基于WSID和WebGIS的农产品冷链监控追踪系统

刘丹丹+李志刚

摘要：针对目前我国农产品冷链物流监测环节不协调、监测指标单一化、监测信息不透明、获取信息不及时的现象，融合WSN（wireless sensor networks）和RFID（radio frequency identification）2种技术优势，提出一种基于WSID（wireless sensor identification）融合网络和WebGIS的冷链运输监控追踪系统，实现农产品冷藏管理和冷链运输过程中环境温湿度、CO2浓度、C2H4气体含量及智能节点电量的采集，农产品自身信息的获取与身份识别判断，最后基于WebGIS技术实现冷链运输环节监控信息的动态展示。结果证明，系统性能可靠，硬件成本较低，能够满足实时透明的冷链环境监测和产品身份追溯需求，具有较好的应用前景。

关键词：农产品；冷链物流；WSID；WebGIS；监控追踪；系统设计；系统实现

中图分类号： S126文献标志码： A文章编号：1002-1302（2017）17-0200-05

通信作者：李志刚，博士，教授，主要研究农业信息技术及系统开发。E-mail：lzg_inf@shzu.edu.cn。生活水平的提高和饮食结构的显著变化使消费者追求高品质商品和服务的理念已经逐步形成，对新鲜特色农产品的需求也日益增大。但由于农产品本身鲜明的品质特性，当农产品在库冷藏和冷链运输环境中温湿度、CO2、C2H4气体含量比例失衡时，都会造成产品软化变质、果实衰老、果粒脱落、果实内部的呼吸作用加强带来营养物质损耗和感官评价等级下降等，大大降低了农产品的营养价值和商业价值[1]。冷链物流的全程无缝监管与追溯是保障农产品品质安全的关键[2]。因此，开展农产品冷链物流监控和追踪方法研究，确保冷链物流过程中各项参数的有效采集、实时传输与处理、动态展示，完善我国冷链物流体系的管理和监督工作已成为当今社会亟须解决的焦点问题。

在冷链物流监控追踪技术方面，国内外相关学者利用射频识别技术、ZigBee技术、无线传感网络和GPS等研究了各项冷链物流监测追溯技术的实现方法和手段。佟金等基于RFID、GPS和GPRS技术设计了冷链物流监控系统，用以实时监控生鲜农产品在运输过程中的状态和质量[3]。Abad等利用RFID的温度标签检测生鲜食品在冷链运输过程中的品质状态[4]。汪庭满等基于RFID技术开发了冷链物流温度监控系统，并将货架期模型嵌入到系统中，实现了对运输后水产品的货架期预测[5]。齐林等设计了基于WSN的水产品冷链物流实时监控系统[6]。Carullo等利用WSN技术，通过将微处理器、无线收发装置和电源安放在牛奶瓶盖内，传感器则设置在奶瓶内来监控牛奶冷链运输过程中的温度[7]。Ruiz等采用ZigBee技术实现水果冷链运输环境中温湿度指标的实时监测[8]。刘国梅等结合WSN和RFID设计了农产品冷链物流监控系统[9]。但是目前国内现有的冷链物流监控追踪系统，只是单一地利用射频识别与有线通信结合的方式或是使用无线传感器网络进行数据采集与传输，而将2种技术优势相融合来解决冷链物流监控追踪系统监测效率低和实时性差等问题的研究比较缺乏，同时大多数研究只是做到运输过程中温湿度数据和GPS数据的全程记录，并没有考虑到CO2浓度、C2H4气体含量等其他因素在整个冷链物流过程中对产品品质的影响，缺乏对智能节点电量使用情况的监测，无法保证各监测节点实时的数据采集，缺少农产品在库监控管理和在途产品身份的识别与判断环节，用户也不能通过互联网实时查询冷链物流监测信息。

因此本研究在刘国梅等相关学者研究[9]基础上，针对农产品冷链监控追踪系统实时、高效、获取信息更为全面的需求，融合WSN和RFID 2种技术优势，設计一种能够实现农产品在库管理和冷链运输过程中环境温湿度、CO2浓度、C2H4含量、节点电量的实时动态监测与控制，运输农产品的身份识别和判断的监控追踪系统，最后基于WebGIS技术将冷链物流中的监测信息以电子地图的形式展示给管理人员，进一步降低各地方特色农产品的物流损耗，提高农产品冷链运输过程的安全化和信息化水平，实现特色农产品鲜到鲜得。

1农产品监控追踪系统分析

1.1监测需求分析

农产品冷链物流过程中，当冷链环境不符合行业标准时，导致农产品水分、碳水化合物及其产品体内色素的变化而造成产品营养价值和商业价值的流失。同时鲜活农产品在采摘之后会不同程度地受到一些微生物的侵染，果实内部呼吸强度、碳水化合物分解速率以及蛋白质、有机酸、膜透性等的变化速率加快[10]，加速农产品衰老过程。因此通过对可能影响农产品在冷库、运输等冷链环境中安全存储的各种因素，如温湿度、CO2浓度、C2H4浓度、制冷设施和运输设备运行状况进行全面实时的监测、记录、预警、报警、数据存储备份、历史事件查询等管理，确保一旦出现潜在的冷链物流危险事件，在其还没有影响农产品品质之前，采取应急措施，控制危险因素；同时实现冷链物流中在途农产品身份识别与判断，防止货物的错误配送、窜货或者丢失，冷链运输途中发现产品质量问题时立即终止运输与产品召回，降低物流成本，保证产品质量安全。

1.2系统性能分析

根据农产品冷链物流监控追踪系统的目的和需求，系统的性能要求如下：（1）WSN和RFID融合形成的WSID自组织网络冗余性好，抗干扰能力强，易于扩展、便于维护；（2）系统基本上能够实现多点、多环境因子的高度感知；（3）基本实现对温湿度、二氧化碳浓度和乙烯气体含量的精确控制；（4）车载终端具备与融合传感网络的前向链路以及与监控中心的通信能力，实时上传环境信息和产品本身信息、冷链运输车辆运行轨迹、运行参数等，方便监控中心管理人员实时掌握运输状况和产品品质状态；（5）基于WebGIS的监控中心为用户提供友好图形界面，操作简单，功能齐全。

2农产品冷链监控追踪系统设计endprint

2.1系统总体结构

农产品冷链物流监控追踪系统主要由3个模块组成：布置在冷库和冷藏车厢内的智能节点和网关组成终端采集模块，实现冷链环境中温湿度、CO2浓度、C2H4含量和节点电量的采集和传输；数据库服务器、应用服务器、WebGIS地图服务器、路由器和防火墙作为系统服务层，负责接收远程采集层上传的各项监测信息；管理计算机作为用户访问层，负责实时向用户提供冷链监测信息。系统总体拓扑结构如图1所示。

2.2智能节点设计

2.2.1智能节点硬件设计农产品冷链监控追踪系统中采用RFID阅读和WSN节点相融合的网络架构，包括集成了RFID阅读器的智能节点、普通电子标签、普通传感器节点和基站。其中集成了RFID阅读器的智能节点不仅能感知与采集冷链环境信息，同时也能读取农产品自身信息，实现冷链物流过程中农产品身份的识别和判断，最后基于WSN网络将所获取的所有信息传递至协调器节点。协调器节点对所获取的信息简单处理之后上传至本地管理中心和远程控制中心。系统中智能节点主要由感知环境信息的传感器部分、读取标签信息的RFID阅读器、WSN无线通信模块和能量供应模块组成。硬件框图如图2所示。

为提高系统集成度和可靠性，优化电路整体设计，系统选用德州仪器公司生产的支持2.4 GHZz IEEE 802.15.4、ZigBee和RF4CE应用的CC2530型无线传感网络片上系统（system on chips，简称SoC）作为处理器模块的解决方案。CC2530结合了RF收发器的优良性能及业界领先的黄金单元ZigBee协议栈，内嵌1个增强型8051单片机，含256 kB程序存储器，具有极高的接收灵敏度（-97 dBm）和抗干扰性能，使用2.0 ～3.6 V直流电源，小尺寸QFP-40封装6 mm×6 mm，CC2530具有不同的运行模式，运行模式之间的转换时间短，进一步满足了系统的低功耗要求[11]。

系统选用英国GSS公司的集温湿度、二氧化碳浓度测量为一体的新型传感器COZIR-W，实现冷链环境中温湿度、CO2浓度的实时感知与采集。该传感器内部集成了信号处理电路，使用3.3 V电压驱动，功耗仅为3.5 mW，可测量温度范围为-25～55 ℃，绝对精度为±1 ℃；湿度范围为0～95%（非凝结），绝对精度为±3%；二氧化碳体积分数范围为0～20 000×10-6，精度为±50×10-6[12]。采用瑞士SENSIRION公司生产的C2H4/C-2000测量农产品冷链运输过程中的C2H4浓度，该传感器反应速度快、无零点漂移、低误差率、抗干扰能力强。系统中传感器自行采集监测数据，并将所采集的数据转换为数字信息，通过串口把采集信息传输到单片机，由单片机对这些数据进行整理、打包并通过无线模块传送到控制中心[13]。

2.2.2智能节点软件设计系统中程序启动之后，智能节点开始查找网络并加入，若为路由器则转发其他节点信息至协调器节点，否则负责操控COZIR-W和C2H4/C-2000传感器测量得到当前冷链环境的温湿度、CO2浓度、C2H4浓度和监测节点剩余电量，另一方面读取货物上的标签信息，将所获得数据通过路由转发或直接传送给协调器。循环采集模式之后，若接收到睡眠指令则进入睡眠状态，以降低系统功耗，延长网络生命周期。传感器数据采集程序和传输流程如图3、图4、图5所示。

在冷链监控追踪系统设计中，由于对节点电量的监测精度要求较低，因此采用低成本的电压检测法获取监测节点剩余电量信息[14]。电池电压先经过放大器处理后，送入单片机接口进行采样，利用电池电压与电量之间的函数关系，经过数据处理后得到监测节点剩余电量。其采集程序流程如图6所示。

2.3农产品在库监控与追踪

在鲜食农产品冷库的监控与管理工作中，首先將功能较强的RFID阅读器设置在冷库出入口处，该阅读器一方面读取出入库产品的所有信息，另一方面还可以向出入库农产品上的标签写入相关产品信息，实现所有出入库农产品信息登记和录入的完全自动化。布置在冷库特定位置的智能节点主要负责感知与采集冷库环境信息，同时读取冷库中所有物品的RFID标签信息，最后将获取的环境参数和产品信息上传至冷库本地管理中心，本地管理人员根据接收到的数据可以随时掌握产品储藏信息[15]和冷藏环境。同时，管理人员可以利用融合之后智能节点的定位功能，根据智能节点和RFID标签之间射频信号的强弱，大致判断出农产品在冷库中的储存位置，真正实现细致与高效的冷库管理模式。冷库网络架构如图7所示。

2.4农产品冷链运输监控与追踪

鲜活易腐农产品冷链运输过程中，要实时监测运输环境信息、运输设备及制冷设施运行状况和追溯产品自身信息，确保各项监测指标符合行业标准，各种冷链设备运行正常，保证产品质量安全。系统利用WSN和RFID 2种技术融合集成的智能节点，实现对每辆冷链车车厢环境温湿度、CO2浓度、C2H4含量、节点电量的采集和冷链设备运行状况的故障点监控。同时为了降低系统功耗，控制冷链成本，在不影响其监测精度的情况下，系统对冷藏车厢内的智能节点进行优化部署来减少智能节点数量，如图8所示。

智能节点同时读取农产品包装箱上的普通无源RFID标签信息，实现在途农产品身份的识别与判断。最后智能节点将所获取的所有信息通过WSN网络以单跳或多跳的方式传递至协调器。系统中智能节点获取数据的时间间隔设置为 1 s，放置在驾驶室的副驾驶车座下边的协调器将智能节点所读取的信息进行汇聚、自适应融合和压缩之后以TCP/IP协议通过GPRS模块传入监控中心，设置网络协调器发送数据的时间间隔为1 min[16]， 同时在协调器节点中集成了GPS模

块，实现了对冷链运输车辆轨迹的实时追踪。当协调器节点处理智能节点传输的数据时，如果发现异常，监测指标达到阈值或超过阈值，产品本身信息与数据库信息不符时，发出预警报警信号，提醒远程控制中心及监管机构采取应急方案。同时远程控制中心也可以通过GPRS模块向协调器发出查询命令。endprint

3农产品冷链物流监控追踪系统实现

3.1系统功能结构

基于WSID和WebGIS的农产品冷链监控追踪系统平台，以生鲜农产品产地生产与流通的产业链为主线，面向农户、消费者和管理者，满足集监控追踪、防伪管理于一体的功能需求，系统综合功能框架设计如图9所示。

3.2系统功能实现

该系统采用了C/S与B/S模式相结合的运行体系结构，监测系统中传感器、GPRS模块和服务器之间的通信模块以及系统管理部分模块采用C/S结构，从而提高硬件与软件通信过程的数据运算和处理能力，并且对数据的釆集、转换只需要在服务器端进行即可，降低系统成本；用于监测数据展示的部分采用B/S结构，实现系统中的冷链环境信息的发布、浏览和数据统计分析等功能需求；ASP.NET为前台开发工具，数据监控中心的服务器是通过Microsoft SQL Server 2010与Arc GIS Server搭建的，系统实现了农产品冷链环境信息的动态交互、实时更新以及基于地图的监测信息动态展示等功能，农产品冷链监控追踪系统主界面如图10所示。

3.3WebGIS功能实现

监控中心采用基于百度地图车联网API的WebGIS技术

实现冷链运输中无线传感网络各监测节点及GPS数据的地图展示。如图11所示，用户通过客户端的Web浏览器按HTTP协议提交各种冷链事件请求并发送到WebGIS服务器；WebGIS服务器接受客户端发送来的请求，处理并重新定向这些请求到GIS数据库服务器；CIS数据库服务器接受客户端的任务请求，调用相关处理功能模块，再将处理结果传回WebGIS服务器；最后WebGIS服务器遵循HTTP协议以HTML格式及Script语言格式封装处理结果返回客户端的Web浏览器，使得农产品冷链物流环境中的温湿度、CO2浓度、C2H4含量、节点电量、产品身份和车辆位置等信息以WebGIS的形式发布更便利、更准确。

4结论

相对于传统的冷链物流监测系统，研究中，以WSN与RFID融合集成的智能节点为核心，利用两者的优势互补特性设计的农产品冷链监控追踪系统，覆盖了农产品冷链物流仓储运输的全过程，保证了获取信息的全面性和及时性。基于WebGIS实现了运输环节监测信息的动态展示，通信性能测试表明，在通信距离30 m的范围内，-3 dBm及以上的发射功率均能保证8%以内的丢包率，数据传输比较可靠，从整体上提高了农产品冷链物流安全化、信息化和智能化水平。

系统中利用的融合技术在其监测功能较为完善的同时，也带来了比较高的冷链物流成本，其中融合之后的大数据量传输造成的能耗问题是最为突出的问题。

下一步系统将在智能节点布局优化部署、多数据融合压缩方面进行一定的深入研究和改进，在提高监测精度的条件下尽量减少智能节点数量，降低多环节、多节点和多指标监控追踪所带来的冷链物流成本

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doi：10.15889/j.issn.1002-1302.2017.17.055endprint