基于边缘智能的茶叶可信品控系统设计与实现

束雅莉 饶 元* 许 磊

（1.安徽农业大学信息与计算机学院，合肥 230036；2.智慧农业技术与装备安徽省重点实验室，合肥 230036）

1 引言

茶叶作为中国人日常的饮品之一，其质量安全关系到国人的身体健康和生命安全，茶叶生产加工过程中具有危害物种类多、信息利用率低、数据多源异构等特点。如何保障食品质量，使得食品能够安全地生产加工并送到消费者手上，是政府和社会重点关注的问题，因此亟需一种茶叶质量可信品控技术保障茶叶安全生产，对茶叶生产加工过程进行监管，为消费者提供可信的追踪溯源信息。

“农产品质量安全追溯+区块链”能够实现农产品全程追溯管理，提高监管效率，弥补监管追溯信息在数据存储和保护方面的不足[1]，被广泛应用于食品质量安全保障体系中。王志铧等[2]以生姜为溯源对象，分析其上下游产品对应关系确定溯源对象粒度、账本内容与数据格式，对基于区块链的柔性可信溯源系统模型进行验证。葛艳等[3]基于危害分析及关键控制点构建生食牡蛎质量溯源模型，并设计智能合约对数据上下链进行监控，自动判断产品质量，最终基于Hyperledger Fabric 平台搭建生食牡蛎加工过程质量追溯系统。陈玥婧等[4]使用物联网采集数据，利用“数据库+区块链”双模式存储数据，为政府、企业、消费者提供农产品信息追溯服务。董云峰等[5]设计了一套粮油食品全供应链的可信追溯模型，提供从生产到消费者手中整个过程的信息，并结合具体的应用场景和案例论证了设计方案的有效性和可行性。研究发现，利用区块链技术能够实现数据的安全传输与可信追溯，但是在实际应用中，区块链技术只能保证链上的数据不会被篡改，无法保证上传至区块链前的信息来源真实可靠[6]，此外，区块链网络的公开透明性会导致部分数据的隐私性得不到保障。基于以上问题，论文结合区块链和边缘智能技术，提出了基于边缘智能的茶叶可信品控系统设计方案。

本文首先对茶叶质量监管追溯现状进行分析，基于区块链和边缘智能技术设计茶叶可信品控系统框架，提出基于分级加密的数据双模存储机制。最后，以茶叶生产加工企业、监管部门和消费者需求为驱动，向用户提供了用于茶叶生产加工监测预警的可信品控和监管追溯平台。

2 关键技术

2.1 茶叶可信品控技术

茶叶存在的质量安全问题有农药残留超标、重金属超标、稀土元素超标、微生物指标超标、非茶异物污染等方面，而茶叶全环节机械化生产能够提升茶叶生产加工的标准性和规范性，降低微生物对茶叶形成的二次污染，进而推动着茶叶生产和加工质量的提升[7]。茶叶生产全程机械化主要是指茶园耕作、茶树管理、植保灌溉、茶叶采摘和茶叶加工等环节均实现机械化作业，推广选用合适的机械装备，建立适宜的全程机械化生产作业模式。全程机械化生产是中国茶叶发展的必经之路[8]。此外，茶叶安全生产要得到有力执行，还需相关部门的实时监督。通过数据可信获取技术和数据可信存储技术，能够为监管部门和消费者提供真实的茶叶品控数据，促使企业按照相关规定安全生产。

2.2 数据可信获取技术

物联网本质上是一个能提供各种服务的设备互联网络，起到了弥合物理环境和计算机网络之间差异的关键作用[9]。利用物联网及其相应的传感设备构建物联网平台，实现数据机器自动化采集，有效避免人工输入时选择性输入的现象，保证了茶叶品控信息的来源可靠[10]。边缘计算是指在靠近物或数据源头的一侧，提供集成网络、计算、存储和应用等核心功能的综合性平台[11]。边缘智能技术是边缘计算与人工智能结合的新兴技术方案，使用现有的人工智能技术替代人类的某些简单重复的输入和校验工作，可以减少人为造成的信息失真，从而提高质量安全信息的可信度[12]。因此通过借助人工智能算法对物联网设备产生的边缘数据进行实时处理和智能分析，检测数据的真实性，可以提高边缘数据的可用性和可信度。

2.3 数据可信存储技术

区块链是一个由密码学原理产生的、按照时间顺序存储的分布式共享数字账本，具有全网一致性共识、去中心化、可编程和安全防篡改等特点[13]。根据权限的不同，区块链可以分为公有链、私有链和联盟链。由于茶叶供应链各环节参与者是身份确定的机关或企业，每个成员都是得到准入许可的可信参与方，而联盟链的共识过程受若干个参与方影响，因此选用联盟链作为支持平台，既能够保证系统运行的效率，又可以兼顾系统安全性和成员共同维护的特性[14]。Hyperledger Fabric 是一个使用广泛的联盟链平台，具有模块化和可配置的架构，支持可插拔的共识协议，可以为各行业提供服务。企业间由于复杂的利益博弈关系，造成各主体间信息不对称，信任成本高[15]。区块链可以提供可信的信息流通环境，企业将茶叶生产加工过程中的可信品控数据上传到区块链中存储，区块链固有的特性确保数据难以被篡改，为上下游企业提供可信的交易环境，使得监管部门和消费者获得的产品来源数据真实可靠。

3 系统设计

3.1 系统总体框架

基于边缘智能的茶叶可信品控系统框架如图1所示，总体分为两个部分，一是可信品控模块，二是可信监管追溯模块。可信品控模块由信息感知、数字化监测和机械化作业装备等技术支撑，主要通过传感器和监控设备自动感知环境数据，借助智能施肥等装备替代人工操作，并将茶叶生长过程数字化。物联网设备自动获取数据的方式可有效防止人工操作存在的误输入或恶意篡改数据的问题，有效提高数据真实性和可信度。而后将数据汇聚到企业的边缘计算中心内，由边缘计算中心对数据进行智能处理，并将所有数据存储在本地数据库中，上传关键品控数据到区块链中。可信监管追溯模块通过统计分析区块链内的数据，为监管部门和消费者提供监管和查看的功能，以网页、APP和微信小程序的形式呈现。监管部门作为系统中权限最高的角色，有权查看茶叶生产全过程信息，实时监管链上其他节点操作是否规范，在出现问题时对问题产品进行质量安全追踪[16]。对于消费者，系统为其提供溯源信息查询服务，保证消费者获取到真实未被篡改的数据，但其只能获取到所购买产品相关的品控信息。

图1 系统总体框架图Fig.1 Overall system framework

3.2 系统体系结构

基于边缘智能的茶叶可信品控系统体系结构如图2 所示，主要由数据感知层、边缘层、存储层和应用层构成。

图2 系统体系结构图Fig.2 System architecture

感知层使用传感器、控制器、摄像监控等设备，对茶叶生长过程中的环境信息、生长状态、投入品信息等进行实时动态监测、自动化获取，为边缘层分析决策提供实时的数据来源。

边缘层由边缘服务器和边缘网关等边缘计算设备组成，对海量底层数据的智能分析、实时处理和存储都在边缘计算设备上进行。感知层设备计算存储能力较弱，难以对感知数据进行及时处理，边缘计算设备拥有足够的计算资源和存储空间，通过对感知层数据的分析，可以实现一些个性化功能，如对作业设备远程控制，实现对环境的远程调控，对异常数据进行信息预警等，从而达到对茶叶生产加工过程的精准控制和数字化管理。

存储层由去中心化数据库区块链和结构化数据库组成，链上链下双模存储。链下数据库保存了企业的所有数据，同时根据链码定义的规则将关键数据上传到区块链中。区块链保证链上的数据不会被篡改，链下数据库满足了企业对于保护隐私数据的需求。

应用层包括用户所需的各种特色服务平台，用于用户与区块链平台、底层设备之间的交互。主要服务对象有企业、监管部门和消费者。企业通过平台查看预警信息、管理生产数据。监管部门监督企业的操作是否规范，信息是否属实，进而对食品质量安全进行有力督查。消费者通过平台获取真实可靠的产品溯源数据，并可以提交反馈信息给相关机构。

3.3 茶叶可信品控方法架构

茶叶可信品控方法使用边缘智能技术对生产加工过程进行控制和监测，其架构如图3 所示。此方法的数据获取部分包括以下两个模块。

图3 茶叶可信品控方法架构图Fig.3 Tea trusted quality control method architecture

信息感知设备包括地理信息系统（Geographic Information System，以下简称“GIS”）、传感器、摄像头等。借助GIS 技术能够对茶园选址和布局进行合理规划，有利于建立生态茶园。传感器和摄像监控设备采集的环境数据蕴含着大量的价值信息，通过人工智能算法实时提取数据的隐藏价值，可以检测数据的真实性，并为企业管理员提供预警信息。如根据视频图像信息判断茶叶的病虫害情况，并进行信息预警，使得管理员能及时采取应对措施。茶叶生长的不同阶段对环境的要求不同，使用传感器对茶园光照、土壤、空气、降雨量等数据实时监控，在边缘端对数据进行检测和分析，使得环境数据出现异常时能够及时通知管理员进行调整，保证茶叶在最适宜的环境中生长。

机械化生产设备依靠机器视觉、路径导航、智能控制等技术支撑，实现传统农业机器换人的工作。使用机械化设备取代人工操作，完成农业生产场景中的各种农事操作，实现精准控制和智能作业，可以在源头对茶叶质量进行监控。如茶叶的水肥药一体化技术，通过监测茶园土壤和空气墒情数据，感知到水肥药需求信息，根据实际需要，将肥料或农药和水以一定比例混合，定时定量地灌溉到茶树生长区域，并生成水肥药配比记录、灌溉记录和土壤空气墒情数据传输到边缘计算设备处理后上传到区块链。精准的水肥药投入技术，避免了过度的施肥打药行为，预防农业污染，自动化录入农事操作记录，防止人为篡改，为消费者提供可靠的溯源信息来源。

针对机械化生产设备和信息感知设备上传的数据，边缘计算设备通过智能算法和数据分析程序对信息进行及时处理。智能算法是部署在边缘计算设备上的预先训练好的模型，主要通过分析传感器和监控设备采集的数据，生成茶叶品质信息。数据分析程序针对机械化生产设备运行中产生的生产日志，如农事操作信息、采收信息、加工信息，以及根据预置条件判断环境数据，生成对应的施肥灌溉记录、采收记录、加工记录和预警信息。最后，将相关预警信息发送给企业管理员，茶叶品质信息、生产加工记录等品控数据传输到区块链中，为监管部门和消费者提供可供监管和查询的数据来源。

3.4 数据分级存储

为实现茶叶品控数据的统一监管和实时追溯，企业需要将关键数据记录在区块链平台中。由于区块链内的数据是公开透明的，企业隐私数据无法得到保护，影响企业参与建设茶叶质量监管追溯体系的积极性，因此，论文根据关键信息的隐私程度和数据大小不同，设计多种存储模式对数据进行分级存储，数据存储模式图如图4所示。

图4 数据存储模式图Fig.4 Data storage mode

此存储模式将茶叶品控数据分为公开数据、隐私数据和文件数据，针对不同类型数据，采用不同存储方式。公开数据的重要程度高且体积小，采取明文存储的方式传入区块链中。对于隐私数据，利用AES加密算法进行加密后将密文上传到区块链内，密钥存储在本地数据库。授权节点（如监管部门）需要查看数据时，通过获取密钥对隐私数据进行解密即可获取到数据。文件数据具有容量大，存储代价高的特性，存入区块链后会影响区块链的存储同步效率，因此对其采取摘要存储的方式，使用SHA256 算法计算摘要值存入区块链内，完整数据存入链下数据库中。用户在验证数据是否被篡改时，取出摘要值与本地文件计算出的摘要值进行对比，即可判断数据是否一致。

4 系统实现

4.1 实现流程

论文根据对实际应用场景的需求分析，结合实地调查情况，建立了基于边缘智能的茶叶可信品控系统，以网页和微信小程序的形式向企业、监管部门、消费者提供相应的功能。系统采用Hyperledger Fabric联盟链作为数据存储平台，Golang 作为智能合约编写语言，设计区块链系统底层架构。针对监管部门和企业的实际需求，基于layui、微信小程序和Spring MVC 等技术框架，以MySQL 为结构化数据库，实现了Web 端和移动端的前后端服务。此外，为便于消费者获取溯源信息，系统采用JavaScript、HTML、CSS等开发语言，构建了适配移动端设备的动态网页，使得追溯码能够被移动端任意浏览器APP 解析并获取信息，简化了溯源信息的查询方式。

系统的实现流程如图5 所示。用户登录或注册账号进入系统，系统通过用户填写的账号信息判断用户的角色，根据不同的用户角色授予相应的权限和功能，并调用Restful API将用户对数据管理和查询的请求提交到服务器后端。物联网等终端设备产生的边缘数据直接与后端接口交互，由后端对数据进行转换、处理后，存入私有数据库中。最后，系统根据定义好的代码逻辑调用智能合约，将关键数据存入区块链中。当区块链网络收到交易提案后，首先通过SDK向Peer节点发送gRPC 服务调用，调用时需要在SDK中配置MSP 证书用于身份认证。身份验证通过后，链码容器通过链码部署时的Shim API 执行操作，使用getState 方法读取状态数据库和putState 方法向账本中提交数据。若调用链码为读取数据则Peer 节点无需进行共识，直接从账本数据库获取查询状态，若调用链码为修改账本内容，则需要经过Peer节点间进行共识排序后再完成执行[17]。

图5 系统实现流程图Fig.5 Flowchart of system realization

4.2 功能演示

企业Web 端管理界面如图6 所示。企业用户在登录系统后，能够对茶叶生产加工全过程进行监控，主要包括对生产基地、生产设备、监测信息、生产操作和企业用户几个模块的管理。此外，在监测数据异于预置的条件时，系统会向用户发送告警信息，方便企业及时发现并处理影响茶叶品控的隐患问题。

图6 企业信息管理界面图Fig.6 Enterprise information management interface

监管部门监管界面图如图7 所示。监管部门能够查看整个联盟链的数据信息，包括区块链内的企业节点信息、链码信息、区块信息等。监管者通过对区块链内信息的实时监控，根据存证信息对茶叶品控数据进行核查并判断产品真伪，最终实现茶叶品控数据的可信获取和流通。

图7 监管界面图Fig.7 Supervision interface

茶叶品控信息溯源界面如图8 所示。系统为不同批次的产品制定相应的追溯二维码，消费者通过扫描产品上的二维码可以获取到所购买产品的完整溯源信息。此信息是经过区块链核验的未被篡改的数据，经由第三方监管部门核查验证，保证了消费者所查询到数据的可信性。

图8 信息溯源界面图Fig.8 Information traceability interface

5 结束语

本文在传统茶叶质量监管追溯系统基础上，结合区块链和边缘智能技术，设计了基于边缘智能的茶叶可信品控系统架构。针对茶叶生产加工过程中的特点和传统茶叶质量监管追溯系统存在的问题提出技术方案。从数据获取源头出发，基于物联网、机械化作业装置等设备自动化作业和获取数据，使用边缘智能技术对茶叶品控数据进行真实性验证，对于隐私数据，采用分级加密方式，存储到本地数据库和区块链中。最后，构建了基于边缘智能的茶叶可信品控系统，满足监管部门、企业和消费者的不同需求，为用户提供多平台的信息监察与管理服务，实现茶叶品控数据的可信获取与共享。