基于物联网技术的猪胴体分割生产研究

张志明，王 辉，边传周，张一帆，牛卫红

(河南牧业经济学院，河南 郑州 450046)

猪肉作为消费者餐桌上的重要食品和营养源，有着强劲的市场需求。我国的猪肉产量和消费量已连续多年居世界第一。2017年和2018年我国猪肉产量分别为5493.5万t和5404万t，消费量均为5500万t左右[1-2]。同时，2017年和2018年进口猪肉分别为162万t和175万t，连续3年蝉联猪肉进口第一大国[3]。近年来，受非洲猪瘟、瘦肉精和注水肉等食品安全事件影响，消费者对猪肉安全的信心不断下降，甚至引起了一定程度的社会恐慌[4]。如何运用物联网技术加强猪肉生产监督和管理，缓解食品安全信任危机，并降低进出口逆差，已成为“互联网+”战略下消费者关注的焦点。

1 研究背景

物联网(Internet of Things，IOT)被称为继计算机、互联网之后信息产业发展的第三次浪潮，为企业生态模式创新注入了新的能量[5]。一些发达国家早在2005年就开始了物联网研究，如美国的“智慧地球”、日本的“i-Japan”和韩国的“u-Korea”战略等[6]。2009年温家宝总理提出了“感知中国”的物联网构思，我国近年来相继出台了《物联网“十二五”发展规划》等文件，加大了对物联网研究的投入。同时，国内外学者纷纷结合行业需求对物联网应用展开研究，畜牧生产中的物联网研究也开展得如火如荼。J. Hwang等[7]通过无线网实现了猪舍设备的自动控制，贾娜[8]借助物联网技术实现了奶牛育种优化，田健等[9]运用物联网技术实现了种猪精细养殖，何玲等[10]开发了生猪屠宰自动化监管系统。将先进的物联网技术与传统的畜牧生产相结合，符合我国“互联网+”发展战略和食品安全需求，具有广阔的应用市场和良好的商业价值[11]。

2 物联网技术

物联网是借助于智能传感器、RFID(Radio Frequency Identification，无线射频识别)、激光扫描仪、GPS(Global Positioning System，全球定位系统)、遥感等设备和系统，通过网络按照相关协议进行设备联网和通信，进而实现物品的智能识别、定位、跟踪、监控和管理的一种智能网络[12]。物联网是互联网技术的应用升级，充分实现了“人—机—物”之间的信息通信和智能化控制。

一般来说，物联网的基本架构由感知层、网络层和应用层构成，如图1所示。

图1 物联网架构图

针对猪胴体分割生产的物联网应用，感知层是用于生产数据的感知采集，它是物联网技术的核心和基础，如监测生产车间温度的传感器、用于猪胴体识别的RFID标签，以及监视生产过程的视频采集设备等。网络层是实现数据传输和信息通讯的媒介，包括互联网、传感器网络和通信网络三种，如感知设备获取的生产数据要通过传感器网络和通信网络传输到数据服务器，面向用户的移动端APP上信息查询则要依靠互联网访问数据服务器。应用层是面向企业管理实际需求的应用解决方案，通常具有信息查询、统计、分析和预警等功能，是物联网应用面向终端用户的信息综合管理平台。

3 猪胴体分割业务流程

猪胴体分割生产是指企业采购生猪屠宰后的白条胴体，经胴体分割加工成为可销售猪肉成品(如前腿肉、大排、肉方等)的过程。胴体分割有利于体现猪肉品质差异，提高猪肉的经济和食用价值，提升产品溢价能力。

胴体分割生产首先由采购员到屠宰站采购白条胴体，再将胴体进行标识、称重入原材料库；然后由车间主任根据生产计划到原材料库取料生产，并在生产流水线上完成产品名称标识、称重和包装；最后经仓库管理员登记入成品库。笔者通过对某企业实地调研，发现其存在以下具有代表性的问题：(1)人工采集数据的效率低、脏数据多。(2)生产数据不完整，产品信息溯源难度大。(3)生产过程监管不完善，存在监管空白。(4)现行系统缺乏智能预警和应急处理机制。

4 胴体分割生产中的物联网应用研究

针对传统胴体分割生产中存在的问题，笔者运用物联网RFID、传感器和视频采集等技术自动捕获生产数据，并将数据经有线或无线网络传递给服务器，再由信息系统对数据进行汇总、统计和分析。当出现数据异常时，系统产生相应的智能预警，并实施应急处理，从而实现生产数据的自动化采集和生产过程的监控，提高胴体分割生产的效率，并实现过程可追溯。系统数据采集部署如图2所示。

图2 数据采集部署图

4.1 胴体自动化识别

为核算生产成本、降低损耗和实现生产过程可追溯，胴体分割生产需对胴体和产出产品进行标识和称重。系统采用了RFID技术实现胴体无接触识别，即在胴体上安装扎带式低频RFID标签，结合门禁式阅读器和具有RFID阅读器功能的称重器自动完成[13]。

RFID是一种非接触式的自动识别技术，它利用射频信号空间耦合实现信息传输，是物联网应用的核心技术之一[14]。RFID系统通常由标签、阅读器和天线构成，如图3所示。其中标签是存储商品的唯一标识码，阅读器借助于天线发出射频信号捕获标签信息，再将信息通过网络传递给信息系统[15]。

图3 RFID系统构成图

首先，系统在采购猪胴体入原材料库时使用低频RFID标签替代屠宰用的高频RFID标签，并为两种标签建立对应关系。其次，在分割生产取料时采用门禁式RFID阅读器读取胴体标签信息。系统为了减小阅读器和标签之间的距离，提高标签识别的准确率，阅读器采用了倒“品”字型的天线布局(即天线安装在门的左、下、右三个位置)。再次，胴体分割流水作业时，安装在各工位的RFID称重器会自动识别经过的胴体标签，且与对应产出的产品建立关联，从而实现生产的溯源追踪。最后产品包装入成品库，再由库存管理员借助于移动式RFID阅读器盘点库存，盘点数据经无线网络实时传输到服务器。

根据流水线各工位的分工，各工位的分割任务和流水顺序相对固定，即一个工位只负责分割一种产品，且操作顺序固定不变。安装在流水线各工位的RFID称重器预先编码，从而实现称重器和工位的关联。借助于职工出勤和工位分工信息，可以实现操作员和工位的对应。同时称重器可以借助其RFID阅读器功能识别胴体标签，实现胴体和产出产品的关联。由此系统就建立起“胴体—操作员—产品”的完整联系，进而实现胴体分割生产过程的完整追溯。

4.2 温度预警机制

温度控制在猪肉生产过程中至关重要，是保证猪肉生产安全的重要因素，胴体分割生产中主要包括原材料库、分割车间、成品库和运输车辆的温度控制。系统采用了温度传感器实时监测，并通过网络将温度信息上传到服务器。当温度出现异常时，信息系统会自动发出预警信号，并做出应急处理。

温度传感器是指将温度转化为容易被测量的电信号设备。胴体分割生产中的冷链运输和仓库的温度监控比较常见，此处不再赘述，这里仅介绍分割车间的温度控制。胴体分割有热剔骨、冷剔骨和预冷剔骨三种操作方法。预冷剔骨法是指将宰后热胴体送至0 ℃的预冷间，在3 h左右使肉的中心温度降到20 ℃，平均温度在10 ℃左右，再在20 ℃以下的分割车间进行分割[16]。预冷剔骨法具有易分割、肉质鲜和生产卫生等优势，被广泛采用。

系统在分割车间部署了多个温度传感器，形成了多个采样点呈树形分布的传感器网络，从而确保分割车间的温度达标。各温度传感器独立工作，在指定的时间间隔借助于ZigBee(一种低速短距离传输的无线网络协议)网络向路由器发送采集数据，再由路由器转发到服务器。信息系统根据事先设置的温度阈值进行判断，当车间温度高出阈值时发出预警提示，同时向制冷设备发出开启指令，直至温度调整到指定范围。系统结合车间实际需求，并为降低网络传输负荷，设置了温度传感器在规定的时间间隔(如5min)上报温度，而非实时上报。

4.3 生产过程监控

为加强对生产过程的监控，提高产品的溯源质量，系统在生产车间安装了视频采集装置，从而实现生产过程的实时监控和视频回放。同时，结合RFID标签在流水线的经过时间，以及该时间点系统显示的车间温度，通过视频合成技术生成产品溯源视频，实现消费者对生产过程的可视化监督。

系统在分割车间和流水线上部署多个视频采集点记录胴体走向。当胴体进入分割车间时，由RFID阅读器感知其标识，并通过后台信息系统记录该胴体，同时在相应的视频录像时间点上标注起始点。随后胴体进入流水线，由分布在流水线上的多个采集点依次记录其走向。当胴体到达分割工位时，由安装在工位上的采集点进行录像。整个视频采集过程以胴体走向和分割生产为主，依据时间顺序收集多个视频采集点的视频片段，综合温度传感器获取的温度信息，进行视频合成、编码、压缩，最终生成产品溯源视频。

产品溯源视频根据工位、胴体标识和时间节点，可以实现与产出产品之间的对应关系，将产品编码对应于溯源视频。消费者扫描产品二维码不单可以查看产品生产过程的文本信息，而且还可以观看到产品生产过程的溯源视频，从而实现生产过程的全程透明化监督。另外，考虑到视频占用存储空间过多的因素，实时监控视频原则上保存时长不超过15天，产品溯源视频保存时长以商品保质期向后推算90天为准，过期视频会被覆盖销毁，而溯源文本信息将长期保留。

5 关键技术研究

受生产车间低温环境和多传感器冲突等因素影响，系统进行了RFID标签选择、标签防碰撞和温度传感器部署等关键技术的研究。

5.1 RFID标签选择

猪胴体分割车间具有低温、多油的特点，工作环境差，不利于RFID标签的数据读取。经过试验比对，发现工作频率在30kHz～300kHz的低频RFID标签具有受温度和湿度影响小的优点，非常适用于低温潮湿环境。考虑到低频标签的阅读距离一般在1m之内，系统采用了倒“品”字型的阅读器天线布局，从而保证了RFID标签的有效识别。

5.2 标签防碰撞算法

标签碰撞是指多个标签向阅读器发出通信请求，发生共享信道冲突的现象。防碰撞算法研究是RFID技术应用的关键技术之一，国内外有不少学者就此进行了探索。参考管小卫[17]针对分组帧时隙ALOHA改进算法，将进入阅读器工作范围的标签按先后顺序分组，并周期性发送分组指令，标签根据其分组值的大小顺序响应。该算法在分组标签数量和帧长度相等时，系统吞吐率可以达到最高，即单位时间内阅读器成功读取标签的数量最多。

5.3 温度传感器布设

系统采用了多个温度传感器感知车间实时温度，多传感器的布设问题是国内外学者研究的热点。如彭秀媛等[18]提出的最佳平方逼近最小二乘法布设，温凯方[19]的鸽群算法布设等。系统在矩形分割车间的四周和对角线距地面2 m高度均匀布设传感器，若分割车间面积过大，也可以将矩形车间分割成多个小矩形，然后再布设传感器。生产车间内温度传感器布设如图4所示。

图4 生产车间内温度传感器布设示意图

为准确掌握车间温度，同时兼顾系统效率，系统设定每5 min进行一次温度取样，取样数据通过网络传递到服务器。当某个温度采集点发生异常时，信息系统会自动激活温度异常预警，并启动应急措施。

6 结论

将先进的物联网技术应用到传统猪胴体分割生产，借助于RFID、传感器和视频采集等物联网技术实现了生产数据自动化采集，降低了数据采集的错误概率，实现了生产安全预警和应急处理，并完善了猪肉产品生产过程的信息溯源。该研究在为传统猪胴体分割企业自动化生产赋能的同时，也为其它农牧类企业的智能化生产提供了参考。