基于全程监控的农产品类食品检测质量追溯体系研究

摘 要：农产品食品安全是公众健康与社会发展的关键，而质量追溯体系则是实现农产品质量全程监控与风险管控的关键路径。本文分析了传统农产品类食品检测质量追溯体系的现状，提出了构建以全过程信息透明、智能分析精准预测、可视化溯源设计和多方协同动态优化为核心的全程监控框架，并探索结合区块链和人工智能技术提升食品质量追溯效率与透明度的可行性，为完善农产品质量监管体系提供科学参考。

关键词：全程监控；食品检测；质量追溯；风险控制

Research on the Quality Traceability System of Agricultural Products and Food Testing Based on Whole-Process Monitoring

LIU Zeya

（Shandong Tianheng Testing Co.， Ltd.， Heze 274000， China）

Abstract： The food safety of agricultural products is the key to public health and social development， and the quality traceability system is the key path to realize the whole process of monitoring and risk control of agricultural product quality. This paper analyzes the current situation of the traditional agricultural product food inspection quality traceability system， proposes to build a whole-process monitoring framework with whole-process information transparency， intelligent analysis and accurate prediction， visual traceability design and multi-party collaborative dynamic optimization as the core， and explores the feasibility of combining blockchain and artificial intelligence technology to improve the efficiency and transparency of food quality traceability， so as to provide a scientific reference for improving the quality supervision system of agricultural products.

Keywords： whole-process monitoring; food testing; quality traceability; risk control

农产品食品安全问题直接关系到公众健康和社会稳定。近年来，农药残留、重金属污染和微生物超标等食品安全事件频发，暴露出了农产品生产、加工、流通全生命周期监管中的薄弱环节。随着物联网、大数据和区块链等技术的快速发展，构建基于全程监控的食品检测质量追溯体系成为解决这一难题的关键。全程监控采用全过程数据采集与动态分析，能精准锁定潜在风险，实现对农产品生产加工环节的实时监测和溯源。现代监测技术在提升食品检测效率与监管透明度方面展现巨大的应用潜力，可为农产品质量安全的全面保障提供新路径。

1 构建全程监控农产品类食品检测质量追溯体系的必要性

构建全程监控的农产品类食品检测质量追溯体系是确保食品安全和质量管控的核心手段，主要体现在以下4个方面[1]。①数据采集的系统化是实现全程监控的基础。构建统一的数据采集网络，覆盖农产品从种植、加工到运输的各个环节，并利用高精度传感器和物联网技术提升数据的准确性，是实现全程监控的核心。②数据处理的智能化是提高检测效率的关键。在大数据监测中引入云计算和人工智能技术，可对检测数据进行实时分析和深度学习，并能精准识别异常变化，实现高效的风险评估。③溯源系统的可视化是提高透明度的保障。采用区块链技术和可视化追溯平台设计，可确保溯源链条的完整性和数据的真实性，提升消费者对食品安全的信任度。④风险控制的协同化是实现动态监管的核心。构建协同监管平台，整合检测数据、溯源信息和风险评估结果，推动监管主体、生产企业和科研机构的协同合作，形成动态调整与优化的全程风险控制模式。

2 全程监控农产品食品检测质量追溯体系的现状

2.1 数据采集覆盖不足

现有农产品食品检测体系在数据采集环节存在显著不足。①种植环节对土壤环境、农药使用和气候条件等关键参数的监测范围有限，缺乏高精度监测设备和动态采集技术，难以全面掌握初始风险信息。②加工环节中，对温湿度控制、添加剂使用记录等数据采集不全面，存在信息断层和记录缺失现象。③运输环节的数据采集问题尤为突出，对储运条件的实时监测覆盖率不足，导致冷链断裂和交叉污染风险难以预警。当前采集系统缺乏统一规范，无法形成有效联动，阻碍追溯链条的完整性与准确性，严重制约质量追溯体系的全程监控能力。

2.2 数据处理能力滞后

多环节采集的检测数据缺乏统一的标准化处理规范，样品检测结果、农药残留数据、重金属含量等核心信息在不同系统间无法高效整合，导致数据孤立严重[2]。当前数据分析手段滞后，对农产品中复杂污染物的检测结果未能实现实时动态解析，限制多组分协同风险评估的能力。检测结果的时效性不足，检测完成后的数据上传、汇总、处理周期长，致使污染源头的快速定位和溯源效率低下。另外，由于缺乏基于大数据的精准风险评估模型，对多样化农产品的质量问题预测和异常信号识别能力不足，难以满足食品安全监管对数据处理高效性和准确性的要求。

2.3 溯源体系不完善

溯源链条断裂问题突出，各环节间信息传递不连贯，导致检测数据与产品流通信息无法有效衔接。农产品生产、加工和流通环节的追溯信息分散在不同主体管理系统中，缺乏统一的数据共享平台，信息孤立阻碍了溯源系统的整合与高效运行。区块链等防篡改技术的应用不足，数据真实性和可信度难以保障。消费者端溯源信息展示形式单一，溯源内容缺乏全面性和透明度，无法直观反映农产品从产地到销售的全流程检测结果与质量信息。此外，整体溯源体系存在覆盖不全、信息不对称和运行效率低下的问题。

2.4 风险管理机制不健全

检测环节未能建立覆盖全流程的实时风险监测网络，对农药残留累积效应、微生物污染扩散等复杂动态风险缺乏精确识别能力。质量异常数据未能及时上传至统一管理平台，导致关键风险节点难以形成有效预警。缺乏闭环式风险管理流程，问题发现后责任追溯和整改措施脱节，影响质量追溯的有效性和及时性，无法形成对食品安全风险的全面管控。

3 全程监控农产品食品检测质量追溯体系的框架构建

全程监控体系由数据采集、数据处理、溯源系统和风险控制四大模块组成。数据采集实现全过程信息透明，数据处理利用智能分析完成精准预测，溯源系统采用可视化设计连接生产与消费，风险控制利用动态优化形成闭环管理[3]。各模块相互协作，贯穿农产品全生命周期，有助于构建高效、透明的质量追溯体系。

3.1 数据采集

全程监控的农产品食品检测质量追溯体系的构建需要以数据采集的精准性和覆盖的全面性为基础，确保所有关键环节信息实时记录并上传。例如，在智能温室环境中，针对草莓生产的全生命周期监控，重点采集土壤农药残留量、水肥比例、光照强度和温湿度等数据。数据采集可使用物联网传感器，进而形成动态监控网络。以土壤农药残留浓度Ct的监控为例，采用智能传感器在田块内均匀分布，监测公式为

式中：ci表示第i个采样点的残留浓度，mg·kg-1；n为采样点总数。

3.2 数据处理

智能分析系统可对传感器上传的数据实时建模，预测未来残留超标风险，并将结果上传至云平台，为溯源和风险控制提供科学依据[4]。以草莓土壤农药残留浓度为例，采集草莓的土壤农药残留浓度等数据后，进入数据处理系统进行标准化、整合和动态分析。数据处理采用云计算和机器学习算法，建立残留浓度与环境因子之间的关联模型。使用多变量线性回归模型预测残留趋势：

式中：Y为农药残留浓度预测值；X1，X2，…，Xn分别为水肥比、温湿度等环境因子；β为回归系数；ε为误差项。

3.3 溯源系统的可视化设计

3.3.1 全流程追溯链条设计

基于上述草莓智能温室的监控数据，溯源系统需在种植、采摘、加工、运输和销售全链条中动态记录和更新农药残留及关键环境参数。每个环节的数据利用唯一标识符关联，形成完整的追溯链条，确保从田间到餐桌的每个节点均可追溯（图1）。哈希编码模型为

式中：IDi为草莓批次溯源标识；Pi为生产阶段农药残留浓度；Di为加工阶段温湿度数据；Ti为时间戳；Li为地理信息。

例如，草莓种植环节记录土壤农药残留浓度Ct=0.11 mg·kg-1，结合地块位置和时间戳生成首个哈希值。采摘环节更新批次信息和重量参数，生成第2个节点哈希值。加工环节记录清洗次数和分拣温度[5]。运输阶段则添加冷链温湿度监控数据。销售端，系统整合所有环节数据，为消费者提供可视化查询入口。

3.3.2 消费者查询平台

消费者查询平台作为溯源系统的主要环节，利用整合食品流通监管平台的数据，为消费者提供精准、高效的溯源服务。平台基于溯源二维码、小程序和网页入口等多渠道应用，为消费者呈现从生产到销售的全生命周期信息（图2）。平台还支持可视化展示，将数据以时间轴、地图或指标对比的形式呈现，直观反映草莓的溯源链条。该平台与市场监管、服务企业及消费者连接，为食品质量追溯提供数据支持和透明化服务，提升公众对农产品质量安全的信任度。

3.4 风险控制

基于上述草莓全生命周期的溯源数据，风险控制体系需构建动态优化模型，整合生产、检测、监管与流通多方数据，实现风险的精准监测与高效处置。动态优化模型以多变量风险评估和协同控制为核心，结合实时数据调整风险策略。模型公式为

式中：F（x）为风险控制目标值；Ri（t）表示第i个节点的动态风险值；wi为权重因子，依据数据重要性分配。求和后要找出使得加权动态风险总和最小的方案，以减少过程中的风险暴露，从而提高安全性、效益与可持续性。

种植环节的异常农药残留触发预警机制，溯源系统经过区块链共享风险数据至监管平台。加工与运输环节利用动态调整流程参数，减少风险扩散。同时，消费者端反馈的溯源信息将实时回流至模型，用于风险趋势分析与持续优化。这一协同机制经过实时调控和动态优化，实现从种植到消费端的闭环风险管控，为农产品质量追溯提供科学依据和操作模板。

4 结语

全程监控的农产品食品检测质量追溯体系是保障食品安全的关键技术支撑，利用全过程信息采集、智能化数据分析、可视化溯源设计和动态优化风险控制的协同运行，实现对农产品生产、加工、流通和消费的全生命周期监管。本研究构建了覆盖多环节的溯源链条与动态优化模型，解决了数据断层、信息不透明和风险不可控等问题，为农产品食品检测质量追溯体系提供科学依据。未来需进一步加强多方协作机制，结合区块链和人工智能技术，不断完善追溯链条的精准性和高效性，为提升食品安全监管水平和消费者信任提供技术支撑。

参考文献

[1]娄湘琴.浅谈食品检验检测机构质量管理工作[J].电脑校园，2019（12）：5166-5167.

[2]赵红磊，杨丽蓉，赵红艳，等.食品安全抽检数据常见问题分析及对策研究[J].食品与机械，2024，40（1）：68-72.

[3]高鹏.食品安全检测技术在初级农产品质量监督中的实践[J].广东蚕业，2019，53（12）：46-47.

[4]陈清华.农产品质量安全检测对现代农业发展的重要性[J].农机市场，2024（12）：90-92.

[5]石远洋.县级农产品质量安全检验检测存在问题及对策[J].农村科学实验，2024（23）：105-107.

作者简介：刘泽亚（1990—），男，山东菏泽人，大专。研究方向：检验检测、环境监测、环境工程。