本發(fā)明屬于食品生產(chǎn)監(jiān)控，具體是指一種食品生產(chǎn)鏈物聯(lián)網(wǎng)智能監(jiān)控系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、食品生產(chǎn)過程的監(jiān)控是指對食品從原材料采購、生產(chǎn)加工、儲存運(yùn)輸、銷售直到消費(fèi)者手中的整個(gè)過程進(jìn)行全面、系統(tǒng)的監(jiān)督和控制，涵蓋了對各個(gè)環(huán)節(jié)中的物理、化學(xué)和生物因素的監(jiān)測，以確保食品的質(zhì)量、安全和合規(guī)性。傳統(tǒng)的食品生產(chǎn)過程的監(jiān)控方法，通常是在生產(chǎn)完成后進(jìn)行抽樣檢測，難以在生產(chǎn)過程中實(shí)時(shí)發(fā)現(xiàn)生產(chǎn)問題，在生產(chǎn)后期發(fā)現(xiàn)質(zhì)量問題，需要大量的返工或者產(chǎn)品報(bào)廢，增加生產(chǎn)成本，并造成資源浪費(fèi)。

2、當(dāng)前食品生產(chǎn)過程的監(jiān)控存在以下不足之處：

3、（1）食品生產(chǎn)過程的數(shù)據(jù)記錄不夠完整和準(zhǔn)確，沒有詳細(xì)記錄生產(chǎn)過程中的控制參數(shù)和環(huán)境參數(shù)，難以對生產(chǎn)過程進(jìn)行全面的分析和優(yōu)化，也不利于追溯產(chǎn)品質(zhì)量問題的根源。

4、（2）食品生產(chǎn)過程由于缺乏實(shí)時(shí)監(jiān)控和信息化管理系統(tǒng)，無法實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)監(jiān)測、分析和共享，這使得食品生產(chǎn)決策主要依賴管理者經(jīng)驗(yàn)，難以快速響應(yīng)市場變化和客戶需求。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、針對上述食品生產(chǎn)過程缺乏實(shí)時(shí)監(jiān)控的問題，本發(fā)明提供了一種食品生產(chǎn)鏈物聯(lián)網(wǎng)智能監(jiān)控系統(tǒng)，采集食品生產(chǎn)的可用數(shù)據(jù)，使用上下文新鮮度監(jiān)測技術(shù)，實(shí)時(shí)更新可用數(shù)據(jù)，能夠持續(xù)監(jiān)測食品生產(chǎn)過程，根據(jù)食品生產(chǎn)過程的實(shí)時(shí)環(huán)境參數(shù)，自動調(diào)整控制參數(shù)，學(xué)習(xí)不同食品生產(chǎn)工藝參數(shù)對食品質(zhì)量的影響，從而自動優(yōu)化生產(chǎn)工藝，提高資源利用率和生產(chǎn)效率。

2、一種食品生產(chǎn)鏈物聯(lián)網(wǎng)智能監(jiān)控系統(tǒng)包括：食品數(shù)據(jù)傳感模塊、食品數(shù)據(jù)傳輸模塊、中央處理模塊和智能監(jiān)控模塊。

3、所述食品數(shù)據(jù)傳感模塊連接食品數(shù)據(jù)傳輸模塊、中央處理模塊和智能監(jiān)控模塊，食品數(shù)據(jù)傳輸模塊連接中央處理模塊，中央處理模塊連接智能監(jiān)控模塊，智能監(jiān)控模塊連接中央處理模塊。

4、所述食品數(shù)據(jù)傳感模塊，采集食品生產(chǎn)過程中的可用數(shù)據(jù)；

5、所述食品數(shù)據(jù)傳輸模塊，將各類傳感器采集到的可用數(shù)據(jù)穩(wěn)定地傳輸?shù)街醒胩幚砟K；

6、所述中央處理模塊，通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和dqn算法，實(shí)時(shí)更新食品生產(chǎn)過程的控制參數(shù)；

7、所述智能監(jiān)控模塊，可視化食品生產(chǎn)過程的可用數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程監(jiān)控和管理。

8、一種食品生產(chǎn)鏈物聯(lián)網(wǎng)智能監(jiān)控系統(tǒng)，采用實(shí)時(shí)自動控制方法，對食品生產(chǎn)過程進(jìn)行智能監(jiān)控，所述方法包括以下步驟：

9、步驟s1：通過食品數(shù)據(jù)傳感模塊，采集食品生產(chǎn)過程的可用數(shù)據(jù)；

10、步驟s2：通過食品數(shù)據(jù)傳感模塊，對可用數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理操作，得到數(shù)據(jù)信號；

11、步驟s3：通過食品數(shù)據(jù)傳輸模塊，傳輸數(shù)據(jù)信號；

12、步驟s4：通過中央處理模塊，設(shè)置控制參數(shù)，對數(shù)據(jù)信號進(jìn)行分析，得到分析結(jié)果，根據(jù)分析結(jié)果，更新控制參數(shù)；

13、步驟s5：通過智能監(jiān)控模塊，可視化分析結(jié)果和控制參數(shù)。

14、進(jìn)一步地，在步驟s1中，采集食品生產(chǎn)過程的可用數(shù)據(jù)，包括以下步驟：

15、步驟s11：使用溫度傳感器，檢測食品生產(chǎn)過程中的溫度，包括食品原料儲存、加工、烹飪環(huán)節(jié)；使用濕度傳感器，監(jiān)測食品原料存儲環(huán)境的濕度；

16、步驟s12：使用壓力傳感器，檢測食品生產(chǎn)過程中的壓力，包括灌裝、壓縮環(huán)節(jié)；使用重量傳感器，按照行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，稱量食品的重量；

17、步驟s13：使用圖像傳感器，獲取食品的圖像信息，檢測食品的外觀、形狀和顏色，判斷食品是否存在缺陷和異物；使用近紅外光譜傳感器，分析食品的化學(xué)成分、營養(yǎng)成分、添加劑；

18、步驟s14：使用ph傳感器，測量食品的ph值，評估其酸堿度；使用電導(dǎo)率傳感器，檢測食品的電導(dǎo)率，判斷食品的純度、濃度、以及檢測是否存在污染物；使用氣體傳感器，檢測食品生產(chǎn)過程中的氣體成分，包括氧氣、二氧化碳和氨氣；

19、步驟s15：使用位置傳感器，在食品運(yùn)輸過程中，跟蹤食品的實(shí)時(shí)位置；使用條形碼標(biāo)簽，管理食品原料，標(biāo)明食品原料的來源，進(jìn)行質(zhì)量追溯。

20、進(jìn)一步地，步驟s2包括以下步驟：

21、步驟s21：使用均值方差歸一化方法，將可用數(shù)據(jù)歸一化到特定范圍，得到歸一化數(shù)據(jù)，使用二進(jìn)制編碼方法，對歸一化數(shù)據(jù)進(jìn)行編碼；

22、所述均值方差歸一化方法，使用的公式具體如下所示：

23、；

24、其中，表示可用數(shù)據(jù)的均值，表示可用數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)差，x表示可用數(shù)據(jù)，表示歸一化數(shù)據(jù)，i表示第i個(gè)可用數(shù)據(jù)；

25、步驟s22：使用pca方法，對歸一化數(shù)據(jù)進(jìn)行線性變換操作，去除噪聲和冗余信息，保留主要特征，得到特征數(shù)據(jù)；

26、步驟s23：將所有特征數(shù)據(jù)進(jìn)行合并操作，得到數(shù)據(jù)信號。

27、進(jìn)一步地，步驟s22包括以下步驟：

28、步驟s221：對歸一化數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，均值為0，方差為1，得到標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)；

29、步驟s222：計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)的協(xié)方差矩陣，對協(xié)方差矩陣進(jìn)行特征值分解，得到特征數(shù)據(jù)，包括特征值和特征向量；

30、步驟s223：根據(jù)特征值的大小，選擇前k個(gè)最大特征值對應(yīng)的特征向量，將特征數(shù)據(jù)投影到新的坐標(biāo)系。

31、進(jìn)一步地，在步驟s3中，傳輸數(shù)據(jù)信號包括以下步驟：

32、步驟s31：使用上下文參數(shù)，在傳輸過程中描述數(shù)據(jù)信號，標(biāo)記上下文參數(shù)的上下文屬性，上下文屬性是食品生產(chǎn)的所有可用數(shù)據(jù)；

33、步驟s32：使用ahp方法，根據(jù)上下文屬性的相對重要性，對每個(gè)上下文屬性進(jìn)行加權(quán)和排序，使用兩兩比較矩陣，確定上下文屬性的權(quán)重和優(yōu)先級；

34、步驟s33：設(shè)置預(yù)設(shè)閾值，獲取上下文屬性的權(quán)重和優(yōu)先級，上下文屬性超過預(yù)設(shè)閾值時(shí)，使用滑動窗口算法接收上下文屬性和預(yù)設(shè)閾值；

35、步驟s34：使用連續(xù)監(jiān)控單元，根據(jù)預(yù)設(shè)閾值，檢查每個(gè)上下文參數(shù)的上下文屬性，得到檢查結(jié)果；

36、步驟s35：根據(jù)檢查結(jié)果實(shí)時(shí)更新上下文屬性，標(biāo)記上下文屬性的上下文新鮮度，上下文新鮮度表示上下文參數(shù)的及時(shí)性；

37、步驟s36：使用aoi方法，根據(jù)上下文新鮮度，計(jì)算數(shù)據(jù)信號的等待時(shí)間和傳輸時(shí)間，估計(jì)食品數(shù)據(jù)傳輸模塊的傳輸情況。

38、進(jìn)一步地，步驟s36包括以下步驟：

39、步驟s361：使用香農(nóng)公式，分析數(shù)據(jù)信號大小的傳輸速率和傳輸時(shí)間，使用的公式具體如下所示：

40、；

41、其中，c表示信道容量，即最大傳輸速率，b表示信道帶寬，表示信號噪聲比；

42、步驟s362：通過aoi方法，以及時(shí)間平均年齡的計(jì)算公式，分析傳輸速率的時(shí)間變化趨勢，得到平均aoi表達(dá)式，周期性的更新時(shí)間平均年齡，使用的公式具體如下所示：

43、；

44、；

45、其中，表示時(shí)間平均年齡，表示平均aoi，n表示總的更新次數(shù)，i表示當(dāng)前更新次數(shù)，表示當(dāng)前的時(shí)間，表示當(dāng)前的數(shù)據(jù)信號；

46、步驟s363：基于利特爾法則，計(jì)算數(shù)據(jù)信號在隊(duì)列中的等待時(shí)間期望，基于最大熵原理，估計(jì)數(shù)據(jù)信號在隊(duì)列中的等待時(shí)間，使用的公式具體如下所示：

47、；

48、；

49、其中，表示平均隊(duì)列長度，表示等待時(shí)間期望，表示平均到達(dá)率，表示食品數(shù)據(jù)傳輸模塊的傳輸隊(duì)列利用率，q表示食品數(shù)據(jù)傳輸模塊參數(shù)；

50、步驟s364：分析食品數(shù)據(jù)傳輸模塊到中央處理模塊過程，計(jì)算數(shù)據(jù)信號的傳輸時(shí)間期望，估計(jì)數(shù)據(jù)信號的傳輸時(shí)間，使用的公式具體如下所示：

51、；

52、；

53、其中，d表示數(shù)據(jù)信號量，表示均值，r表示傳輸速率，表示傳輸速率固定值，表示傳輸時(shí)間期望，表示估計(jì)的傳輸時(shí)間，表示當(dāng)前的傳輸速率；

54、步驟s365：通過收集等待時(shí)間期望、傳輸時(shí)間期望、等待時(shí)間和傳輸時(shí)間，遠(yuǎn)程估計(jì)食品數(shù)據(jù)傳輸模塊的傳輸情況；

55、等待時(shí)間記為wt，等待時(shí)間期望記為ewt，wt明顯大于ewt，表示當(dāng)前傳輸情況存在擁塞，以及資源分配不合理問題；wt小于ewt，表示當(dāng)前傳輸情況較為理想，傳輸效率高；

56、傳輸時(shí)間記為tt，傳輸時(shí)間期望記為ett，tt遠(yuǎn)大于ett表示傳輸情況出現(xiàn)故障，食品數(shù)據(jù)傳輸模塊性能下降，以及數(shù)據(jù)量異常增大問題；tt小于ett表示傳輸情況良好，食品數(shù)據(jù)傳輸模塊運(yùn)行正常。

57、進(jìn)一步地，步驟s4包括以下步驟：

58、步驟s41：建立卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的處理層分別為三個(gè)卷積層、三個(gè)最大池化層、三個(gè)激活函數(shù)、三個(gè)歸一化層、兩個(gè)早期退出層、兩個(gè)全連接層和一個(gè)softmax分類塊，早期退出層包括卷積濾波器和relu激活函數(shù)；

59、步驟s42：設(shè)置置信度閾值，將20%的數(shù)據(jù)信號作為環(huán)境參數(shù)，使用早期退出層，提供類別預(yù)測，若類別預(yù)測的置信度達(dá)到置信度閾值，提前終止類別預(yù)測，在第一個(gè)早期退出層后，輸入額外的20%數(shù)據(jù)信號；

60、步驟s43：對卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，確定每個(gè)類別預(yù)測的logit，提供logit值最高的類別預(yù)測作為標(biāo)簽；

61、步驟s44：根據(jù)標(biāo)簽，設(shè)置控制參數(shù)，使用dqn算法，根據(jù)梯度下降算法，更新控制參數(shù)。

62、進(jìn)一步地，步驟s44包括以下步驟：

63、步驟s441：初始化卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的全連接層，一個(gè)全連接層是狀態(tài)值函數(shù)，另一個(gè)全連接層是優(yōu)勢函數(shù)，將狀態(tài)值函數(shù)和優(yōu)勢函數(shù)，合并為一個(gè)類別預(yù)測輸出；

64、步驟s442：初始化經(jīng)驗(yàn)回放緩沖區(qū)，使用經(jīng)驗(yàn)回放緩沖區(qū)存儲經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)，經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)包括當(dāng)前環(huán)境參數(shù)、動作、獎(jiǎng)勵(lì)和下一個(gè)環(huán)境參數(shù)；

65、步驟s443：根據(jù)當(dāng)前環(huán)境參數(shù)，設(shè)置控制參數(shù)，根據(jù)ε-greedy策略，以概率ε選擇當(dāng)前隨機(jī)動作，以概率1-ε選擇當(dāng)前q值最大的動作；

66、步驟s444：使用代理函數(shù)，執(zhí)行隨機(jī)動作，觀察當(dāng)前環(huán)境參數(shù)的反饋，計(jì)算獎(jiǎng)勵(lì)，并且觀察下一個(gè)環(huán)境參數(shù)，得到新的控制參數(shù)和獎(jiǎng)勵(lì)，得到經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)；

67、步驟s445：將當(dāng)前的經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)存儲到經(jīng)驗(yàn)回放緩沖區(qū)，隨機(jī)選擇經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)，計(jì)算目標(biāo)q值，使用的公式具體如下所示：

68、y=r+γmaxaq(s',a';θ?)；

69、其中，y表示目標(biāo)q值，r表示當(dāng)前環(huán)境參數(shù)采取隨機(jī)動作后獲得的獎(jiǎng)勵(lì)，γ表示折扣因子，s'表示當(dāng)前環(huán)境參數(shù)采取隨機(jī)動作后到達(dá)的環(huán)境參數(shù)，a'表示當(dāng)前q值最大的動作，θ?表示一段時(shí)間以前的控制參數(shù)，maxaq(s',a';θ?)表示表示在環(huán)境參數(shù)s'，選擇使q值最大的動作a'對應(yīng)的q值；

70、步驟s446：使用均方誤差損失函數(shù)，將每個(gè)隨機(jī)動作的損失進(jìn)行組合，形成加權(quán)損失，使用的公式具體如下所示：

71、l(θ)=(y-q(s,a;θ))2；

72、其中，l(θ)表示損失函數(shù)，用于衡量當(dāng)前控制參數(shù)θ下，輸出的q值估計(jì)與目標(biāo)q值y之間的差距，s表示當(dāng)前環(huán)境參數(shù)，a表示隨機(jī)動作，q(s,a;θ)表示在當(dāng)前環(huán)境參數(shù)s下采取隨機(jī)動作a時(shí)，由當(dāng)前控制參數(shù)θ確定的q值；

73、步驟s447：使用隨機(jī)梯度下降算法，更新控制參數(shù)，最小化加權(quán)損失，設(shè)置停止條件，重復(fù)步驟443-446，直到滿足停止條件。

74、本發(fā)明實(shí)現(xiàn)的有益效果如下：

75、（1）所述系統(tǒng)采集可用數(shù)據(jù)，使用溫度傳感器檢測面包生產(chǎn)過程中的溫度，壓力傳感器檢測壓縮環(huán)節(jié)壓力，圖像傳感器檢測面包外觀和缺陷，近紅外光譜傳感器分析化學(xué)成分和添加劑，同時(shí)使用位置傳感器跟蹤食品位置，條形碼標(biāo)簽管理原料并記錄檢測結(jié)果，這些完整準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)記錄為生產(chǎn)過程的全面分析和優(yōu)化提供了依據(jù)，有利于追溯質(zhì)量問題根源，能夠在生產(chǎn)過程中持續(xù)監(jiān)測，及時(shí)發(fā)現(xiàn)異常情況，避免了后期發(fā)現(xiàn)問題導(dǎo)致的返工和資源浪費(fèi)，若溫度出現(xiàn)異常，系統(tǒng)可以提供類別預(yù)測10，及時(shí)發(fā)出警報(bào)，以便采取措施調(diào)整生產(chǎn)過程，減少損失。

76、（2）所述系統(tǒng)通過智能監(jiān)控模塊可視化可用數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程監(jiān)控和管理，中央處理模塊利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和dqn算法實(shí)時(shí)更新控制參數(shù)，根據(jù)食品生產(chǎn)過程的實(shí)時(shí)環(huán)境參數(shù)自動調(diào)整生產(chǎn)工藝，在置信度大于置信度閾值時(shí)，由早期退出層進(jìn)行類別預(yù)測，減少人工干預(yù)，提高生產(chǎn)效率，能夠快速響應(yīng)市場變化和客戶需求，提高資源利用率和生產(chǎn)效率。

77、（3）所述系統(tǒng)通過使用aoi方法，根據(jù)上下文新鮮度計(jì)算數(shù)據(jù)信號的等待時(shí)間和傳輸時(shí)間，能夠遠(yuǎn)程估計(jì)食品數(shù)據(jù)傳輸模塊的傳輸情況，當(dāng)?shù)却龝r(shí)間和傳輸時(shí)間發(fā)生變化時(shí)，可以判斷傳輸情況是否存在擁塞、資源分配不合理或故障等問題，及時(shí)檢查網(wǎng)絡(luò)負(fù)載是否異常，確保數(shù)據(jù)傳輸?shù)姆€(wěn)定和高效。