一种用于农产品农残检测流程管理的系统及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种用于农产品农残检测流程管理的系统及装置，涉及农产品农残检测流程管理技术领域，其可以提高农产品质量安全监管的效率和效果，保障消费者的健康；该系统和装置不涉及检测农残的具体设备和方法，而是基于人工智能、物联网、区块链等技术，实现对农产品从种植生长、到生产加工、到流通运输、再到终端销售的全流程数据的记录、管理、查询和分析。查询和分析。

【技术实现步骤摘要】
一种用于农产品农残检测流程管理的系统及装置


[0001]本专利技术属于涉及农产品农残检测流程管理
，尤其涉及一种用于农产品农残检测流程管理的系统及装置。

技术介绍

[0002]一、现有技术的技术方案包括1、基于云计算技术，将各个检测点的数据上传到云端，然后通过云端的数据处理和分析，得到农残的种类和含量，并进行统一的管理和监控。该方案的优点是可以实现样品的快速识别、追溯和管理。通过与农残检测设备连接或手动输入，系统能够采集农产品样本的检测数据，如农产品来源、批次信息、检测时间等，并将其存储在中央数据库中，便于后期对数据进行处理，这高了数据的准确性、易读性、安全性和可靠性。
[0003]基于区块链技术将各个检测点的数据加密并分布式存储在多个节点上，然后通过区块链网络的共识机制和智能合约，验证和更新数据，并进行去中心化的管理和监控。该方案的优点是可以实现数据的透明性和不可篡改性，提高数据的信任度和可追溯性。
[0004]基于物联网技术将各个检测点的设备连接起来，形成一个智能网络，然后通过物联网平台的数据采集和分析，得到农残的种类和含量，并进行智能化的管理和监控。该方案的优点是可以实现设备的远程控制和优化配置，提高设备的效率和性能。
[0005]在每个农产品样品上贴上一个条码标签，然后通过扫描仪或手机扫描条码，获取样品的信息，如来源、种类、重量等，并将信息上传到一个数据库中，然后根据数据库中的信息，生成一个检测任务单，并将任务单分配给相应的检测人员或设备，完成检测后，将检测结果输入到数据库中，并生成一个检测报告。
[0006]（1）流程管理：该系统能够自动化管理农残检测流程。它提供了一个可视化的流程管理界面，可以设置检测流程的各个阶段和任务，分配任务给不同的操作员，并监控任务的执行情况。操作员可以在系统中查看和更新任务状态，以及上传相关文档和数据。
[0007]（2）报告生成：基于采集的数据，该系统能够生成农残检测报告。系统具备报告模板和自定义选项，可以根据用户的需求生成符合标准要求的报告。报告可以包括检测结果、样本信息、分析方法和风险评估等内容，并可以以多种格式输出。
[0008]（3）数据分析：系统还具备数据分析功能，可以对存储的数据进行统计和分析。通过数据分析，用户可以获取农残检测的趋势和统计数据，从而辅助农产品质量管理和风险评估工作。
[0009]二、技术存在的缺陷尽管农产品农残检测管理系统及装置在流程管理方面提供了一些创新，但仍存在一些潜在的缺陷：1、依赖性：该系统需要与农残检测设备进行连接或手动输入数据才能实现功能。因此，它的有效性和可行性取决于检测设备的稳定性和数据准确性。如果设备出现故障或数据输入有误，或云端服务器的性能和容量不足，会出现网络故障或服务器故障，可能会影
响整个流程管理、数据处理和报告生成的准确性。
[0010]兼容性：由于农残检测设备的种类和品牌繁多，该系统需要与各种不同类型的设备进行兼容，这可能需要额外的技术和资源来确保系统与各种设备的无缝集成。
[0011]用户培训：使用该系统需要操作员具备一定的技术和操作知识。系统的界面和功能可能需要一定的培训才能熟练操作。如果操作员对系统的使用不熟悉，可能会导致操作错误、数据输入不准确或流程管理混乱，从而影响整个检测流程的可靠性和有效性。
[0012]系统安全性：由于该系统涉及农产品检测数据的采集和存储，系统的安全性和数据保护成为一个重要的问题。必须采取适当的安全措施来防止未经授权的访问、数据泄露或篡改。系统需要具备强大的数据加密和访问权限控制功能，以确保农产品样本数据的保密性和完整性。
[0013]综上所述，农产品农残检测管理系统及装置在农残检测流程管理方面提供了一定的优势，但仍面临一些潜在的缺陷，如依赖性、兼容性、用户培训、系统安全性的挑战。针对这些缺陷，未来的改进和研发工作需要集中在提高系统的稳定性、兼容性和用户友好性，以及加强系统的数据安全保护和适应性能力。

技术实现思路

[0014]本专利技术所要解决的技术问题是针对
技术介绍
的不足提供一种用于农产品农残检测流程管理的系统及装置，其可以提高农产品质量安全监管的效率和效果，保障消费者的健康。该系统和装置不涉及检测农残的具体设备和方法，而是基于人工智能、物联网、区块链等技术，实现对农产品从种植生长、到生产加工、到流通运输、再到终端销售的全流程数据的记录、管理、查询和分析。
[0015]本专利技术为解决上述技术问题采用以下技术方案：一种用于农产品农残检测流程管理的系统，具体包含如下：溯源码管理模块，用于为实现对产品从产出到售卖的全程跟踪，提供溯源信息获取便捷入口、满足防伪验真等需求，系统统一生成溯源码，并将分配的溯源码绑定到相应到产品批次上去；消费端，用于以贴在商品包装上的印有MID的实体溯源码为入口，用户使用微信/支付宝即可扫码查询该产品的溯源信息，包括产品详情、生产商信息、种养殖/生产过程、流通过程、品质检测信息；刮开溯源码底部涂层获取验真校验码，可查验该品是否存在仿冒可疑情况，如果存在，则一键上报麦麦溯源管理服务中心；数据处理模块，用于通过大数据平台的数据采集、数据分层、数据挖掘、深度学习、智能预测大大提升溯源的科学性、有效性和可靠性，并为行业协会和相关监管机构提供有价值的参考信息。
[0016]作为本专利技术一种用于农产品农残检测流程管理的系统的进一步优选方案，包含数据采集环节、数据预处理环节、特征提取与选择环节、模型构建与训练环节、农残检测环节、数据管理与报告生成环节、用户权限管理环节、系统监控与维护环节八个环节：其中，数据采集环节：在农产品农残检测流程中，需要采集样品数据；通过接口与外部设备连接，实时获取农产品样品；采集的数据包括样品来源、采样时间、地点等信息，并将其传输到系统的数据库；
数据预处理环节：在数据采集后，系统对采集到的原始数据进行预处理；预处理过程包括数据清洗、去除噪声、标准化等步骤，以确保后续分析的准确性和一致性；预处理算法可以应用数据挖掘和统计方法，对数据进行修正和转换；特征提取与选择环节：在数据预处理之后，利用机器学习和数据挖掘技术对样品数据进行特征提取与选择；通过对样品数据进行分析，提取出与农残含量相关的特征，特征提取算法可以使用统计模型、图像处理算法、频谱分析方法；模型构建与训练环节：在特征提取与选择之后，根据已知的农残样品数据构建和训练预测模型；模型的构建可以基于机器学习算法，训练过程包括特征工程、模型参数的优化和调整，以提高模型的准确性和泛化能力；农残检测环节：在模型训练完成后，将其部署到实际的农残检测环节；当新的农产品样品进入系统时，将采集到的样品数据输入到训练好的模型中进行预测；模型根据样品的特征值和已有的知识，预测样品中农残的含量；将检测结果保存到数据库，并提供给相关人员进行进一步分析和决策；数据管理与报告生成环节：还包括一个数据管理模块，用于对农产品农残检测管理系统还具备数据管理和报告生成的功能；将检测结果和相关信息存储在数据库中，以便后续的数据分析和查询；数据本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种用于农产品农残检测流程管理的系统，其特征在于：具体包含如下：溯源码管理模块，用于为实现对产品从产出到售卖的全程跟踪，提供溯源信息获取便捷入口、满足防伪验真等需求，系统统一生成溯源码，并将分配的溯源码绑定到相应到产品批次上去；消费端，用于以贴在商品包装上的印有MID的实体溯源码为入口，用户使用微信/支付宝即可扫码查询该产品的溯源信息，包括产品详情、生产商信息、种养殖/生产过程、流通过程、品质检测信息；刮开溯源码底部涂层获取验真校验码，可查验该品是否存在仿冒可疑情况，如果存在，则一键上报麦麦溯源管理服务中心；数据处理模块，用于通过大数据平台的数据采集、数据分层、数据挖掘、深度学习、智能预测大大提升溯源的科学性、有效性和可靠性，并为行业协会和相关监管机构提供有价值的参考信息。2.根据权利要求1所述的一种用于农产品农残检测流程管理的系统，其特征在于：包含数据采集环节、数据预处理环节、特征提取与选择环节、模型构建与训练环节、农残检测环节、数据管理与报告生成环节、用户权限管理环节、系统监控与维护环节八个环节：其中，数据采集环节：在农产品农残检测流程中，需要采集样品数据；通过接口与外部设备连接，实时获取农产品样品；采集的数据包括样品来源、采样时间、地点等信息，并将其传输到系统的数据库；数据预处理环节：在数据采集后，系统对采集到的原始数据进行预处理；预处理过程包括数据清洗、去除噪声、标准化等步骤，以确保后续分析的准确性和一致性；预处理算法可以应用数据挖掘和统计方法，对数据进行修正和转换；特征提取与选择环节：在数据预处理之后，利用机器学习和数据挖掘技术对样品数据进行特征提取与选择；通过对样品数据进行分析，提取出与农残含量相关的特征，特征提取算法可以使用统计模型、图像处理算法、频谱分析方法；模型构建与训练环节：在特征提取与选择之后，根据已知的农残样品数据构建和训练预测模型；模型的构建可以基于机器学习算法，训练过程包括特征工程、模型参数的优化和调整，以提高模型的准确性和泛化能力；农残检测环节：在模型训练完成后，将其部署到实际的农残检测环节；当新的农产品样品进入系统时，将采集到的样品数据输入到训练好的模型中进行预测；模型根据样品的特征值和已有的知识，预测样品中农残的含量；将检测结果保存到数据库，并提供给相关人员进行进一步分析和决策；数据管理与报告生成环节：还包括一个数据管理模块，用于对农产品农残检测管理系统还具备数据管理和报告生成的功能；将检测结果和相关信息存储在数据库中，以便后续的数据分析和查询；数据库可以采用关系型数据库或者分布式数据库等技术，确保数据的安全性和可靠性；根据用户需求生成农残检测报告；报告的内容包括样品信息、检测结果、农残含量分析等，以便用户进行决策和监管；生成报告的过程可通过模板引擎和数据可视化技术实现，以确保报告的可读性和易用性；用户权限管理环节：农产品农残检测管理系统提供用户权限管理功能，以确保系统的安全性和数据的隐私性；系统管理员可以设定不同用户角色和权限，以控制用户对系统的访问和操作。用户身份验证和访问控制可以采用加密算法和身份认证技术，确保系统的安
全性和可靠性；系统监控与维护环节：系统管理员可以监控系统的运行状态、资源利用情况和异常情况，及时采取措施进行故障排查和修复；系统监控可以通过日志记录、告警机制和远程监控方式实现，确保系统的高可用性和稳定性。3.根据权利要求2所述的一种用于农产品农残检测流程管理的系统，其特征在于：农产品农残检测管理系统，具体包含以下部分：其中，农产品信息采集模块，用于采集待检测农产品的基本信息，如品种、产地、批次、重量，并生成二维码标签附在农产品上；农产品样品制备模块，用于对待检测农产品进行样品制备，如切割、研磨、混合、称重，并将样品装入标准试管中；农产品样品分配模块，用于根据不同的检测项目和方法，将样品试管分配到相应的检测设备上，并记录样品试管的位置和状态；农产品样品检测模块，用于对样品试管中的农产品进行农药残留检测，并将检测结果上传到数据库中；农产品检测结果分析模块，用于对检测结果进行分析和评价，并生成检测报告；农产品检测结果反馈模块，用于将检测报告反馈给相关方，并提供追溯和查询功能。4.根据权利要求3所述的一种用于农产品农残检测流程管理的系统，其特征在于：还包含农产品农残检测管理装置，具体包含以下部分信息采集终端，用于通过扫描仪或摄像头设备采集待检测农产品的基本信息，并通过无线网络或有线网络与服务器通信；样品制备装置，用于对待检测农产品进行样品制备，包括切割机、研磨机、混合机、称重机等，并通过无线网络或有线...

【专利技术属性】
技术研发人员：闫健，吴沁霖，刘平红，
申请(专利权)人：江苏数农芯通数字科技有限公司，
类型：发明
国别省市：