基于RFID/GIS物联网的肉品跟踪及追溯系统设计与实现

    引言

    近年来，疯牛病、口蹄疫、猪链球菌感染、禽流感等重大食品安全事件的爆发引起了全世界的广泛关注。随着经济的全球化，食品跨国界和跨地区流通越来越频繁，各种食品安全事故和隐患呈迅速扩展和蔓延之势llJ。如何确保肉品的安全性，已成为摆在当今政府部门、食品生产企业及食品科技工作者面前亟待解决的全球性课题。目前，欧盟、美国等国相继立法来强制性实行食品安全追溯制度。食品安全追溯制就是对食品生产、流通过程中各关键环节的信息加以有效管理，通过对过程信息的监控管理，来实现预警和追溯，一旦出现问题可迅速追溯至源头。为了实现信息的可追溯，各种先进的信息技术被研究和应用，如二维条形码、地理信息系统(geographic information system，GIS) Web服务州、虹膜等，近年来快速发展的射频识别技术成为当前各国建立跟踪与追溯体系的最佳选择。

    在国外，无线射频识别(radio frequency identification，RFID)技术在食品药品质量监管领域已得到广泛研究。澳大利亚建立了一个畜牧标示和追溯系统，使用统一的电子耳标对牛羊进行识别管理[8]。日本自2001年起建立了食品身份证制度，即农产品履历制度，用来实现对农产品产销的追踪[9]。美国Purdue Pharma制药公司已将RFID标签与单一药瓶包装生产线的流程成功整合，将RFID标签贴在OxyConfin(一种麻醉止疼药)药品的包装瓶上，对其进行流向追踪及监控。北美最大的食品服务营销和分配组织SYSC0公司，已完成低温储运系统的RFID与传感系统集成测试，结果表明RFID在食品运输过程中监控温度、湿度等环境参数的能力很强，可有效保证食品品质和质量安全。

    在国内的食品安全领域，食品识别多采用条形码技术，RFID技术应用也逐渐成为研究的热点。基于RFID技术的“安全猪肉监控追溯系统”2005年在上海正式投入使用，该系统将RFID标签打在猪耳朵上，实时获取生猪的饲料、病历、喂药、转群、检疫等信剧。

    目前，国内的可追溯体系大多是针对养殖场或加工企业建立的，往往忽略了产品销售阶段的跟踪和追溯。而产品销售阶段是假冒伪劣产品流入消费市场的入口，如果忽视了对该阶段的产品信息监控，致使假冒伪劣产品流入消费市场，那么上游的养殖场和加工企业的追溯就失去了意义。因此深入研究肉品全生命周期的产品跟踪追溯体系，对提高中国肉品的质量和安全水平，提高消费者对肉品的消费信心都具有深远的社会意义。

    本文以RFID技术和物联网为基础，提出基于RFID的物联网架构下肉品销售阶段跟踪追溯系统的基本原理，对其结构和功能进行了分析，利用RFID标签来实现肉品的跟踪追溯，并基于GIS技术实现了跟踪追溯信息的可视化，大大提高了产品信息采集的准确性和便利性。

    1 RFID与物联网技术

    RFID技术，通过无线射频方式进行非接触式的全双工数据通信，以实现对实物目标的自动识别。具有防水、防磁、耐高温、使用寿命长、读取距离大、标签上数据可以加密、存储数据容量更大、存储信息更改自如等优点。

    物联网最早由美国麻省理工学院提出，经过多年的研究，现在的物联网概念，更加宽泛。一切与物物相连，有别于人与人的移动通信网和互联网的，统称为物联网。物联网的类型是多种多样的，其中以产品电子代码(electronic product code，EPC)系统和互联网整合的物联网也被称为“EPC网络”(EPC network)。在这个网络中，物品(商品)能够彼此进行“交流”，而无需人的干预。其实质是利用RFID技术，通过物联网实现物品(商品)的自动识别和信息的互联与共享。

    EPC系统主要由6个方面组成：EPC编码、EPC标签、读写器、神经网络软件Savant、对象名解析服务(objectnaming service，ONS)和实体标记语言(physical markuplanguage，PML)05]。其中Savant系统是RFID系统的神经系统，负责传送和管理读写器识读的信息流；ONS对象名解析服务的功能类似于互联网域名服务，是对产品信息的存储位置进行定位的服务器：PML实体标记语言，它基于可扩展标记语言(extensible markup language，xML)发展而来，提供描述物体、过程和环境的标准，供RFID系统中的软件开发、数据存储和分析所用；PML服务器用于存储PML文件。系统构成如图1所示。

    EPC编码体系是EPC网络的重要组成部分，它对实体及实体的相关信息进行代码化，是物品在物联网中的唯一代号，通过统一规范的编码作为通用的信息交换语言。EPC编码是由版本号加上另外3段数据(依次为域名管理者、对象分类、序列号)组成的一组数字。通常情况下，根据标签存储信息的长度将EPC编码分为3个版本：EPC．64，EPC．96，EPC一256，其中EPC．96是目前使用最为广泛的一种编码。EPC．96表示该编码长度为96
位(--进制)，编码体系如图2所示。

    2基于RFID的肉品企业资源平台架构

    传统制造企业资源平台是企业各种信息系统集成运行的环境，包括企业资源计划(enterprise resource plan，ERP)、产品数据管理(product data management，PDM)、计算机辅助制造(computer aided manufacture，CAM)等，其中PDM是企业资源的核心。肉品生产企业作为流程性制造企业，也需要构建一个统一的企业资源平台架构，为各种信息系统提供可共享、可集成的信息。基于RFID的肉品企业资源平台架构如图3所示，分为数据层、业务层和客户层。其中数据层包括平台数据库和业务数据库。平台数据库提供基础平台的运行数据，业务数据库提供业务数据。业务层提供系统的主要功能，主要由RFID标签子系统、肉品生产子系统、肉品库存子系统、肉品销售子系统和肉品跟踪追溯子系统五大子系统组成。客户层提供用户采用不同方式使用系统的界面，主要分为手机客户端、浏览器／,ll鼹务器(Browser／Server，B／S)结构下的浏览器客户端和客户机／服务器(1ient／Server，C／S)构下的定制软件客户端。用户分为消费者、管理者和监管者3大类。

    EPC系统主要负责各子系统节点RFID数据的采集、过滤，通过网络传输到各自的远程PML数据库进行保存和查询等处理。肉品的生命周期，从屠宰到消费者手中，可分为几个阶段：屠宰、加工、库存、运输、销售和消费。要实现肉品的跟踪追溯，就是要把这几个阶段的信息进行识别、记录管理和跟踪，形成一个完整的肉品生命周期信息链。其中，屠宰、加工阶段的肉品信息跟踪追溯，本课题组已有论文予以论述。本文主要针对肉品销售阶段的信息进行跟踪追溯处理。

    3基于RFID的肉品销售跟踪追溯体系分析

    肉品在销售阶段的跟踪体系是依照肉品的销售网络为基础建立的，对产品的流通信息进行采集以完成产品的跟踪。跟踪体系以产品销售网络的每个节点DP(distribution point)作为数据采集点，在各数据采集点布置安装一套EPC系统，由EPC系统对流入流出各个销售网络节点的产品进行数据采集并将其保存到各节点PML数据库中。肉品追溯体系是跟踪体系的逆过程，从产品零售商开始追溯到上级经销商直至生产厂商的每一个产品流通节点获取产品流通数据，将其与各节点的地理信息结合起来在GIS平台中提供给用户。以上两者构成一个完整的肉品跟踪追溯体系。下面将从这两方面进行详细讨论。

    3．1 肉品销售跟踪系统分析

    3．1．1销售阶段肉品数据采集

    肉品销售信息跟踪是对肉品在销售网络流通过程数据的管理。肉品销售跟踪系统以肉品出厂信息作为信息跟踪源头。肉品在出厂时给其包装箱上附上RFID标签，标签中含有EPC编码，实例如图4所示，该EPC码是作为产品流通过程中产品的唯一编号，由肉品生产厂商写入标签，在肉品流通过程中不能被修改，各节点RFID阅读器只能对其进行读取。

    肉品销售网络的产品销售结构如图5所示，肉品通过这个销售网络，由生产厂家销售到消费者手中。销售阶段信息的采集主要通过在各销售节点DP上布置EPC系统。肉品节点数据采集布局如图6所示。

    下面结合某企业业务应用实例，详细介绍如图4所示的肉品数据采集步骤。
    1)在肉品进入节点的时候，RFID读写器会根据到货检验、装卸搬运、入库等物流作业快速读取RFID标签中的原始数据：86．0257A08．100167．20100608432，该数据经过数据过滤程序之后传递给本地Savant系统。
    2)本地Savant系统将肉品EPC编码传送给本地ONS，转换成EPC域名，然后将EPC域名传递给ONS基础构架，请求与EPC域名相匹配的远程PML服务器IP地址。
    3)本地服务器通过获得的IP地址与远程PML服务器建立连接，请求肉品相关信息，生产厂商的PML服务器返回肉品的质量管理文件及相关交易记录、物流纪录。
    4)本地服务器将远程PML服务器返回的肉品信息(肉品名称、类型、生产日期、有效期)与入库质检识读器收集到的生产厂商、购进数量、购货日期等项内容，生成验收记录，存入本地PML服务器，同时记录肉品生产厂商PML服务器的IP地址。

    在肉品销售过程中，肉品物联网的每个节点在肉品流通过程中根据以上步骤完成肉品数据采集，不断在各节点生成肉品跟踪的PML文件并保存，为追溯系统提供产品追溯数据。

    3．1．2 RFID数据过滤

    通过RFID读写器采集到的标签数据量十分巨大，而真正对用户有意义的数据却不多。如不将冗余的数据过滤掉，会带来3方面的负担：一是传输大量的标签数据带来的网络负担；二是处理大量的标签数据带来的数据处理器负担；三是存储大量额外的标签数据带来的存储负担。

    因此本系统在RFID数据传递给Savant系统之前对标签数据进行过滤(如图6所示)以减少系统的负担。假定RFID读写器采集到的标签数据可以表示成<R，O，T>，其中R表示读写器标识号；O表示产品的标识码，即EPC；T表示标签的读取时间。结合如图4所示的肉品实例，过滤算法如下：

    1)将肉品标签数据放入一个哈希表(hash table)中，将产品标识码86．0257A08．100167．20100608432作为哈希表的关键字。2)定义一个时间间隔tinterval如60 S。3)当读取到一个新的标签数据时，检查在哈希表中是否存在相同的标签，若存在且两者的读取时间差小于tinterval，则认为该标签数据是重复读到的标签数据，过滤掉，同时更新哈希表中该标签的读取时间。若存在且两者的读取时间差大于tinterval则认为该标签是新的标签，输出该标签同时更新哈希表中该标签的读取时间。若不存在，则将其插入到哈希表中同时输出该标签。