一种基于区块链技术的农产品评级系统的制作方法

1.本发明涉及计算机领域，特别是涉及一种基于区块链技术的农产品评级系统。


背景技术：

2.随着人类的进步和消费物质的不断丰富，人类对可食农产品的要求不再满足于农产品的数量，也不再满足于农产品的安全卫生，而是对农产品的外观、风味和营养等品质问题越来越关注，要求越来越高。在同等安全卫生的情况下，选择食用优质农产品渐渐成为一种消费观念和消费文化，这使得对农产品按质量要素进行等级划分，实行以质论价、优质优价就变得切实可行。例如，对于同样食用安全的芒果，人们总是愿意花高价去购买外形美观令人赏心悦目且营养丰富的产品。以质论价的市场竞争机制将会促进生产者千方百计改进生产方法，提高农产品质量。因此，农产品的分等分级最终也将促进农业总体水平的提高。但是，现有农产品的溯源大多停留在产地溯源阶段，主要通过移动终端扫描农产品二维码标签追溯和查找农产品的产地，对于农产品的评级仅限于外观、口感等比较主观评级，对于农产品的营养、理化指标等，则缺乏检测数据以及对检测数据的分析系统，无法可视化的对品牌和产品进行展示。
3.由于农产品生产种植体系、评价体系、流通体系尚无统一标准，导致农产品无法优质优价，使得种植户无法增收，消费者无法增信。现有农产品的常用评级方法主要为人为评级：
4.1.通过人工目测产品外观、大小、有无斑点进行评级，此方法因人工主观影响较大，不具有说服力。
5.2.通过糖分测量仪对产品进行糖分测量，此方法一方面仅能测量糖分数据，另一方面如果有其他内部缺陷，例如：黑心病等，则无法被检测出来。
6.现有农产品的常用评级方法均为人为评级，无法通过对检测数据进行数据分析处理，进行可视化评级展示。


技术实现要素：

7.鉴于以上所述现有技术的缺点，本发明的目的在于提供一种基于区块链技术的农产品评级系统，通过对农产品的感官、营养、理化、农药残留、重金属污染进行检测，并且将检测结果输入农产品评级智能合约模型对检测数据进行计算机分析，获取农产品的评级结果，并且基于区块链技术，消费者可以通过扫描可视化获取评级结果，整个系统操作便捷，稳定性、可靠性较高。
8.本发明提供一种基于区块链技术的农产品评级系统，所述系统包括农产品指标采集模块、农产品检测数据采集模块、问卷调查数据采集模块、产品评级模块；
9.所述农产品指标采集模块用于通过可视化界面导入农产品的检测指标，并且对检测指标进行存储；
10.所述问卷调查数据采集模块用于通过可视化界面导入农产品检测指标的重要性
调查问卷，并且对重要性调查问卷进行分类统计、存储；
11.所述农产品检测数据采集模块用于通过可视化界面导入农产品的指标检测数据，并且对指标检测数据进行存储；
12.所述产品评级模块用于根据重要性调查问卷分类统计结果进行指标重要性分类，并且基于指标重要性分类结果生成检测指标的指标权重，基于指标权重生成农产品评级智能合约模型，并且对农产品评级智能合约模型进行存储。
13.于本发明的一实施例中，所述农产品评级智能合约模型基于区块链智能合约建立，并部署于具有公信力的区块链平台，所述农产品评级智能合约模型包括数据输入接口、数学模型以及数据输出接口，所述数据输入接口用于可视化界面导入农产品的指标检测数据，所述数学模型用于对农产品的指标检测数据进行模型计算，获取农产品的评级结果，所述数据输出端口用于可视化界面导出农产品的评级结果。
14.于本发明的一实施例中，所评级结果以二维码标签的形式呈现，通过移动终端扫描二维码标签访问区块链平台，追溯和查询评级结果，并且进行可视化界面展示。
15.于本发明的一实施例中，所述检测指标包括感官指标、营养指标、理化指标、农药残存指标、重金属污染指标。
16.于本发明的一实施例中，所述指标重要性分类结果包括核心指标、重要指标、一般指标。
17.如上所述，本发明的一种基于区块链技术的农产品评级系统，具有以下有益效果：本发明通过对农产品的感官、营养、理化、农药残留、重金属污染进行检测，并且将检测结果输入农产品评级智能合约模型对检测数据进行计算机分析，获取农产品的评级结果，并且基于区块链技术，消费者可以通过扫描二维码标签获取可视化评级结果，整个系统操作便捷，稳定性、可靠性较高。
附图说明
18.图1显示为本发明实施例中公开的农产品评级系统工作流程图。
19.图2显示为本发明实施例中公开的农产品的生产销售流程图。
具体实施方式
20.以下通过特定的具体实例说明本发明的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点与功效。本发明还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本发明的精神下进行各种修饰或改变。需说明的是，在不冲突的情况下，以下实施例及实施例中的特征可以相互组合。
21.需要说明的是，以下实施例中所提供的图示仅以示意方式说明本发明的基本构想，遂图式中仅显示与本发明中有关的组件而非按照实际实施时的组件数目、形状及尺寸绘制，其实际实施时各组件的型态、数量及比例可为一种随意的改变，且其组件布局型态也可能更为复杂。
22.请参阅图1，本发明提供一种基于区块链技术的农产品评级系统，所述系统包括农产品指标采集模块、农产品检测数据采集模块、问卷调查数据采集模块、产品评级模块。
23.(1)所述农产品指标采集模块通过可视化界面导入农产品的检测指标，并且对检测指标进行存储；
24.其中，所述检测指标主要包括感官指标、营养指标、理化指标、农药残存指标、重金属污染指标五大类。
25.具体的，所述检测指标的采集流程为：
26.首先，从学术期刊网站、各类相关新闻报导资料的收集整理、分析；实地考察调研和基础资料的收集整理、分析；然后根据收集整理、分析初步确定检测指标，并且通过农产品指标采集模块的可视化界面对检测指标进行导入，并且将导入数据进行存储。
27.(2)所述问卷调查数据采集模块用于通过可视化界面导入农产品检测指标的重要性调查问卷，并且对重要性调查问卷进行分类统计、存储。
28.具体的，所述农产品检测指标重要性调查问卷数据导入流程为：
29.首先，线上发放农产品检测指标重要性调查问卷，收集消费者、专家学者对感官指标、营养指标、理化指标、农药残存指标、重金属污染指标的意见与建议；然后，通过问卷调查数据采集模块的可视化界面对意见与建议进行导入，并且基于大数据分析对意见与建议进行分类统计、存储。
30.(3)所述农产品检测数据采集模块用于通过可视化界面导入农产品的指标检测数据，并且对指标检测数据进行存储；
31.具体的，所述农产品指标检测数据的采集流程为：
32.首先，通过检测公司进行对农产品指标进行检测；然后，通过农产品检测数据采集模块的可视化界面对指标检测数据进行导入，并且对指标检测数据进行存储。
33.(4)所述产品评级模块用于根据重要性调查问卷分类统计结果进行指标重要性分类，并且基于指标重要性分类结果生成检测指标的指标权重，基于指标权重生成农产品评级智能合约模型，并且对农产品评级智能合约模型进行存储；其中，所述指标重要性分类结果包括核心指标、重要指标、一般指标。
34.具体的，所述农产品评级智能合约模型基于区块链智能合约建立，并部署于具有公信力的区块链平台，所述农产品评级智能合约模型包括数据输入接口、数学模型以及数据输出接口，所述数据输入接口用于可视化界面导入农产品的指标检测数据，所述数学模型用于对农产品的指标检测数据进行模型计算，获取农产品的评级结果，所述数据输出端口用于可视化界面导出农产品的评级结果。
35.具体的，所评级结果以二维码标签的形式呈现，通过移动终端扫描二维码标签访问区块链平台，追溯和查询评级结果，并且进行可视化界面展示。
36.本发明以“凯特芒果”的生产销售为例，对农产品评价系统的工作原理进行说明；
37.其中，“凯特芒果”生产销售过程为：(1)生产种植；(2)挂果采摘；(3)产品投保；(4)装箱、贴码；(5)产品上架；(6)终端销售，请参阅图2。
38.在生产种植阶段：通过种植土壤改良、智慧滴灌及一体化施肥，精准营养。
39.在挂果采摘阶段：通过检测公司检测采样(营养指标、理化指标、农药残留指标、重金属指标)，并且基于农产品评级系统生成农产品评级智能合约模型。
40.在产品投保阶段：保险公司对农产品进行承保，并且将农产品评级智能合约模型投放于保险公司的区块链平台，对农产品进行评级。
41.在装箱贴码阶段：在农产品上粘贴二维码标签，并且按照标准进行装箱、贮藏和运输。
42.在产品上架阶段：将分级的农产品在电商平台、产生及水果便利店进行售卖。
43.在终端销售阶段：消费者可以通过移动终端扫描农产品上粘贴的二维码标签，追溯和查询农产品评级结果。
44.其中，所述“凯特芒果”的评级流程为：
45.1、从学术期刊网站、各类相关新闻报导中收集该农产品的文献资料，整理、分析该农产品的基本特性；实地考察调研和基础资料的收集整理、分析该农产品的基本特性；基于基本特性分析结果，确定感官，营养，理化，农药残留，重金属污染为五类评价指标。
46.2、收集消费者、专家学者对农产品外观、营养与理化、食品安全三大方面的意见与建议，并且将意见与建议通过问卷调查数据采集模块进行分析、存储，初步确定五类评价指标的权重。
47.3、通过检测公司对该农产品进行初步检测，分析基本特征；即首先在大类产品中比较(与其它水果比较)，找出该农产品的核心指标；其次在小类产品中比较(与其他芒果品种比较)，找出该农产品的重要指标，其余为一般指标；并且确定核心指标、重要指标、一般指标所占的权重比例，最后根据总得分确定产品等级。
48.具体的，首先确定感官指标的权重是15％、理化指标的权重是15％、农药残留和重金属的指标权重是55％；再确定明确营养理化指标中的β-胡萝卜素、可溶性固形物为核心指标，核心指标的权重是一般指标的三倍，维生素c、总糖为重要指标，重要指标的权重是一般指标的俩倍，其余为一般指标。根据占比不同，加权计算出产品得分，满分100分，综合得分在85-100分，且营养指标和理化指标得分均高于12分(含)，评定为一级果；综合得分在70-84分，且营养指标和理化指标得分均高于10分(含)，评定为二级果；综合得分在60-69分，且营养指标和理化指标得分均高于9分(含)，评定为三级果，评定过程请参阅表1：
49.50.[0051][0052]
表1
[0053]
其中，为了避免评价方法的不稳定性和易受干扰性，本发明最大化的避免了感官评价方法，主要使用化学分析、仪器测定、机械分级、可见光与近红外应用技术、x射线与激光分析等方式对检测数据进行采集，以下以β-胡萝卜素的检测方法举例予以说明：
[0054]
根据《食品安全国家标准食品中胡萝卜素的测定》(gb5009.83—2016)进行测定，1.通过高速粉碎机将芒果进行粉碎，再用混合器混合均匀，称取1g～5g，转至250ml锥形瓶中，加入1g抗坏血酸、75ml无水乙醇，于60℃
±
1c水浴振荡30min，加入25ml氢氧化钾溶液，盖上瓶塞。2.置于已预热至53℃
±
2℃恒温振荡水浴箱中，皂化30min，将皂化液转入500ml分液漏斗中，加入100ml石油醚，轻轻摇动，排气，盖好瓶塞，室温下振荡10min后静置分层。3.将水相转入另一分液漏斗中按上述方法进行第二次提取，合并有机相，用水洗至近中性，弃水相，有机相通过无水硫酸钠过滤脱水。4.滤液收入500ml蒸发瓶中，于旋转蒸发器上40℃
±
2℃减压浓缩，近干。5.用氮气吹干，用移液管准确加入5.0ml二氯甲烷，盖上瓶塞，充分溶解提取物。6.经0.45μm膜过滤后，弃出初始约1ml滤液后收集至进样瓶中，备用。7.通过试样测定，最终分析得出β-胡萝卜素的含量。
[0055]
5、将检测数据上传至评级数学模型，自动带出样品的得分，从而得出评级结果。
[0056]
综上所述，本发明通过农产品评级系统能够对农产品的优劣区分提供了详实的数据展示以及科学的评价，为农产品优质优价提供了可靠依据，解决了现有评级方法的不稳定性及易受干扰性等问题，结合消费市场关注点、历史数据以及文献资料整理，既可以给出科学公正的等级评价，又解决了消费者对于农产品品质的担心困扰，有着不可估量的市场潜力和巨大影响：
[0057]
(1)帮助广大种植户实现增收，真正做到优质优价，优价优销。
[0058]
(2)助力优质农产品溯源防伪，追溯防伪功能可以遏制假货产品、山寨产品、以次充好的不文明商业行为，让更多的消费者接触到的商品是有源可查，有息可知的。
[0059]
(3)提升消费者的信任度，提升销售产值，透明化的生长过程和加工过程以及农产品各项数据的全面展示，才能以最低成本获得消费者的信任。
[0060]
(4)数字化的展现产品特色，提升品牌辨识度。
[0061]
(5)助力打造农产品“三品一标”和区域公用品牌建设。
[0062]
(6)品牌化是农业现代化水平的核心标志，是社会消费升级、农业发展方式转变、提高市场竞争力的迫切需要。
[0063]
(7)利用区块链技术，建立透明、可信的农产品品质保险模型，解决保险赔付标准不公开透明，保险条款复杂等问题，减少骗保事件，提升保险产品运行效率。
[0064]
所以，本发明有效克服了现有技术中的种种缺点而具高度产业利用价值。
[0065]
上述实施例仅例示性说明本发明的原理及其功效，而非用于限制本发明。任何熟悉此技术的人士皆可在不违背本发明的精神及范畴下，对上述实施例进行修饰或改变。因此，举凡所属技术领域中具有通常知识者在未脱离本发明所揭示的精神与技术思想下所完成的一切等效修饰或改变，仍应由本发明的权利要求所涵盖。