可重复利用条码标签，实现流通阶段个体识别，而且条码标签在售出后可进行回收，这样也大大地降低了成本。最后利用条码技术进行分批次标示，条码信息包含产业链上游批次标识信息，并将其全部信息标识在加工成的生鲜肉类产品上，以备下一个环节或终端客户使用，最终配送到终端客户，以此终端客户可以通过该标示信息追溯到产品的整个产业链中各环节上的信息。具体流程如图2-8所示。

图2-8 猪肉产品全程可追溯工作原理示意图

（3）WSN技术

随着物联网技术的日益成熟，传感网络也进入了新的篇章。在这过程中，无线传感网络（Wireless Sensor Network）作为一种分布式传感网络，广泛应用于军事，智能交通，医疗卫生等多个领域。其中，食品追溯也是重要应用之一。食品追溯过程不仅需要对是食品供应链结构信息的掌握，同时还需要通过无线传感网络技术对供应链过程中环境信息进行采集。通过两者信息的掌握和分析，保证实时掌握食品在运输过程中品质变化情况，同时也保证了追溯信息采集的准确性。Xinqing Xiao等通过WSN技术实时监测冷链物流中温度的变化，从而得到冷链物流中关键的质量参数，对各质量参数之间进行相关分析，最后确定关键质量参数提高冷链物流的可追溯性和透明度。[19]Wang Xiang等通过无线多气体传感系统()作为一个有效的实时冷链监控系统，对葡萄冷链管理的温度，湿度和气体微环境(如二氧化碳，二氧化硫和氧气)等只要追踪指标进行监测和控制。有效监控葡萄品质变化，同时分析追踪指标对普通的新鲜度的影响。[20] Junyu Wang等通过基于ZigBee标准无线传感网络开发一个实时易腐食品供应链监控系统，提高了系统数据传输的成功率。[21]

无线传感器网络节点的优化部署研究可以有效提高传感器网络覆盖率和降低能耗，增长网络寿命。目前，常用的优化算法有虚拟力算法 (VFA)、萤火虫群优化 (GSO)、粒子群算法 (PSO)、蛙跳算法 (SFLA)、混沌果蝇算法（FOA）等，国内的研究者在这些算法的基础上提出了很多WSN布局的优化算法[22]。

（4）时间温度指示器

时间-温度指示器（Time-Temperature Indicator，TTI）又称时间-温度积分指示卡。TTI是应用于记录温度，并用于标识易腐食品在存储，运输和销售过程中剩余保质期。TTI通过时间和温度累积效应产生的不可逆的颜色变化来实现。监管者和消费者可以通过视觉信息来判断食物是否变质，从而保证食品的质量和安全[23]。

1）国外TTI 研究进展

目前国外对TTI研究主要分四类，主要包括扩散型，聚合反应性，酶型和微生物型[24]，见表2-4.

表2-4 国外不同类型TTI的比较

由于国外对TTI的研究有较长的历史，并由大量的TTI相关的专利，其中有些产品已经在生产用应用。比如微生物型TTI的反应与食品腐败微生物密切相关，其中TTI 中细菌的生长和新陈代谢能直接反映食品中细菌的生长和代谢情况，因此，相比上述类型的TTI，微生物型TTI在国外研究比较成熟。

2）国内TTI 研究进展

国内TTI研究相对交晚，并且相关领域的研究成果较少，很少出现较为成熟的商业化TTI。近几年国内主要研究的类型包括电子型TTI，酶型TTI。

①电子型TTI

电子型TTI通过切换键与预设修改键结合来设置日期和时间初始值，在键入TTI曲线的温度以及对应的不同问的货架期。在其运行后采集温度和货架期将直接显示，并且按小时刷新，通过这种方法可以测试和记录单位时间内温度变化以及预测食品货架期的功能。[25]谷雪莲等人通过电子型TTI监测不同温度-时间存放的牛乳剩余货架期变化，同事采用生物化学方法对牛乳的品质进行监测，准确的记录温度和货架期，同时在一定时间提供了预警[26]。

 ②酶型TTI

李慧杰等人利用碱性脂肪酶- 底物反应体系开发了一种时间温度指示器，建立了时间- 温度- 响应值模型，并对其应用形式、动力学参数进行了初步的研究，得出响应的活化能在52~56kJ/mol，该体系有望用作检测环境温度的指示[27]。乔磊等人研制出新型碱性脂肪酶型TTI，通过在多组条件下，与冷鲜猪肉进行贮藏试验，从而评估该TTI对贮藏过程中冷鲜猪肉品质变化的指示。结果表明该TTI在恒温和变温条件下，可有效指示冷鲜猪肉在贮藏过程中基于挥发性盐基氮的品质变化历程[28]。

（5）机器视觉技术

在实际生产过程中，食品从生产到具体商品经过了不同的生产环境，其复杂性导致在一些情况下常规的识别技术或者环境感知技术无法正常工作甚至失效。机器视觉技术作为处理这一类情况的方法，是对各类信息采集技术的扩展和补充。如Emanuelle等建立一个计算机视觉系统，将ANN用作转换模型，利用贝叶斯分类器将绿色咖啡豆进行分类，该模型实现了1.15%的泛化误差，从而有效的帮助种植者对其分类[29]。Souraya等基于机器视觉的自动化系统，利用色差法，然后使用PCA和PLS-DA方法进行分析，结果表明色度计和图像分析允许根据颜色属性对高品质和劣质无花果进行完全区分[30]。Antonio Girolami等利用美能达CR-400色度计和计算机视觉系统（CVS）用于测量比色特征，通过一系列相似性测试和统计分析，证明了CVS提出了有种有效的测量，它们重现了与真实颜色非常相似的颜色，同事可以保存样品图像供检查和比较[31]。通过机器视觉一系列方法我们可以对食品进行分类，测量甚至监测。

2.3.2 可追溯传输技术

信息传输是信源将信息经信道传送到信宿，并被信宿所接收的过程。这个过程包括发送、传输和接收。在进行食品质量追溯时，供应链上有多个主体参与，而这些主体一般根据自身业务需要建设各自的追溯系统。这些系统建设时缺乏统一规划，存储的数据是独立、分散的，数据源存在很大差别，形成了众多异构数据，使得各个主体之间的追溯信息传输困难。

然而，可扩展标记语言的产生，使可追溯信息传输已经从最初的不同供应链主体各自设计开发自身的数据传输模式，发展到应用统一的、标准化的信息传输方式。这有效增加了系统的兼容性，提高了可追溯信息的传输效率，实现了不同供应链主体的无缝连接，有助于食品质量安全可追溯体系的顺利实施。可扩展标记语言（Extensible markup language，XML）是一种允许用户根据需要自己定义标记的源语言，具有平台无关性、易于扩展、交互性好和语义性强等特点，是最常见的异构数据库之间进行电子数据交换（Electronic data interchange，EDI）与传输的标准[32]。

图2-9  产品质量跟踪追溯体系一般模型

为更好地说明跟踪追溯技术中的数据传输过程，这里以产品质量跟踪追溯体系一般模型为例，如图3.8所示。产品质量的跟踪系统包括从产品原料数据输入，各工艺加工数据传输，直到成品销售完成的全过程（如图2-9中从Ⅰ、Ⅱ到Ⅲ）。企业内网（Intranet）的构架，企业中心数据库服务器支撑着产品生产业务过程中的各个环节（点）及节点（KP1，2，…n）上的数据管理。追溯系统则是跟踪系统的逆过程，可依赖于企业外网Extranet、互联网Internet、无线网络传输等，从商品反溯到销售（点）、各环节工艺加工、直至产品原料等上游的每一个生产节点（图3.7中所示从Ⅲ、Ⅱ到Ⅰ）。两者构成一个基于数据传输的完整的产品生产及销售的跟踪追溯体系[33]。

（1）传输过程

1）源点采集的信息传输

在现代化生产中，往往通过技术设备准确监测原产品的体征信息和生长数据，如：家畜个体档案、蔬菜的生产情况等特别是随着生产场区范围较大，无线传感器网络（Wireless Sensor Networks，“WSN”）技术为较大区域监测提供了新的途径。WSN可在一个范围内配置成本低、代价低的微小传感器节点，节点间采用无线通信方式组成一个无线网络系统，由若干传感器节点检测并获取网络覆盖范围内目标的信息，并将信息传输到网络汇聚点，非常适合在现代化生产信息管理中应用。因此，生产源的采集信息传输构成了可追溯传输技术的首要部分。

网络拓扑结构是指在网络当中设备与传输媒介形成的点与线的物理构成模式，它决定了网络的工作方式和性能。信息的准确获取是食品质量安全追溯的基础，而这些基础信息的获取离不开传感器，因此，合理的传感器选择、布局和优化对信息的准确获取起着决定性作用。传感器布局优化属于典型的集合覆盖和多目标组合优化问题，求解难度较大。

为了改善传感器节点随机部署时的不合理分布，提高网络覆盖效果，许多学者在该领域付出努力并已形成较为成熟的成果。李强懿等将虚拟力算法进行了改造，提出基于证据理论的节点部署方案[34]。宋明智等在标准PSO算法的基础上提出了一种带有动态因子惯性权重的自适应 PSO算法，并将其用于解决无线传感器网络覆盖优化问题，提高了网络的最大覆盖率[35]。徐跃州等提出一种简单、高效的混沌果蝇算法，并应用于无线传感器网络的节点布局[36]。周国庆等基于ZigBee 设计开发了节能型水产养殖环境监测系统。系统采用了低功耗的节点设计方案和低功耗的软件设计方案，降低了节点的能耗，延长了网络生存周期[37]。

一般，实际信息传输中不同的拓扑结构各有自身的传输特点和应用场景。WSN网络常用的3种拓扑方式分别是星型拓扑结构、树型拓扑结构、网状型拓扑结构。这里以树型拓扑结构的WSN网络为例，对路由节点数据传输情况进行分析说明。

图2-10 WSN中数据传输过程

如图2-10所示。在这种拓扑结构的 WSN 中，数据从传感器节点发送到路由节点，路由节点再向上层的路由节点或者网关节点发送，最后汇聚到数据中心。信息采集点的数量多，树形网络中，高层节点上汇聚的数据量就很大，经路由节点传输的数据量很大。

传感器节点采集的数据不随时间发生变化。路由节点接收和发送大量未发生变化的数据并无实际意义。因此，实际生产中往往采取存储转发的传输策略。具体思路如下：在每个路由节点上计算每个传感器节点数据前、后有无变化，若数据前后未发生变化，则丢弃不向上层转发；若节点数据前后发生变化，则存储并向上层转发。路由节点数据传输模型如图2-11所示，一个路由节点收到N个数据，若只有（i<N）个数据发生变化，则（N-i）个数据不转发，只发送i个节点数据；i的取值范围为[0，N）。

图2-11 路由节点数据消减模型

因此，由于奶牛体征数据变化缓慢，间隔采集到的数据，随时间变化很小；路由节点接收发送的数据随时间变化也很小，相当于重复发送同样的数据。通过数据消减，将发生变化的数据向上发送，减少上层节点的开销，可以降低拥塞情况。

2）工艺加工过程的追溯信息传输

基于二维条码内嵌上游各业务关键节点一维条码的混合条码数据传输技术，实现加工过程的追溯。局域的车间产品数据追溯是车间产品数据跟踪的可逆过程（参照图2-12）。一般地，当产品出现问题，希望系统能迅速、准确的追溯到车间加工的每一个环节（业务节点）。由于采取业务过程中的节点一维条码标识和成品二维条码标识的混合技术，用户通过识别二维条码信息内容，可逐一显示出内嵌的上游各业务节点一维条码信息，反溯出产品的生产业务过程，从而方便地实现车间的局域追溯[38]。

图2-12 各加工阶段数据传输模型

3）成品至产品销售后的全程追溯的信息传输

基于本体与XML的数据融合传输技术，实现对物理上分布的企业成品数据的无缝连接和产品信息传输共享，使用户逻辑上面向一个综合的虚拟数据库的操作，从而便捷地实现产品从成品到销售的全程追溯。并且当信息量比较大时，可以结合采用压缩技术。

基于混合条码数据传输追溯技术，更适合于车间产品数据追溯。而普通消费用户、质监部门、供应或销售的上下游企业等的追溯则需要更完善的追溯技术。因此更适合采用主从式的数据传输模式，即一个物理上分布、逻辑上数据融合共享的虚拟数据库体，作为追溯体系的数据层（如图2-13），基于Web，或者基于无线传输单元（Wireless Data Transmit Unit，WDTU），利用GPRS/CDMA网络平台，使所有可追溯点和数据中心的服务器构成一个基于IP的广域网作为网络层，不同用户通过Web或GPRS/CDMA，实现从销售到生产的广域的全程产品追溯。

图2-13 主从式数据传输模型

主从式信息交换模型以中心数据库为主数据库，供应链各环节数据库为从数据库，从数据库记录产品在本环节的信息，并定期将与溯源密切相关的信息上传到主数据库。主从式既利于消费者了解各环节产品安全信息，也便于政府监管供应链各环节企业（见图2-13）[39]。

（2）溯源数据的压缩技术

1）压缩传感

追溯信息采集优化可以通过压缩传感，减少所采集的数据，提高传输效率，延长传感器能量与寿命。

压缩传感理论是D onohoD，C andes E及华裔科学家Tao 等在2006 年提出的一种新的采样理论方法[40]。它不同于常规的N yquist—Shannon 采样，它在采样环节实现了边采样边压缩，使采样频率降低的同时，数据维数也得到了压缩。可以理解为将传统采样方法中的采集与数据压缩两个过程合二为一，如图2-14所示。

图2-14 压缩传感过程图

压缩传感理论主要包括3个部分，即信号稀疏分解、编码测量及重构算法。使用压缩传感采样的前提条件是原始信号须满足稀疏性，即原始信号可以用有限个非零系数来表达，其 余系数为零或接近于零。目前，还没有一种普适的方法来指导如何建立稀疏分解字典。针对不同类型的原始信号，学者们已经提出了许多适合用作字典中原子的子函数， 比较著名的有离散余弦变换基、傅里叶变换基、小波变换基及Gabor基等。编码测量是压缩传感的第2个重要环节。稀疏分解环节并没有实际介入到采样的过程中。而编码测量才是真正的采样环节。在这个环节中通过测量矩阵将信号从高维空间投影到低维空间。常用的满足条件的测量矩阵包括高斯随机矩阵、随机伯努利矩阵、部分正交矩阵、局部哈达玛矩阵、托普利兹矩阵和循环置换矩阵等。压缩传感采样的最后一个环节就是通过算法实现信号的重构。目前，主要是通过求解优化问题来实现对原信号的重构。研究人员提出一系列求次最优解的算法。压 缩传感信号重构衍生出许多算法。这些算法大体可以分为贪婪追踪算法、凸松弛法及组合算 法等。其中，比较著名的算法有匹配追踪 (Matching pursuit，M P )算法、正交匹配追踪 (Orthogonal matching pursuit，0 M P ) 算法及基追踪(Basis pursuit，BP ) 算法等[41]。

2）压缩传输

WSN节点数量众多，且覆盖范围较大，为了确保整个传感器网络的数据可信度，需要记录每个数据包的溯源数据，但是存储空间有限以及传感器节点能量和带宽的限制使得相关操作难以实现。因此，针对传感器网络的溯源数据压缩方法就显得十分必要。溯源数据的压缩主要分为无损和有损压缩两类，其目标都是对溯源数据进行最大程度的压缩，以减少WSN能量消耗。但也因方法各异而使其在压缩效果和特点上不尽相同[42]。

①有损压缩传输

有损压缩的方法通常基于bloom filters（BF）和probabilistic packet marking（PPM），除了会丢失重要信息外，一般还会在溯源数据恢复时存在较高的误码率，代表性的方法有PPM，PPF（probabilistic provenance flow）和BFP（bloom filter based provenance scheme）。

在众多IP追踪技术中，概率包标记PPM具有无需高昂管理开销、不产生额外网络流量、不带来过高的路由器负载、支持事后追踪等优点。PPM是用来描述WSN中溯源数据相对原始的一种方法，这种方法中，用来记录溯源数据的数据包和节点的编号在数量上是一一对应的。Rank method方法利用传感器节点的ID构造溯源数据。与PPM一样，rank method通过概率决定是否构造溯源数据，以至于将整个溯源数据可以分割成许多部分溯源数据。因此，rank method通过多次发送部分溯源数据给基站，最终在基站根据部分溯源数据重构整个溯源。

②无损压缩传输

无损压缩的方法可以完全恢复原始数据而不引起失真，其中代表性的溯源数据压缩方法有基于算术编码的方法和基于字典的方法。算术编码是一种无损的数据压缩技术，出现概率高的数据符号将被分配较短的码字，而出现概率低的数据符号的码字则较长。该方法使用分布式的方式来达到比其他方法更高的压缩率，并且确保压缩的结果接近香农定义的信息熵。不同于其他的溯源数据压缩方法，它的溯源数据大小不会随着数据包经过的跳数增加而增加，而是取决于节点不同路径所接收的数据包的概率大小。该方法在保证WSN数据机密性、完整性的同时，还能有效地节约网络的带宽和能耗。由于该方法在节点处的编码和解码都涉及到大量的计算，随着WSN规模扩大，节点数量增多，网络拓扑结构日益复杂，过多的计算量必将导致该算法性能下降，尤其在BS节点处，过度的复杂计算将极大地加重它的工作量。

在基于字典的方法中，网络中的每个传感器节点都存有一个数据包所经过路径的字典序列。借助字典，每个数据包只需一个路径索引值就可得到经过的完整路径。由于这个索引相当于字典中的一个单词，所以，索引长度与数据包经过的节点数量无关，这样更有利于节约网络的带宽和能耗。相比基于算术编码的方法，该方法的一大优点就是编码和解码时都没有过多的计算量，所作的操作几乎都可归纳为对字典序列的查询。因此，若网络拓扑结构较为稳定，数据包的传输路径变化不大，则字典的使用率会很高，该算法的效率也会更高[43]。

（3）安全策略

1）传输安全性要求

采用XML作为Web服务传输数据的方法，那么在Web上传输和存储的XML文档数量将会非常巨大，包含的数据内容也将非常丰富。如果有些数据包含了一些敏感信息，那么就需要考虑这些数据的安全。

同传统的数据一样，XML文档中的数据也需要多种手段保证安全性。这里我们认为的安全性应该是：保证数据不会受到非授权的检索、修改和删除以及数据来源的真实可靠。既然加密、签名、访问控制等技术可以用于保护传统的数据，那么它们也可以用在存放于XML文档的数据上。目前，已经有许多XML安全方面的规范，包括XML加密、XML签名等。傅德胜等从XML加密、XML数字签名和XML密钥管理等方面分析了XML应用中的安全技术框架与规范[44]。

2）XML数据传输安全方案

在现有的XML数据安全传输方案中，针对信息敏感程度不同的安全处理，大致的方案可分为如下四类：

①基于分布式管理分级

根据业务的需求和管理人员的配置，在系统中通过定义管理单元及其具有自相似性的多级、分布式管理的体系结构。是一种基于主动防御策略的安全传输模型。该方案主要是增强系统管理的有效性，提高数据管理的效率。

②基于访问控制权限

为了防止Web服务器信息泄露和系统被非法使用，需要制定访问控制策略并采取相应的措施来保证服务器信息的安全性。访问控制策略定义了在系统运行期间的授权和非授权行为，即哪些事件是允许发生的，哪些是不允许的，保证只有对资源拥有访问权限的用户才能访问资源。为了达到这种控制，每个想访问安全节Web服务器的用户都必须经过鉴别或身份验证，然后根据用户的身份来定制访问权利。访问控制可以有效的维护系统的保密性、完整性和可用性。

③基于传输协议分级加密

在安全Web应用中，信息机密程度有很大差异，如果不分级分类，全部施加同样的安全保护，势必造成资源浪费。在方案中，将信息安全级别分“高、中、低、公开”四个密级，并按密级把信息存放于不同目录，配置服务器相关指令，设定各个目录的加密强度，从而实现信息敏感程度不同的分级加密。

④基于不同保密性的分级加密

为了适应不同的保密性需求，根据选取的关键信息的类型的不同组合及数量将保密性分级别。该方案根据对不同的应用场合选用不同的安全级别。针对各种信息进行深入分析，找出关键信息进行保密性强的加密措施。

2.4食品质量可追溯信息处理技术

本节主要从货架期/品质预测技术、食品质量诊断与控制技术、预警系统、数据挖掘技术、技术选择、系统集成框架这几部分进行研究。

2.4.1 货架期/品质预测技术[45]

货架期是指食品在贮运过程中，在推荐条件下能够保证食品安全，保持理想的感官、理化和微生物特性，并保留标签上所声明的营养数据的一段时间。随着我国经济的高速发展，人们生活水平不断提高，人们对食品的品质也提出了更高的要求。而货架期是消费者了解食品品质的重要依据之一。对保障食品安全有重要意义。

这里以食品货架期建模预测理论为出发点，阐述货架期预测的研究方法和研究进展，对不同类型的预测模型及其应用进行对比分析，最后展望食品货架期预测的未来重点研究方向，以期为准确了解食品货架期动态信息，优化食品质量安全控制提供理论基础。食品货架期预测建模理论如下[46]：

食品从生产到最终消费的过程中，在化学反应和微生物的共同作用下，品质会逐渐发生变化，产生腐败、变质，以及不良气味等现象，直至货架期终点。

       图2-15 食品品质衰变机理与货架期研究方法

货架期预测研究方法主要有两种类型。第 1 种是在不考虑食品品质变化过程中所发生的具体化学变化或内在原因的基础上，将食品品质变化过程作为黑盒，仅通过数据相关性分析研究食品所经历的环境历程与食品整体品质变化的关系，此类方法的优点在于直接建模，系统误差较少。缺点在于所构建的模型适用范围通常比较有限。第 2 种是选择有代表性的、关键的食品品质指标，基于化学或微生物学的相关原理研究其变化规律，进而研究食品品的整体变化规律，实现剩余货架期预测。这种指标一般又可以分为 2 类: ①指标本身是消费者判断食品品质与货架期终点的关键参考因素，如颜色、气味等感官指。②与包括感官评价在内的其他品质指标具有同步变化规律的代表性指标，如维生素 C、菌落总数等。

该方法的理论依据是: 食品腐败过程中发生的众多化学反应对环境条件的反映在一定范围内是相似的，比如一定范围内的温度升高，可以提高酶促反应速率，相对湿度可以通过影响底物传送来影响酶促反应速率等。从建模的角度看，基于不同的原理，主要有5 种方法，如表2-5所示。

表2-5 食品货架期预测主要模型

表2-6 对适用于不同类别食品货架期预测在相关研究中应用并取得良好效果的品质指标进行了整理和对比。

表2-6 食品货架期预测相关研究指标选择对比

食品货架期预测建模方法与应用如下[47]：

（1）基于化学动力学的食品货架期预测方法

基于化学动力学预测方法的出发点是: 食品品质指标的变化大多是由化学反应引起的，其变化速率会受到环境因素的影响，比如温度、湿度、气体环境等。

（2） BP 神经网络方法

BP 神经网络 ( Back propagation neural network)是一种人工智能建模方法，由 Ｒumelhart 等于 1986 年提出，近年来在食品货架期预测领域的应用相对比较广泛。比如，潘治利等应用 BP 神经网络研究了波动温度下速冻水饺有效积温与剩余货架期的关系，验证试验表明，预测效果优于传统动力学的方法。

基于 BP 神经网络的食品货架期预测优势在于: 不需要事先确定品质指标变化规律，可以减少系统误差; 并且 BP 神经网络的自学习功能可以在应用中不断提高预测模型的准确性，结合信息技术可能会在实际应用中取得更好的发展。但是同时，BP神经网络的应用也有一定的局限性: 一方面 BP 神经网络的应用通常需要对评价数据进行训练，训练时间可能比较长; 另一方面，关于隐含层的层数和节点数当前并没有可靠的理论指导，一般基于经验和试验数据分析来确定。

2.4.2 食品质量诊断与控制技术

为了保证食品供应链过程中的质量安全，通过分析食品质量安全风险因素与表征标识，总结食品质量安全风险传播规律及模式，建立相应的故障诊断规则，有助于发现追溯中潜在的薄弱环节，快速发现食品安全故障，实施快速召回，防止故障的扩散与恶化; 同时提出可能采取的预防改进措施，消除或减少危害发生的可能性，提高追溯系统可靠性及安全性水平[48]。

当食品出现安全隐患时，如何快速，有效追溯到哪个环节出现问题，这时就需要运用关联规则挖掘的 Apriori 算法和频繁模式树(FP-tree)的数据挖掘技术，来优化分解食品安全关键要素数据分析系统中的安全关键因子[49]。

利用Apriori 算法，通过迭代， 检索出事务数据库中的所有频繁项集， 即支持度不低于风险因子设定的阈值的项集，然后在利用 频繁项集构造出满足最小信任度的规则; FP-树频集算法是通过第一遍扫描用户输入的追溯号之后， 把数据库中的频集压缩进一棵频繁模式树(FP-tree)， 同时依然保留其中的关联信息， 随后再将 FP-tree 分化成一些条件库， 每个库和一个长度为1的频集相关， 然后再对这些条件库分别进行挖掘。当原始数据量很 大而复杂时， 结合划分的方法， 使得一个 FP-tree 可 以放入主存中， 通过该方法分解用户交互界面中输 入带有相关规则复杂的追溯号。通过上述两种算法， 系统成功匹配数据库中的相关联数据并智能化集成， 生成安全关键要求的信息动态页面， 高效率全面的分析追溯信息。

例如，当检测一批奶粉的某些金属风险因子含量时，利用算法，找出含量值不符合国家规定的值，然后顺着这个风险因子添加流程的路线进行追溯，可以快速准确查到出问题的环节。进而帮助决策者实施决策，来减少不安全食品给人们带来的损失。

（1）FTA分析法

FTA（Fault Tree Analysis，故障树分析法）是一种将系统故障形成原因按树枝状逐级细化的图形演绎方法。它以系统所不希望发生的事件作为分析目标，根据事件的因果逻辑关系，利用逻辑推理方法逐级追溯引起系统所不希望发生事件的那些最基本的直接因素。根据建立好的故障树，基于布尔代数方法可以建立顶事件和基本事件关系的结构函数，进而可实现故障树最小割集的定性分析和顶事件发生概率、基本事件重要度等问题的定量分析[50]。如图2-16所示，FTA方法能够将可能造成系统不希望发生事件的各种因素联系起来，有利于找到系统的薄弱环节。陈洪根将FTA与BN（Bayesian Network，贝叶斯网络）结合，利用贝叶斯网络具有的描述事件多态性和故障逻辑关系非确定性的能力，弥补FTA法由于上述不足所导致的定量分析过程存在的准确性问题[51]。

图2-16 食品质量安全故障树

（2）FMECA模型

FMECA （Failure Mode， Effects and Criticality Analysis，故障模式、影响和危害性分析方法）作为一种主动检验的半定量分析方法，是以故障模式为基础，对故障的严重程度和发生的概率进行分类，并在分类的基础上进行归纳分析。Massimo 等将 FMECA 方法应用于食品和食品生产过程，探测可追溯系统中的关键点[52]。如图2-17、表2-7所示。

图2-17 FMEA分析步骤

表2-7 危害模式影响分析表

（3）Petri网

Petri网是一种可以用网状图表示的数学模型，它能较好地描述系统的结构，表示系统中的并行、同步、冲突及因果依赖等关系，并以网图的形式，简洁、直观地模拟离散事件系统，分析系统的动态性质，易于在所构造的模型基础上直接实现控制系统。相对于其他的建模方法，在食品质量安全追溯系统中Petri网分析方法和技术可用于流程模型的分析，在清晰度和准确性方面要优于传统的建模方法。目前已有国内外学者利用Petri网研究食品质量安全追溯体系。牛楠利用Petri网构建了畜类产品生产信息科追溯系统[53]；于合龙等利用Petri网模型设计并实现了水稻质量安全可追溯物联网系统[54]。如图2-18所示。

图2-18 肉牛生成加工危害关系Petri网模型图

（4）HACCP体系

HACCP（Hazard Analysis Critical Control Point，危害分析和关键控制点）是食品安全的预防性管理原理。通过识别和评价食品在生产、加工、流通、消费等过程中存在的（包括实际存在和潜在的）危害，找出对食品安全有重要影响的关键控制点，采取必要的措施进行预防和纠正，降低危害发生的可能性，达到保障食品安全的目的。周洁红等针对国内已实施HACCP体系的企业进行了研究，分析了该体系的应用现状与应用瓶颈。目前已有很多追溯系统应用了HACCP体系管理规范食品的种植（养殖）、加工和流通体系。任晰等利用HACCP计划确定了对罗非鱼产生危害的关键因素，开发了基于Web的罗非鱼养殖质量安全追溯系统[55]；Koutsoumanis 等在对冷藏食品链的关键控制点进行风险评估和预测的基础上，开发了冷藏食品质量监测和安全保证系统[56]。如表2-8所示。

表2-8 HACCP计划一览表

（5）统计过程控制

统计过程控制（Statistical Process Control，SPC），是指使用控制图等统计技术来分析过程和其输出，通过适当的措施来达到并保持过程稳定，从而实现改进和保证产品质量的目的。SPC 中应用的主要工具是控制图。控制图包括上、下控制限及中心线，并有按时间顺序抽取的样本统计量数值的描点。若描点落在上、下控制限之外或描点的排列不随机（《常规控制图》国家标准GB/T4091- 2001明确给出了8种变异模式），则表示出现了异常[57]。控制图的实质就是区分偶然原因与异常原因。王晓红等把统计过程控制研究应用到HACCP体系中，通过对数据的定量分析，弥补了HACCP体系中忽略了加工过程是否稳定的不足，以确保生产过程始终处于稳定状态[58]，如图2-19所示。

图2-19 控制图示例

2.4.3 物流网技术支撑下的追溯系统集成框架

在突破关键技术的基础上，国内相关学者针对不同农产品及食品的特点开展了追溯系统的构建和应用。陆昌华等综合应用动物个体标识、二维条码、RFID射频电子标识和一维条码标签技术，将网络技术和数据库技术与传统的养猪业和屠宰加工业结合，构建了一种适合中国国情的肉用猪和猪肉安全质量监控的可追溯系统[59]; 杨信廷等以蔬菜初级产品、水产品为研究对象，从信息技术的角度构建了一个以实现质量追溯为目的的农产品质量安全生产管理及质量追溯系统[60]; 熊本海等提出了基于猪肉安全生产的物质流与信息流的跟踪与溯源流程[61];任晰等用B/S 模式结构体系建立了基于Web 的罗非鱼养殖质量安全可追溯系统[62]; 郑火国等以粮油产品为研究对象，采用信息编码、多平台溯源、硬件研发等技术，建立了多层次、多角色的粮油产品质量安全可追溯系统[63]; 王东亭等提出了以果品加工配送中心为核心的脐橙追溯方案[64]。

根据农产品及食品供应链的组成及物联网技术的层次，本研究团队构建了“一核、双轴、三链”的技术体系框架，如图2-20所示。“一核”即是实现农产品质量安全溯源的核心目标，“双轴”即是以农产品从生产到监管溯源的供应链为横轴，以物联网技术从信息感知、信息传输到信息处理与决策为纵轴，“三链”即面向供应生命周期的产品链、面向供应链主体的服务链和面向物联网的技术链。

图2-20 农产品质量安全溯源技术体系框架

在信息处理与决策方面，通过构建面向供应链不同环节的应用系统实现智能管理与决策支持。面向生产与加工企业构建安全生产与加工管理系统，实现生产信息实时采集、不同包装单元编码标识、生产预警决策、产品品质分析等功能; 面向物流配送企业构建仓储配送管理系统，实现产品品质控制、配送调度监控、仓储智能决策、冷链配送管理等功能; 面向批发零售企业构建市场交易管理系统，实现市场准入管理、交易主体识别、销售过程控制、电子交易管理等功能; 面向消费者构建质量安全溯源系统，实现可视化溯源、条码识别、射频识别、短信溯源等功能; 面向政府职能部门构建质量安全监管系统，实现应急处理、认证监管、评价规划、现场监管等功能。

在应用系统方面，应将成熟的农业智能决策模型结合到供应链管理系统中，实现对农产品质量的过程控制。在追溯平台建设方面，各级政府应建立多部门协调的统一追溯平台，解决不同部门之间的管理壁垒，同时为消费者提供一个可信的追溯渠道[65]。

参考文献

[1]刘丽梅. 食品安全追溯与过程风险评估建模及优化[D].山东大学,2014.

[2]费亚利. 政府强制性猪肉质量安全可追溯体系研究[D].四川农业大学,2012.

[3]傅泽田,邢少华,张小栓. 食品质量安全可追溯关键技术发展研究[J]. 农业机械学报,2013,(07):144-153.

[4]杨亮. 猪肉质量安全可追溯系统养殖环节的设计与实现[J]. 农业网络信息,2007,(12):42-44.

[5]张健,刘丽欣,张小栓,傅泽田. 肉类食品安全追溯系统中的流程优化建模[J]. 食品科学,2008,(02):451-455.

[6]石峰,吴东坡,李群,王维平. 面向复杂仿真因果追溯的行为建模方法[J]. 系统仿真学报,2007,(02):405-409.

[7]毛志慧,陈新度,胡常伟,王宗忠. 面向虾产品质量追溯优化原料批次混合问题研究[J]. 工业工程,2012,(05):45-50.

[8]赵胜.条码技术发展的现状与趋势研究[J].邢台职业技术学院学报,2008,(05):76-78.

[9]万菁．二维条码的编解码及系统实现［D］．上海：上海交通大学．２００７．

[10]胡晓岽. Data Matrix  码识别技术研究[J].  杭州电子科技大学学报,2008,28(5):123-127.

[11]梁凤梅.快速识读QR Code码[j]电脑开发与应用，２００２，（１５）：化１６．

[12]李舜，陈伟，陈适． Symbian OS 环境中用活动对象处理非抢占式多任务的安全性分析［J］． 武汉理工大学学报: 交通科学， 2007，31( 3) : 537 ～ 539， 551．

[13]张智文.射频识别技术理论与实践[ M] .北京:中国科学技术出版社, 2008:11 ～ 12 .

[14]张建华. 我国RFID技术应用中存在的问题与对策[J]. 商场现代化,2006,(19):54-55.

[15]周文豪. 从三鹿事件看 RFID 技术在食品安全领域的应用与局限性[ J ] . 中国电子商情: RFID 技术与应用 ,2008( 5): 7～ 8

[16]国伟, 储晓刚.RFID 技术及其在食品安全领域中的应用[ J] .食品科技, 2007(9):5 ～ 7.

[17]王以忠,胡春园,陈绍慧,张平,黄华芳,黄国全,刘旭. 冷藏车内温度场和湿度场的数值模拟研究[J]. 保鲜与加工,2010,(03):26-29.

[18]王文豪，张亚红，朱全银，等． QR code 二维条形码的图像识别［ J］ ． 计算机技术与发展， 2009，19( 10) :123 ～126．[14]

[19] Improving traceability and transparency of table grapes cold chain logistics by integrating WSN and correlation analysis 2017

[20]Development and evaluation on a wireless multi-gas-sensors system for improving traceability and transparency of table grape cold chain 2017

[21] Wireless sensor network for real-time perishable food supply chain management 2015

[22]徐跃州,张欣. 基于混沌果蝇算法的WSN优化布局[J]. 计算机工程与设计,2015,(04):901-905.

[23]Review of Time Temperature Indicators as Quality Monitors in Food Packaging

[24]食品物流过程中时间-温度指示器( TTI) 研究进展

[25]基于时间_温度模型的罗非鱼品质变化对比实验分析_刘璐

[26]电子式时间_温度指示器监测牛乳货架期的实验研究_谷雪莲

[27]一种酶型时间温度指示器的研究_李慧杰

[28]酶型时间温度指示器监测冷鲜猪肉贮藏货架期_乔磊

[29]A computer vision system for coffee beans classification based oncomputational intelligence techniques

[30]Computer vision for automatic quality inspection of dried figs (Ficus carica L.) in real-time

[31]Measurement of meat color using a computer vision system

[32]杨信廷,钱建平,赵春江,刘学馨,孙传恒,吉增涛. 基于XML的蔬菜溯源信息描述语言构建及在数据交换中的应用[J]. 农业工程学报,2007,(11):201-205.

[33]徐焕良,陆荣和,彭增起,周光宏. 基于产品生命周期管理的肉品车间生产跟踪及追溯体系研究[J]. 农业工程学报,2007,(12):161-166.

[34]李强懿,马冬前,张聚伟,付主木. 基于证据理论的无线传感器网络节点部署算法[J]. 计算机测量与控制,2013,(06):1715-1717.

[35]宋明智,杨乐. 基于改进自适应PSO算法的WSN覆盖优化方法[J]. 计算机应用研究,2013,(11):3472-3475.

[36]徐跃州,张欣. 基于混沌果蝇算法的WSN优化布局[J]. 计算机工程与设计,2015,(04):901-905.

[37]杨旭辉,周庆国,韩根亮,郑礴,张红霞,卜世杰,徐武德. 基于ZigBee的节能型水产养殖环境监测系统[J]. 农业工程学报,2015,(17):183-190.

[38]梁琨,沈明霞,葛玉峰,卢顺涛. 基于二维条码和ARM的谷物溯源采集传输系统(英文)[J]. 农业工程学报,2012,(S2):167-171.

[39]明华,张勇,符小辉. 数据溯源技术综述[J]. 小型微型计算机系统,2012,(09):1917-1923.

[40]Donoho D L. Compressed sensing[J]. IEEE Transactions on information theory, 2006, 52(4): 1289-1306.

[41]宋寿鹏,邵勇华,堵莹. 采样方法研究综述[J]. 数据采集与处理,2016,(03):452-463.

[42]李树涛,魏丹. 压缩传感综述[J]. 自动化学报,2009,(11):1369-1377.

[43]郑文怡,毛健. 无线传感器网络溯源数据压缩传输技术综述[J]. 江苏大学学报(自然科学版),2016,(05):572-577+603.

[44]顾韵华,傅德胜,王兴. XML安全技术分析与应用[J]. 计算机科学,2009,(05):118-120+141.

[45]傅泽田, 邢少华, 张小栓. 食品质量安全可追溯关键技术发展研究[J]. 农业机械学报, 2013, 44(7):144-153.

[46]穆维松，傅泽田，朱志强，陈晓宇，张小栓,等.食品货架期预测研究进展与趋势[J].农业机械学报,2015,46(8):192-199.

[47]史波林, 赵镭, 支瑞聪. 基于品质衰变理论的食品货架期预测模型及其应用研究进展[J]. 食品科学, 2012(21):345-350.

[48]傅泽田,邢少华,张小栓. 食品质量安全可追溯关键技术发展研究[J]. 农业机械学报,2013,(07):144-153.

[49]林勇湫, 蔡小鹏. 基于食品安全追溯系统平台的食品安全关键要素数据分析系统的研究与探索[J]. 食品安全质量检测学报, 2012.

[50]吕顺意,张小栓,张健,张虎. 基于FTA/FMECA的肉类食品危害溯源方法[J]. 食品科学,2010,(17):115-119.

[51]陈洪根. 基于FTA-BN的食品供应链安全风险预测模型[J]. 物流技术, 2015(9):232-234.

[52]Massimo B, Maurizio B. FMECA approach to product traceability in the food industry［J］. Food Control, 2006, 17( 2) : 137 ～145.

[53]牛楠. 畜类产品生产信息可追溯系统的构建与实现[D].重庆大学,2009.

[54]于合龙,张恒维,刘杰,许荣泽. 水稻质量安全可追溯系统的研究[J]. 吉林农业大学学报,,:1-9.

[55]任晰,傅泽田,穆维松,张小栓. 基于Web的罗非鱼养殖质量安全信息可追溯系统[J]. 农业工程学报,2009,(04):163-167.

[56]Koutsoumanis K， Taoukis P S， Nychas G J E． Development of a safety monitoring and assurance system for chilled food products［J］．International Journal of Food Microbiology， 2005，100( 1～3) : 253 ～ 260．

[57]干莉娜. 食品生产过程的统计过程控制应用研究[D].天津大学,2011.

[58]王晓红,高齐圣. 基于HACCP的食品安全管理体系中的统计过程控制研究[J]. 食品科技,2007,(11):1-5.

[59]陆昌华, 谢菊芳, 王立方,等. 工厂化猪肉安全生产溯源数字系统的实现[J]. 江苏农业学报，2006, 22(1):51-54．

[60]杨信廷, 孙传恒, 钱建平,等. 基于流程编码的水产养殖产品质量追溯系统的构建与实现[J]. 农业工程学报, 2008, 24(2):159-164.

[61]熊本海, 傅润亭, 林兆辉,等. 生猪及其产品从农场到餐桌质量溯源解决方案——以天津市为例[J]. 中国农业科学, 2009, 42(1):230-237.

[62]任晰, 张小栓, 穆维松,等. 基于Web的罗非鱼养殖质量安全可追溯系统的设计与实现[J]. 计算机工程与设计, 2009, 30(16):3883-3886.

[63]郑火国, 刘世洪, 孟泓,等. 粮油产品质量安全可追溯系统构建[J]. 中国农业科学, 2009, 42(9):3243-3249.

[64]王东亭, 付峰, 饶秀勤,等. 基于分级处理生产线的脐橙全程追溯系统[J]. 农业工程学报, 2013, 29(5):228-236.

[65]杨信廷, 钱建平, 孙传恒,等. 农产品及食品质量安全追溯系统关键技术研究进展[J]. 农业机械学报, 2014, 45(11):212-222

来源：中国食品行业追溯体系发展报告（2016-2017）