一种基于区块链的农产品自动验货系统的制作方法

1.本发明涉及区块链技术领域，具体涉及一种基于区块链的农产品自动验货系统。


背景技术：

2.农产品通常没有统一明确的定价，通常农户和购买方根据当前市场行情，结合农产品的品质情况，在一定的范围内浮动议价确定收购价格。对于果蔬等季节性强且品种多样的农产品而言，议价就更显缺乏统一科学的标准。买卖双方需要围绕价格问题进行博弈。但往往效率低下，且最终的价格也不够合理。除关注价格外，购买方还需要花费较多时间对农产品的品质作出准确判断。条件允许情况下，购买方通常采用现场试吃某些品类的果蔬，来判断农产品的口感和品质情况。不仅耗时费力，也带来卫生问题。即便如此，也需要购买方有较多的经验，才能较为准确的把握农产品的品质情况。因而需要研究一种能够代替经验进行农产品的品质验证的技术方案。
3.中国专利cn107330581a，公开日为2017年11月7日，是与本技术最为接近的现有技术，其公开了一种基于区块链的农产品质量信息系统，包括：数据采集模块、区块信息构建模块、存储共享模块、评定模块和查询模块，其中：数据采集模块采集土壤信息和农产品种类信息，并以结构化数据的形式传输到区块信息构建模块；区块信息构建模块为农产品分配身份标签，将接收到的结构化数据构建成merkle树并进行数字签名和时间戳服务以形成区块信息，进行工作量证明后将该区块信息通过p2p传播；存储共享模块对接收到的区块信息进行工作量验证和数据检查后将该区块信息广播；评定模块根据区块信息对农产品进行质量评定得到质量分数；查询模块接收区块信息与质量分数生成查询二维码。其技术方案引入区块链技术，构建一个权威的统一的农产品质量信息系统。其虽然根据生长信息和土壤信息评定出农产品质量分数，但较为笼统，不适宜用作农产品的自动验货、辅助定价及交易决策中。


技术实现要素：

4.本发明要解决的技术问题是：目前缺乏农产品自动验货系统的技术问题。提出了一种基于区块链的农产品自动验货系统，本系统能够根据农产品的种植数据生成验货报告，使购买方掌握更多的农产品品质信息，辅助交易决策。
5.为解决上述技术问题，本发明所采取的技术方案为：一种基于区块链的农产品自动验货系统，部署在农贸市场，用于购买者对欲购买的农产品进行自动验货，包括：若干个种植数据站，部署在产地，接入若干个农户的若干个种植区，为种植区分配种植区编号，将种植区编号关联农户，收集并存储种植区的种植数据，所述种植数据包括种类、面积、种植时间和生长环境数据，将种植数据与种植区编号关联，所述种植数据站将收集到的种植数据通过区块链进行存证；验货客户端，与验货服务器连接，接收购买者输入的种植区编号和农产品种类；验货服务器，与若干个种植数据站和验货客户端通信连接，为每种农产品存储有验货模型，接收验货客户端发送的种植区编号和农产品种类，调取种植区的种植数据，将
种植数据输入验货模型，所述验货模型输出农产品验货报告，所述验货报告包括种子品种评级、生长时长和生长环境评级。
6.作为优选，所述种植数据站为接入的每个农户在区块链上开设账户，农户保存账户的私钥，当验货服务器收到验货客户端发送的验货请求时，农户通过验货客户端输入私钥进行授权，所述种植数据站每年为农户预先存入若干个代币，代币数量与农户名下种植区面积匹配，农户每次授权验货时，所述验货服务器均收取一定的手续费，若预先存入的代币被耗尽，则农户需要购买代币后才能授权验货。
7.作为优选，当农作物收获后，农户主动发起验货，构建智能合约，并将种植区编号、农产品种类及验货报告存储在智能合约中，所述智能合约开设有账户，农户存入若干个代币在所述智能合约的账户中作为抵押，农户将智能合约展示给购买者，若购买者选择挑战智能合约显示的验货报告，则将指定数量的代币转账至智能合约的账户，以启动智能合约的验货请求，所述智能合约向验货服务器发起验货请求，并提交种植区编号和农产品种类，获取验货报告，将验货报告发送给购买者指定的查看地址，并将最新获得的验货报告与智能合约中存储的验货报告对比，若最新获得的验货报告与智能合约中存储的验货报告不同，则智能合约赌输，将智能合约中的全部代币转账至发起挑战的购买者的账户中，反之，若最新获得的验货报告与智能合约中存储的验货报告相同，则不做操作，所述智能合约的账户中的抵押代币将获得增加。
8.作为优选，多个所述购买者将每个农作物种类市面上的种子品种，按若干个口感特色分别进行评级，将评级公开并上传区块链，所述验货服务器统计获得多数评级结果作为对应口感特色下的最终种子品种评级，将最终评级写入验货模型，购买者发起验货时，通过验货客户端选择所需要的口感特色，所述验货模型调取对应口感特色对应的种子品种评级，获得种植区使用的种子品种评级结果，写入验货报告中。
9.作为优选，制定生长环境分类标签，所述生长环境分类标签包括温度标签、土壤湿度标签、光照标签、温差标签和土壤酸碱度标签，所述温度标签取值包括温度低、温度中度和温度高，所述湿度标签取值包括土壤湿度不足、土壤湿度中度和土壤湿度过大，所述光照标签取值包括光照不足、光照中度和光照过多，所述温差标签取值包括温差低、温差中度和温差高，所述土壤酸碱度标签取值包括土壤偏酸性、土壤中性和土壤偏碱性，多个购买者分别为每个生长环境分类标签的每个取值制定划分区间，所述验货服务器统计每个生长环境分类标签的多数划分区间作为对应生长环境分类标签的最终划分区间，所述验货服务器将最终划分区间公开，多个购买者为每个农产品的每个口感特色制定评级生长环境分类标签取值组合，所述验货服务器统计每个农作物品种的每个口感特色下的每个评级的多数生长环境分类标签取值组合，作为口感特色下每个评级等级的生长环境分类标签取值组合，购买者发起验货时，通过验货客户端选择所需要的口感特色，所述验货模型调取对应口感特色的每个评级等级的生长环境分类标签取值组合，调取对应种植区的种植数据，代入划分区间获得种植数据的分类标签取值，将种植数据的分类标签取值与每个评级等级的生长环境分类标签取值组合对比，获得农产品在口感特色下的评级，将评级结果写入验货报告。
10.作为优选，为每个农作物划分生长阶段，每个生长阶段均关联一组生长环境分类标签取值组合，多个购买者为每个生长阶段下可能的生长环境分类标签取值组合，按口感特色划分评级等级，所述验货服务器统计口感特色下，每个生长阶段下可能的生长环境分
类标签取值组合被划分的多数评级等级，作为口感特色下每个生长阶段的生长环境分类标签取值组合对应的评级等级；购买者发起验货时，所述验货模型调取对应种植区的种植数据，根据种植时间推算农作物的生长阶段，获得每个生长阶段下的生长环境分类标签取值，与购买者所选择口感特色下的每个生长阶段的生长环境分类标签取值组合对应的评级等级对比，获得生长环境评级结果，写入验货报告。
11.作为优选，所述种植数据站每个种植区建立存储轨，所述存储轨采用顺序存储结构，所述数据采集站周期性将种植数据存入所述存储轨，所述存储轨起始端建立一个初始的存证点，所述存证点占用预设长度的存储空间，初始的存证点内存储有随机数，所述随机数作为初始的关联哈希值，所述数据采集站周期性为所述存储轨建立新的存证点，提取最新的两个存证点之间的种植数据的哈希值存入存证点，将存证点存储的哈希值与上一个存证点内存储的关联哈希值一起提取哈希值，作为新的关联哈希值，存入最新的存证点内，所述数据采集站以预设的周期将最新的关联哈希值一起提取哈希值，作为存证哈希值上传区块链存储，获得对应的区块高度和区块哈希值，存入最新的存证点内。
12.作为优选，所述数据采集站生成新的关联哈希值时，将最新的两个存证点之间的种植数据按预设长度打散为子数据，随机从全部子数据中挑选一个子数据，将挑选出的子数据与最新的关联哈希值一起提取哈希值作为特征哈希值，使每个存储轨的特征哈希值的末尾n位相同，若某个存储轨的全部子数据均不能得到符合要求的特征哈希值，则所述数据采集站将全部存储轨的种植数据进一步打散为更小的子数据，再次构建每个存储轨的特征哈希值，使全部存储轨的特征哈希值的末尾n位相同。
13.作为优选，所述存储轨具有数字编号，所述存储轨的特征哈希值的大小顺序与存储轨数字编号的大小顺序匹配。
14.本发明的实质性效果是：通过调取种植数据，根据农作物的生长环境得出农产品的验货报告，使购买者掌握更为全面的农产品的品质信息，辅助交易决策；通过农户授权才能进行验货，能够避免大量无购买意愿的验货请求，降低系统负荷；通过智能合约和抵押，提高验货报告的可信度，减少购买方需要进行验货的次数，提高交易效率；通过建立不同口感的验货模型，使购买方能够准确的掌握农产品的口感信息，更加有助于农产品的购买决策。
附图说明
15.图1为实施例一自动验货系统结构示意图。
16.图2为实施例一智能合约执行示意图。
17.图3为实施例一生长环境分类标签示意图。
18.图4为实施例二种植数据站存储种植数据示意图。
19.其中：10、种植区，20、种植数据站，21、关联哈希值，22、存证点，23、存证哈希值，24、子数据，25、特征哈希值，26、存储轨，30、验货客户端，40、验货服务器，50、验货报告，60、区块链，510、生长环境分类标签，511、温度标签，512、土壤湿度标签，513、光照标签，514、温差标签，515、土壤酸碱度标签。
具体实施方式
20.下面通过具体实施例，并结合附图，对本发明的具体实施方式作进一步具体说明。
21.实施例一：一种基于区块链的农产品自动验货系统，部署在农贸市场，用于购买者对欲购买的农产品进行自动验货，请参阅附图1，本系统包括：若干个种植数据站20，部署在产地，接入若干个农户的若干个种植区10，为种植区10分配种植区10编号，将种植区10编号关联农户，收集并存储种植区10的种植数据，种植数据包括种类、面积、种植时间和生长环境数据，将种植数据与种植区10编号关联，种植数据站20将收集到的种植数据通过区块链60进行存证；验货客户端30，与验货服务器40连接，接收购买者输入的种植区10编号和农产品种类；验货服务器40，与若干个种植数据站20和验货客户端30通信连接，为每种农产品存储有验货模型，接收验货客户端30发送的种植区10编号和农产品种类，调取种植区10的种植数据，将种植数据输入验货模型，验货模型输出农产品验货报告50，验货报告50包括种子品种评级、生长时长和生长环境评级。
22.种植数据站20为接入的每个农户在区块链60上开设账户，农户保存账户的私钥，当验货服务器40收到验货客户端30发送的验货请求时，农户通过验货客户端30输入私钥进行授权，种植数据站20每年为农户预先存入若干个代币，代币数量与农户名下种植区10面积匹配，农户每次授权验货时，验货服务器40均收取一定的手续费，若预先存入的代币被耗尽，则农户需要购买代币后才能授权验货。
23.当农作物收获后，请参阅附图2，农户主动发起验货，构建智能合约，并将种植区10编号、农产品种类及验货报告50存储在智能合约中，智能合约开设有账户，农户存入若干个代币在智能合约的账户中作为抵押，农户将智能合约展示给购买者，若购买者选择挑战智能合约显示的验货报告50，则将指定数量的代币转账至智能合约的账户，以启动智能合约的验货请求，智能合约向验货服务器40发起验货请求，并提交种植区10编号和农产品种类，获取验货报告50，将验货报告50发送给购买者指定的查看地址，并将最新获得的验货报告50与智能合约中存储的验货报告50对比，若最新获得的验货报告50与智能合约中存储的验货报告50不同，则智能合约赌输，将智能合约中的全部代币转账至发起挑战的购买者的账户中，反之，若最新获得的验货报告50与智能合约中存储的验货报告50相同，则不做操作，智能合约的账户中的抵押代币将获得增加。抵押代币形成了对农产品的品质的保证和抵押。
24.多个购买者将每个农作物种类市面上的种子品种，按若干个口感特色分别进行评级，将评级公开并上传区块链60，验货服务器40统计获得多数评级结果作为对应口感特色下的最终种子品种评级，将最终评级写入验货模型，购买者发起验货时，通过验货客户端30选择所需要的口感特色，验货模型调取对应口感特色对应的种子品种评级，获得种植区10使用的种子品种评级结果，写入验货报告50中。
25.制定生长环境分类标签510，生长环境分类标签510包括温度标签511、土壤湿度标签512、光照标签513、温差标签514和土壤酸碱度标签515，温度标签511取值包括温度低、温度中度和温度高，湿度标签取值包括土壤湿度不足、土壤湿度中度和土壤湿度过大，光照标签513取值包括光照不足、光照中度和光照过多，温差标签514取值包括温差低、温差中度和温差高，土壤酸碱度标签515取值包括土壤偏酸性、土壤中性和土壤偏碱性，多个购买者分
别为每个生长环境分类标签510的每个取值制定划分区间，验货服务器40统计每个生长环境分类标签510的多数划分区间作为对应生长环境分类标签510的最终划分区间，验货服务器40将最终划分区间公开。请参阅附图3，多个购买者为每个农产品的每个口感特色制定评级生长环境分类标签510取值组合，验货服务器40统计每个农作物品种的每个口感特色下的每个评级的多数生长环境分类标签510取值组合，作为口感特色下每个评级等级的生长环境分类标签510取值组合，购买者发起验货时，通过验货客户端30选择所需要的口感特色，验货模型调取对应口感特色的每个评级等级的生长环境分类标签510取值组合，调取对应种植区10的种植数据，代入划分区间获得种植数据的分类标签取值，将种植数据的分类标签取值与每个评级等级的生长环境分类标签510取值组合对比，获得农产品在口感特色下的评级，将评级结果写入验货报告50。
26.为每个农作物划分生长阶段，每个生长阶段均关联一组生长环境分类标签510取值组合，多个购买者为每个生长阶段下可能的生长环境分类标签510取值组合，按口感特色划分评级等级，验货服务器40统计口感特色下，每个生长阶段下可能的生长环境分类标签510取值组合被划分的多数评级等级，作为口感特色下每个生长阶段的生长环境分类标签510取值组合对应的评级等级；购买者发起验货时，验货模型调取对应种植区10的种植数据，根据种植时间推算农作物的生长阶段，获得每个生长阶段下的生长环境分类标签510取值，与购买者所选择口感特色下的每个生长阶段的生长环境分类标签510取值组合对应的评级等级对比，获得生长环境评级结果，写入验货报告50。
27.实施例二：一种基于区块链的农产品自动验货系统，本实施例在实施例一的基础上，对种植数据站20的数据安全，提供了具体的改进。请参阅附图4，在本实施例中，种植数据站20每个种植区10建立存储轨26，存储轨26采用顺序存储结构，数据采集站周期性将种植数据存入存储轨26，存储轨26起始端建立一个初始的存证点22，存证点22占用预设长度的存储空间，初始的存证点22内存储有随机数，随机数作为初始的关联哈希值21，数据采集站周期性为存储轨26建立新的存证点22，提取最新的两个存证点22之间的种植数据的哈希值存入存证点22，将存证点22存储的哈希值与上一个存证点22内存储的关联哈希值21一起提取哈希值，作为新的关联哈希值21，存入最新的存证点22内，数据采集站以预设的周期将最新的关联哈希值21一起提取哈希值，作为存证哈希值23上传区块链60存储，获得对应的区块高度和区块哈希值，存入最新的存证点22内。
28.数据采集站生成新的关联哈希值21时，将最新的两个存证点22之间的种植数据按预设长度打散为子数据24，随机从全部子数据24中挑选一个子数据24，将挑选出的子数据24与最新的关联哈希值21一起提取哈希值作为特征哈希值25，使每个存储轨26的特征哈希值25的末尾n位相同，若某个存储轨26的全部子数据24均不能得到符合要求的特征哈希值25，则数据采集站将全部存储轨26的种植数据进一步打散为更小的子数据24，再次构建每个存储轨26的特征哈希值25，使全部存储轨26的特征哈希值25的末尾n位相同。如一个存储轨26的标识哈希值末尾3位为a28，则其他存储轨26的特征哈希值25末尾3位也必须取值a28，末尾3位取值的概率为16的3次方分之一，为1/4096。因而尝试截取4千次子数据24，概率学上来讲，会至少满足一次末尾取值为a28的特征哈希值25。若实际执行中需要消耗较长时间，可降低为末尾2位相同。反之，实际执行中消耗时间过短，可以进一步增加要求相同的
末尾数的数量。存储轨26具有数字编号，存储轨26的特征哈希值25的大小顺序与存储轨26数字编号的大小顺序匹配。如编号01的存储轨26的特征哈希值25，就需要比编号02的存储轨26的特征哈希值25要小。本实施例能够与实施例一同时实施。
29.以上所述的实施例只是本发明的一种较佳的方案，并非对本发明作任何形式上的限制，在不超出权利要求所记载的技术方案的前提下还有其它的变体及改型。