支持分布環境的農產品協同追溯平臺構建

錢建平，范蓓蕾，李 潔，李小剛，趙 麗，王鑠今，史 策

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支持分布環境的農產品協同追溯平臺構建

錢建平1，范蓓蕾1，李 潔2※，李小剛2，趙 麗1，王鑠今1，史 策1

（1. 北京農業信息技術研究中心，北京 100097；2. 天津市農村工作委員會信息中心，天津 300201）

農產品追溯系統的深入研究與應用，迫切需要提升統一追溯和協同分析能力。該研究以現有不同品類農產品的追溯系統為基礎，包含數據整合、模型分析、應用提供3個層面，設計了農產品協同追溯平臺框架；構建了包括企業資質、質量檢測、產品追溯、消費者反饋4個因素及14個因子的企業信譽評價指標體系，建立了評價模型，可實現基于追溯數據的信譽評價；研究了多源異構數據集成技術和分層動態追溯技術。以天津市為例，以Microsoft Visual Studio 2010軟件作為系統設計和開發工具，開發了放心農產品一體化追溯平臺，為消費者提供追溯服務，為職能部門提供分析決策。從并發訪問能力和追溯效果兩方面進行分析，當并發用戶數達到40時，單個事務的平均響應時間達到19 s，接近較好用戶體驗的臨界點；與目前已有的追溯系統相比，平臺具有多品類追溯、追溯信息多樣性、追溯互動性強等特點。研究結果可為提高追溯信息集成度、增強追溯結果分析能力提供參考。

農產品；系統；模型；追溯；分布環境；平臺；信譽評價

0 引 言

追溯作為質量管理的有效措施從20 世紀80 年代被引入食品工業至今，歐盟、美國、加拿大、澳大利亞等國及地區相繼建立了農產品及食品追溯系統[1-2]。近年來，隨著中國對食品質量安全的日益重視及民眾安全消費意識的不斷提升，建立“從田間到餐桌”的全過程質量安全追溯體系，已成為確保民眾“舌尖上安全”的迫切需要[3-4]。

可追溯性被定義為食品、飼料、畜產品和飼料原料，在生產、加工、流通的所有階段具有的跟蹤追尋其痕跡的能力[5-6]；現已基本形成了集標識方法、信息采集、數據傳遞等為基礎的追溯技術體系[7-8]。針對不同農產品的特點及質量安全管理的需求，面向不同品類的追溯系統也得到了研究和應用[9-13]。Abad 等采用智能RFID 標簽對生鮮水產品冷鏈運輸過程中的溫濕度環境進行實時監測，實現了對生鮮水產品運輸過程的追溯[14]；Thakur等針對谷物因多次分裝導致批次發生變化的特點，提出了一種實現谷物追溯系統的框架[15]；Karlsen等以海產品為例分析了追溯精確度及其重要性，并比較不同追溯粒度的差異[16]；Qian等以面粉加工為對象，提出了集條碼與RFID相結合的追溯解決方案[17]。楊信廷等以蔬菜初級產品、水產品為研究對象，從信息技術的角度構建了一個以實現質量追溯為目的的農產品質量安全生產管理及質量追溯系統[18-19]；熊本海等提出了基于豬肉安全生產的物質流與信息流的跟蹤與溯源流程[20]；王東亭等提出了以果品加工配送中心為核心的臍橙追溯方案[21]。

分品類建立的追溯系統具有緊貼業務流程、便于維護的優點，但也存在多品類統一查詢不便、追溯公信力缺乏、數據協同分析能力弱等不足。協同是元素對元素的相干能力，表現了元素在整體發展運行過程中協調與合作的性質，其理念已廣泛應用于智能制造、知識管理、信息服務等多個領域[22-24]。以協同為理念構建集成多品類的追溯平臺，可從消費者層面實現便捷、豐富、互動的追溯方式創新，從職能部門層面增強綜合、直觀、協同的追溯數據分析能力，而關于協同追溯的研究國內外還未見報道。本文以分層監管、統一追溯為核心，構建支持分布環境的農產品協同追溯平臺，并進行應用測試，分析其應用效果，以期提高追溯信息集成度、增強追溯結果分析能力。

1 整體框架

以現有不同品類農產品的追溯系統為基礎，分數據整合、模型分析、應用提供3個層面構建農產品協同追溯平臺，實現統一追溯和協同分析，如圖1所示。數據整合層是基礎、模型分析層是核心、應用提供層是實現。

圖1 農產品協同追溯平臺框架圖

在數據整合層面，分基本追溯信息和擴展追溯信息兩部分。基本追溯信息包括產品追溯碼、產品信息、企業信息、檢測信息等，基本追溯信息通過數據集成方式直接上傳到協同追溯平臺的數據庫；對于擴展追溯信息包括產地環境信息、生產過程信息、操作視頻信息、產品價格信息等，這些信息還是存儲在原來的各專業平臺上，由專業平臺的人員維護與管理，通過多源異構數據集成構建虛擬數據庫實現數據的無縫調用。

在模型分析層面，利用層次分析、多因素綜合評價、關聯分析、決策樹挖掘等方法提供企業信譽評價、生產統計分析、價格比較分析、追溯條碼打印量分析、基地注冊量統計等模塊。企業信譽評價以質量安全為核心，以追溯數據為基礎，通過構建企業信譽評價模型來實現，評價結果對于指導消費、增強監管均具有重要作用。生產統計分析結合各專業系統的數據，重點從宏觀時空角度對種養殖面積、效益等方面進行統計分析，便于為種養殖結構調整提供參考。價格比較分析通過比較不同時期的農產品價格，分品類、時間、地點等進行分析。在該層面，服務模型接口是開放的，可根據實際應用需求將相關模型封裝成動態鏈接庫，集成到平臺中。

在應用提供層面，分為消費者追溯和職能部門協同分析兩方面。通過輸入追溯碼消費者可實現多品類、快捷、互動的追溯。通過分級權限管理，職能部門可執行相關的分析統計功能，為智能決策奠定基礎。

2 企業信譽評價模塊設計

企業信譽既是企業打造品牌的有利支撐，也是消費者選擇和追溯產品的重要依據。本研究以追溯信息為基礎，采用層次分析法和多因素綜合評價法建立企業信譽評價模型。結合前期研究[25]，構建企業信譽評價指標體系，如表1所示。該體系包括2層評價因素集，第1層包括企業資質、質量檢測、產品追溯、消費者反饋4個因素的主因素層，第2層包括14個因子；采用層次分析法，通過兩兩比較的方式確定層次中諸要素的相對重要性，再轉為對這些元素的整體權重進行排序判斷，最后確立各元素的權重。

表1 企業信譽評價指標體系

對各因子進行分值量化是評價的前提，本文采用100分制進行量化，具體量化方法可參見文獻[26]。多因素綜合評價法[27]是將多個指標轉化為一個能夠反映綜合情況的指標來進行評價，而加權求和模型則是該方法中一種直觀、易理解且計算快捷的模型。以構建的企業信譽評價指標體系為基礎，采用加權求和模型對企業信譽分值進行評價：

式中為因子指標數量；s為第個因子的分值；w為第個因子的權重；為企業信譽分值，分值越高說明企業信譽越好。

3 關鍵技術

3.1 多源異構數據集成技術

在農業生產與管理中會產生各類數據，這些數據中有生產記錄、產品檢測等結構化數據，還有產品圖片、生產視頻等非結構化數據，從而導致數據的多源性。同時，不同品類的追溯系統帶來的硬件、系統軟件和通信系統之間的差異，及數據的儲存管理機制不同、設計者和實施者對于領域知識與數據的理解性不完全相同，產生數據的異構性。本研究中基于本體解決異構數據的集成問題，具體由數據格式集成、語義映射及異構數據解析處理三部分組成，其結構如圖2所示。其中，語義映射是核心，主要定義在進行異構數據集成時局部環境語義到全局環境語義的表述和映射機制，本體建模是實現語義映射的基礎，本文通過建立追溯信息領域本體使得領域內概念以及概念之間的關系在語義層次不產生二義性，進而解決結構化、非結構化數據的異構集成問題。借鑒METHONTOLOGY的框架[28]，并結合面向對象開發方法對其進行了細化，根據追溯信息領域本體的特殊性，分成以下3個階段，組成一個迭代的過程，以黃瓜追溯為例，進行說明。

圖2 多源異構數據集成

1）領域概念模型構建

在對追溯相關信息進行分類和描述的基礎上，參考有關農業知識表達的一些文獻，提取與黃瓜追溯相關的詞匯，包括黃瓜，生產，追溯，溯源，病害，植物，農藥，檢測等相關詞匯，借鑒農業知識本體的描述方法[29]，采用五元素知識本體{,A,,A,}對追溯信息進行描述。其中，代表概念集合；A代表每一個概念的屬性集合；代表關系集合；A代表每一個關系的屬性集合；代表概念間的關系集合。

2）定義概念、關系和屬性

在完成領域概念模型構建的基礎上，進一步定義追溯信息本體相關的概念，關系和屬性；以黃瓜追溯中的病蟲害防治信息本體為例，

{C,A,R,A,H}

定義概念集合C={時間、事物、生物、化學品、昆蟲、植物、葫蘆科植物、病害、農藥、黃瓜、霜霉病、灰霉病、白粉病、代森錳鋅、嘧霉胺、阿維菌素……}，

定義關系集合R={防治（農藥，害蟲），危害（病害，黃瓜）……}，

定義概念間的關系集合H={（黃瓜，葫蘆科植物），（葫蘆科植物，植物），（霜霉病，病害），（阿維菌素，農藥）……}

3）本體構建

本文采用Protégé作為本體編輯環境[30]，本體的結構以樹形的層次目錄結構顯示，通過點擊相應項來編輯或增加類、子類、屬性和實例等元素，在Protégé將本體構建完成之后可導出OWL格式（ontology web language）[31]表示追溯信息本體，使用OWL文件格式存貯的本體數據后續可以使用本體解析工具Jena進行解析處理。

在OWL語言描述中，通過標簽和來定義本體中的概念以及概念間的關系，另外標簽用來定義概念的屬性，表示概念與概念間的關系。

以下為追溯信息部分本體導出的OWL描述：

>病害

3.2 分層動態追溯技術

與單一農產品的追溯不同，農產品協同追溯平臺具有農產品品類多、數據存在分布性的特點，本研究采用分層動態追溯技術實現多品類統一追溯。分層即分基本信息和擴展信息兩層進行追溯；動態即根據追溯編碼判斷產品品類，分品類調用相關數據，這種處理方式有利于提高追溯效率、也可以減輕平臺端負擔。其技術框架如圖3所示，核心為3步：

1）用戶登陸協同追溯平臺輸入或掃描追溯碼，平臺根據追溯碼查詢平臺數據庫得到基本追溯信息，如產品名稱、生產企業、生產日期、檢測結果等；

2）平臺程序同時提取追溯編碼中表示農產品品類的碼段，判定其農產品品類，根據品類鏈接到業務系統，以蔬菜為例，分別在蔬菜系統結構化數據和非結構化數據中進行檢索，得到擴展追溯信息，如防治病蟲害記錄、施肥記錄、生產過程視頻、溫濕度等環境信息等；

3）將基本追溯信息和擴展追溯信息進行集成形成多源追溯信息，并可根據追溯信息提供追溯增值服務，一并返回給用戶。

圖3 分層動態追溯技術框架圖

4 實例及評價

4.1 平臺開發

以天津市為例，已經建成了放心菜、放心雞肉和放心魚3個品類的追溯系統，存在著系統之間的數據交互性差，綜合分析決策能力弱的問題，采用C#語言、以Microsoft Visual Studio 2010軟件作為系統設計和開發工具，建立放心農產品一體化追溯平臺（圖4、圖5），為消費者提供追溯服務，為職能部門提供分析決策，主要實現如下功能：

1）面向消費者的追溯服務：提供一體化追溯入口，實現產品、基地、農事、檢測等文本，圖片、視頻信息的一體化追溯；同時可查詢企業信譽、對產品進行評價、提供產品電子商務入口，在原來單一追溯的基礎上提供增值服務，增強追溯的互動性。

a. 追溯入口

a. Traceability entrance

b. 追溯結果

b. Traceability result

c. 企業信譽查看

c. Enterprise credit overview

d. 商品評價

2）面向職能部門的統計分析：提供基地注冊量統計、生產統計分析、追溯條碼打印量分析、價格比較分析、企業信譽評價，為職能部門決策提供依據；在基地注冊量統計模塊，提供分區縣的地圖，將蔬菜、肉雞、魚等基地以不同的標識在地圖上表示，可以清楚了解不同區域各品類農產品的注冊量；在生產統計分析模塊，可按區域及時間段自動統計所使用的農藥（獸藥、魚藥）、化肥（飼料）數量及產品收獲（出欄、出池）量，便于宏觀把握農業投入品的使用情況及產品產出情況，并可對核心基地進行監控；在追溯條碼打印量分析模塊，以氣泡圖的形式直觀展現不同區縣的標簽打印量，可拖動時間軸進行分析；在價格比較分析模塊，以折線圖的方式反映主要農產品隨時間的價格變化趨勢，并提供價格同比、環比等數據；在企業信譽評價模塊，集成企業信譽評價模型，自動計算企業的信譽等級。

a. 基地注冊量統計

a. Bases registeration statistics

b.追溯條碼打印量分析

b. Traceability barcodes print amount anslysis

c. 基地監控

c. Base monitoring

d. 價格比較分析

4.2 應用評價

系統經過近3個月的試運行，目前運行穩定。由于平臺是集成多品類農產品的協同追溯平臺，因此數據訪問量較大，并發訪問能力是平臺能否正常運行的關鍵；同時，提供豐富、互動、便捷的追溯及統計分析服務是平臺開發的重要方面，因此重點從這兩方面對平臺進行評價。

4.2.1 并發訪問能力分析

平臺部署在HP ProLiant DL320 G5服務器上，其CPU為2.13 GHz的Xeon3 050、內存為1 GB；測試機器處理器為3.2 GHz的 Intel 酷睿 i5-3470，內存4 G，通過 100 M共享網絡訪問平臺。采用Load Runner 11軟件對平臺進行并發訪問效率測試，測試中，初始訪問客戶數設置為10，每2 min增加10個訪問客戶。測試時間為10 min，事務通過1 306個，未出現失敗事務。具體測試結果如圖6所示。

由圖6a可知，并發客戶為10時，單個事務的平均響應時間大概為3 s，隨著并發客戶數的增加，平均響應時間呈階梯狀上升，當并發用戶數達到40時，單個事務的平均響應時間為19 s，該時間已接近較好用戶體驗的臨界點。結合圖6b可知，平臺每秒響應點擊數始終在100次左右，說明已達到服務器的處理上限，在處理上限條件下，并發用戶數增多，單個事務處理時間必然也會增加。預計本平臺面向的用戶雖然較多，但每個用戶登陸后的時長有限，因此現有并發訪問性能可以滿足需求；后期隨著訪問量及數據量增大，可通過升級硬件、優化軟件等方案進一步解決。

4.2.2 追溯效果分析

追溯系統的開發及應用越來越受到重視，本研究選擇有代表性的4個追溯系統（北京市肉類蔬菜流通追溯平臺，天津市放心菜追溯系統，水產品質量安全追溯網，食品安全監管、追溯與召回公共服務平臺），與本文所構建的農產品系統追溯平臺進行比較，比較項目包括多品類追溯能力、追溯信息多樣性、追溯互動性、分析統計功能、信譽評價功能等5個方面；其中多品類追溯能力是指滿足2種及2種產品以上追溯，追溯信息多樣性是指同時能追溯出責任主體、檢測信息、過程信息及環境、視頻等多源信息，追溯互動性是指在滿足追溯查詢的同時提供以追溯為基礎的增值服務。比較結果如表2所示。

表2 5個系統應用效果比較

注：●-具備此功能；○-部分具備此功能；×-不具備此功能；--數據缺失。

Note: ●-with the whole function; ○-with partial function; ×-without the function;--survey data missing.

由表2可見，在多品類追溯方面，除了TJ和SC分別為面向蔬菜和水產品的單品類追溯系統；其他3個均具備多品類追溯能力，多品類追溯能力能便捷的滿足消費者在購買多種產品時通過統一平臺進行查詢。在追溯多樣性方面，BJ、SC、SP以追溯到主體為主；TJ除了追溯主體信息，還能追溯出檢測信息、生產過程信息，但這些信息以文本形式提供的居多；XT能提供多樣的追溯信息，包括生產過程溫度、濕度等環境信息，產地位置信息、生產操作視頻信息等。在追溯互動性方面，SC通過“優魚買賣”電商鏈接的方式、SP通過“食安社區”論壇的方式提供較弱的互動功能；XT通過“信譽查詢”、“商品評價”、“電子商務”等多種方式提供較好的互動功能，追溯互動性的增強既能提升消費者追溯的參與感，又為后期提供增值服務打下了基礎。由于分析統計功能多針對職能部門管理使用，需用戶名和密碼登陸，除了XT和TJ是由本課題組開發的，其他平臺無法很好得到數據，相比TJ系統簡單的圖表分析，XT可通過結合地圖、氣泡圖、時間序列圖等方式提供較好的分析統計功能。信譽評價是XT特有的功能，通過使用該功能，對提升企業參與追溯積極性、打造企業品牌、挖掘追溯數據應用均具有作用。

5 結 論

以現有不同品類農產品的追溯系統為基礎，分數據整合、模型分析、應用提供3個層面構建了支持分布環境的農產品協同追溯平臺框架，構建了企業信譽評價模型，研究了多源異構數據集成技術和分層動態追溯技術。

以平臺架構為基礎，應用開發了天津市放心農產品一體化追溯平臺，實現了平臺面向消費者統一追溯及面向職能部門的協同分析功能，并從并發訪問能力和追溯效果兩方面進行分析。當并發用戶數達到40時，單個事務的平均響應時間達到19 s，接近較好用戶體驗的臨界點；與已有的4個有代表性的追溯系統（北京市肉類蔬菜流通追溯平臺，天津市放心菜追溯系統，水產品質量安全追溯網，食品安全監管、追溯與召回公共服務平臺）相比，平臺具有多品類追溯、追溯信息多樣性、追溯互動性強能等效果特點，可為消費者提供追溯增值服務、為政府決策部門提供分析功能。后期隨著訪問量及數據量增大，可通過升級硬件、優化軟件等方案進一步提升平臺性能；另一方面，政府決策功能是本平臺的優勢，隨著應用的深入，根據農產品質量安全管理的需求，提供基于大數據的決策功能需進一步加強。

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Agro-food collaborative traceability platform for distributed environment

Qian Jianping1, Fan Beilei1, Li Jie2※, Li Xiaogang2, Zhao Li1, Wang Shuojin1, Shi Ce1

(1100097,;2.300201,)

With the development of information technologies and the improved consciousness of food safety, various agricultural product traceability systems have been developed and applied in China. Lack of data share between different systems has led to the decreasing of the credibility and analysis capacity. Therefore, establishing a collaborative traceability platform on the distributed environment is an urgent need to enhance the ability of unified traceability and collaborative analysis. Combining data from different business systems, a platform framework was constructed,which included 3 layers i.e. data integration, model analysis and application supply. Enterprise credit evaluation model was the important part in the model analysis layer. An evaluation index system with 4 factors and 14 sub-factors was designed. The index included enterprise qualification, quality inspection, product traceability, and consumer feedback. The evaluation factors’ weight was confirmed using the AHP (analytic hierarchy process) method and the evaluation score was calculated with the weighted sum algorithm.. Multi-source heterogeneous data integration technology was researched based on ontology. It included 3 parts:Data format integration, semantic mapping and heterogeneous data analysis. Traceability information was described with five-factor knowledge ontology and expressed with OWL (Ontology Web Language). Layered dynamic tracing technology was implemented in order to trace different agro-food in a unified platform. In this part, there were 2 layers including basis information and extended information designed, and the dynamic mechanism of invoking the traceability data was developed according to the product features. Taking Tianjin City as an example, and using Microsoft Visual Studio 2010 as the system design and development tool, the united traceability platform of agro-food safety was developed. It provided traceability service for the consumer, which was production tracing, enterprise credit overview and production evaluation. The platform also provided data analysis function for the government, which was base registration statistics, farming process statistics, traceability barcodes print amount analysis, agro-food price analysis and enterprise credit evaluation. The ability of concurrent access and the retrospective effect were analyzed. The results showed that when the number of concurrent users reached 40, the average response time of a single transaction reached 19 s. The comparison of the platform and the other 4 traceability systems was performed. The results showed that this platform presented the features of multi-category tracing, tracing information diversity, and interactive features. In the future work, the platform performance will be optimized through the updated hardware and software. The decision support function will also be enhanced through developing the model on the accumulated data. The research achievements provide the beneficial support to improve the integration level of traceability information and analysis capacity of traceability results.

agricultural product; systems; models; traceability; distributed environment; platform; credit evaluation

10.11975/j.issn.1002-6819.2017.08.035

TS201.6

A

1002-6819(2017)-08-0259-08

2016-10-21

2017-04-06

國家重點研發計劃項目-跨境食品快速通關關鍵技術研究及智慧口岸信息平臺構建(2016YFD0401105)

錢建平，男，浙江湖州人，副研究員，主要從事農產品質量安全追溯技術研究。北京 北京農業信息技術研究中心，100097。Email：qianjp@nercita.org.cn

李 潔，女，研究員。主要從事農業信息化技術研究。天津 天津市農村工作委員會信息中心，300201。 Email：1606096354@qq.com

中國農業工程學會會員：錢建平（E041200542S）

錢建平，范蓓蕾，李 潔，李小剛，趙 麗，王鑠今，史 策.支持分布環境的農產品協同追溯平臺構建[J]. 農業工程學報，2017，33(8)：259－266. doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2017.08.035 http://www.tcsae.org

Qian Jianping, Fan Beilei, Li Jie, Li Xiaogang, Zhao Li, Wang Shuojin, Shi Ce. Agro-food collaborative traceability platform for distributed environment[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2017, 33(8): 259－266. (in Chinese with English abstract) doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2017.08.035 http://www.tcsae.org