一种烟叶智能收购方法及其系统与流程

本发明涉及收购管理技术领域，具体涉及一种烟叶智能收购方法及其系统。

背景技术：

烟草行业的健康快速发展，关键影响因素是烟叶与烟农的种烟积极性。而现阶段烟草行业由于一些部门管理与实施，烟叶收购等方面存在很大的问题与不公平现象，致使许多烟农种烟积极性大幅下降以及对烟叶生长存在懒散性，最终使烟叶质量呈现下滑趋势，影响烟草行业的健康发展。

传统的烟叶收购方式，大都采用人工操作模式，收购效率低，没有按收购过程中参与角色，如烟农、定级员、磅码员进行功能分配，做到“各司其责”，而是由磅码员“集权”操作模式；而且传统烟叶收购流程需要工作人员维持现场秩序，不能做到烟农自主交售，容易导致交售现场混乱，调度管理麻烦，进而大大增加工作量，影响交售效率；也未提供烟农对交售结果确认的手段，目前依赖工作人员与烟农口头交流确认，易引起收售纠纷；

传统烟叶收购方式采用ic卡读取烟农信息，一方面不方便保存使用，另一方面难以实现对定级、录入和采集等各个环节的监督，而且不易实现对烟叶产品质量的追溯，对收购工作人员考评缺乏依据，导致对问题产品或对出错环节不能实现精准追责；同时，整个工作流程需要大量人工参与，不仅增加了工作量，提高了成本，而且效率低下，也比较容易出错，让不法分子有机可乘。

技术实现要素：

基于此，针对上述问题，有必要提出一种建立质量追溯体系，实现自动化收购，智能控制，提高收购效率和安全管理水平，减少工位降低成本的烟叶智能收购方法及其系统。

本发明提供一种烟叶智能收购方法，其技术方案如下：

一种烟叶智能收购方法，包括以下步骤：

a、获取交售方身份信息，并校验身份；

b、初步检验烟叶产品，并对初步检验后的烟叶产品进行定级，设置对应等级的rfid标签卡；

c、自动传输过磅，采集当前过磅图像，并读取rfid标签卡信息；

d、进行扫码解绑，并在关联二维码后，打包入库。

在本技术方案中，通过读取烟农的身份信息判断烟农身份，并保存，完善原有烟农身份标识，对烟叶流转全过程进行信息化记录和跟踪，利用多种物联网标签，丰富终端用户的使用方式，建立质量追溯体系，确保能通过扫描rfid标签卡和二维码追溯信息，起到监督审查的作用，保证了所收购的烟叶产品质量合格，无需人工引导，烟农可自主进行身份信息和收购信息的录入，大大提高了收购的流程和有序性；在烟叶定级环节，使用依等级的rfid标签卡替代原有的操作定级终端，实现产品分类，方便进行查询，提高企业生产经营管理水平，同时，将自动化分拣线、传送带、plc控制器、红外线感应器等自动化设备，融入收购管理流程，实现自动化收购，智能控制，并且在自动侦测电子称上烟叶重量，结合自动控制器，建立智能流转系统，实现烟叶过磅智能化和无人值守，减少工位降低成本；且实时采集视频影像，将视频流和业务流相互关联，整体视频关联交售批次、烟农，过磅视频关联单称信息，提高烟叶收购的安全管理水平；并在入库后对rfid标签卡进行扫码解绑，卡随后返回入口处循环利用，同时扫描二维码进行附码绑定，便于追溯查询。

优选的，所述步骤a包括以下步骤：

a101、建立交售方信息管理数据库；

a102、获取交售方身份信息，判断是否通过身份验证，如果是，则发出收购信息，并储存该交售方身份信息；如果否，则不发出收购信息；

a103、完善储存的交售方身份信息，并进行标记。

收购前进行烟农身份验证，完善原有烟农身份标识，对烟叶流转全过程进行信息化记录和跟踪，利用多种物联网标签，丰富终端用户的使用方式，建立质量追溯体系，无需人工引导即可实现信息录入和验证，提高收购效率和安全管理水平，减少工位降低成本。

优选的，还包括以下步骤：

关联交售方信息管理数据库、rfid标签卡和二维码；

若接收到扫码信号，则获取从交售开始到结束阶段的相应烟叶产品信息，并追溯调取相关负责人员信息。

实现信息追溯，不仅可用追溯相关烟农的个人信息，还可以调取查询在收购流程中相关岗位上工作人员的信息，配合视频图像，实现监督查询，同时，细化和规范各个岗位的工作内容，以业务制度为基础，通过信息化采集手段，量化工作量，提供考核依据。

优选的，还包括以下步骤：

实时监控交售过程，获取视频图像，并对视频图像进行处理、预警和报警；

将处理后的全程视频图像与交售流程相关联。

烟框在传送带、plc控制器、红外感应器的传送控制下，到达传送带上的过磅处，待检测到烟框放稳后，进行自动称重，使用超高频天线读取框内的rfid标签卡信息，同时利用摄像头对当前过磅图像进行拍照采集；实现从烟叶交售开始到结束，全流程进行影像记录，利用行为分析、人脸识别等技术，对视频图像进行处理、预警和报警，将视频流和业务流相互关联，整体视频关联交售批次、烟农，过磅视频关联单称信息，提高烟叶收购的安全管理水平。

优选的，还包括以下步骤：

基于大数据分析，建立分析模型和数据可视化系统，对历史收购数据进行深度挖掘，对交售时间、区域分析、收购趋势、结构及库存进行预测和预警，并汇总包括交售量、交售金额和交售完成比例的收购信息。

在本技术方案中，重新挖掘利用收购数据，运用大数据分析、建立分析模型、数据可视化等方法，对历史收购数据进行深度挖掘，对交售时间、区域分析、收购趋势、结构及库存等进行预测和预警，按单位汇总如烟农本周交售量排行、单匡金额排行、烟农交售完成比例等，提高企业生产经营管理水平。

本发明还提供一种烟叶智能收购系统，其技术方案如下：

一种烟叶智能收购系统，包括身份校验模块、产品定级模块、过磅检测模块和解绑入库模块，其中：

身份校验模块，用于获取交售方身份信息，并校验身份；

产品定级模块，用于初步检验烟叶产品，并对初步检验后的烟叶产品进行定级，设置对应等级的rfid标签卡；

过磅检测模块，用于自动传输过磅，采集当前过磅图像，并读取rfid标签卡信息；

解绑入库模块，进行扫码解绑，并在关联二维码后，打包入库。

优选的，所述身份校验模块包括数据库建立子模块、身份判断子模块和信息标识子模块，其中：

数据库建立子模块，用于建立交售方信息管理数据库；

身份判断子模块，用于获取交售方身份信息，判断是否通过身份验证，如果是，则发出收购信息，并储存该交售方身份信息；如果否，则不发出收购信息；

信息标识子模块，用于完善储存的交售方身份信息，并进行标记。

优选的，还包括信息关联模块和信息追溯模块，其中：

信息关联模块，用于关联交售方信息管理数据库、rfid标签卡和二维码；

信息追溯模块，用于接收到扫码信号，获取从交售开始到结束阶段的相应烟叶产品信息，并追溯调取相关负责人员信息。

优选的，还包括视频监控模块和交售关联模块，其中：

视频监控模块，用于实时监控交售过程，获取视频图像，并对视频图像进行处理、预警和报警；

交售关联模块，用于将处理后的全程视频图像与交售流程相关联。

优选的，还包括数据重挖掘模块，基于大数据分析，建立分析模型和数据可视化系统，对历史收购数据进行深度挖掘，对交售时间、区域分析、收购趋势、结构及库存进行预测和预警，并汇总包括交售量、交售金额和交售完成比例的收购信息。

本发明的有益效果是：

1、本发明建立了质量追溯体系，完善原有烟农身份标识，对烟叶流转全过程进行信息化记录和跟踪，利用多种物联网标签，丰富终端用户的使用方式。

2、收购前进行烟农身份验证，完善原有烟农身份标识，对烟叶流转全过程进行信息化记录和跟踪，利用多种物联网标签，丰富终端用户的使用方式，建立质量追溯体系，无需人工引导即可实现信息录入和验证，提高收购效率和安全管理水平，减少工位降低成本。

3、采用对应烟叶产品等级的rfid标签卡，在烟叶定级环节，使用rfid等级卡替代原有的操作定级终端，实现信息追溯，不仅可用追溯相关烟农的个人信息，还可以调取查询在收购流程中相关岗位上工作人员的信息，配合视频图像，实现监督查询，同时，细化和规范各个岗位的工作内容，以业务制度为基础，通过信息化采集手段，量化工作量，提供考核依据。

4、本发明基于大数据分析，运用大数据分析、建立分析模型、数据可视化等方法，对历史收购数据进行深度挖掘，对交售时间、区域分析、收购趋势、结构及库存等进行预测和预警，按单位汇总如烟农本周交售量排行、单匡金额排行、烟农交售完成比例等，提高企业生产经营管理水平。

5、从烟叶交售开始到结束，全流程进行影像记录，利用行为分析、人脸识别等技术，对视频图像进行处理、预警和报警，将视频流和业务流相互关联，整体视频关联交售批次、烟农，过磅视频关联单称信息，提高烟叶收购的安全管理水平。

附图说明

图1是本发明实施例所述烟叶智能收购方法的流程图；

图2是本发明实施例所述烟叶智能收购系统的原理框图。

附图标记说明：

10-身份校验模块；101-数据库建立子模块；102-身份判断子模块；103-信息标识子模块；20-产品定级模块；30-过磅检测模块；40-解绑入库模块；50-信息关联模块；60-信息追溯模块；70-视频监控模块；80-交售关联模块；90-数据重挖掘模块。

具体实施方式

下面结合附图对本发明的实施例进行详细说明。

实施例1

如图1所示，一种烟叶智能收购方法，包括以下步骤：

a、获取交售方身份信息，并校验身份；

b、初步检验烟叶产品，并对初步检验后的烟叶产品进行定级，设置对应等级的rfid标签卡；

c、自动传输过磅，采集当前过磅图像，并读取rfid标签卡信息；

d、进行扫码解绑，并在关联二维码后，打包入库。

在本实施例中，通过读取烟农的身份信息判断烟农身份，并保存，完善原有烟农身份标识，对烟叶流转全过程进行信息化记录和跟踪，利用多种物联网标签，丰富终端用户的使用方式，建立质量追溯体系，确保能通过扫描rfid标签卡和二维码追溯信息，起到监督审查的作用，保证了所收购的烟叶产品质量合格，无需人工引导，烟农可自主进行身份信息和收购信息的录入，大大提高了收购的流程和有序性；在烟叶定级环节，使用依等级的rfid标签卡替代原有的操作定级终端，实现产品分类，方便进行查询，提高企业生产经营管理水平，同时，将自动化分拣线、传送带、plc控制器、红外线感应器等自动化设备，融入收购管理流程，实现自动化收购，智能控制，并且在自动侦测电子称上烟叶重量，结合自动控制器，建立智能流转系统，实现烟叶过磅智能化和无人值守，减少工位降低成本；且实时采集视频影像，将视频流和业务流相互关联，整体视频关联交售批次、烟农，过磅视频关联单称信息，提高烟叶收购的安全管理水平；并在入库后对rfid标签卡进行扫码解绑，卡随后返回入口处循环利用，同时扫描二维码进行附码绑定，便于追溯查询。

实施例2

本实施例在实施例1的基础上，所述步骤a包括以下步骤：

a101、建立交售方信息管理数据库；

a102、获取交售方身份信息，判断是否通过身份验证，如果是，则发出收购信息，并储存该交售方身份信息；如果否，则不发出收购信息；

a103、完善储存的交售方身份信息，并进行标记。

收购前进行烟农身份验证，完善原有烟农身份标识，对烟叶流转全过程进行信息化记录和跟踪，利用多种物联网标签，丰富终端用户的使用方式，建立质量追溯体系，无需人工引导即可实现信息录入和验证，提高收购效率和安全管理水平，减少工位降低成本。

实施例3

本实施例在实施例2的基础上，还包括以下步骤：

关联交售方信息管理数据库、rfid标签卡和二维码；

若接收到扫码信号，则获取从交售开始到结束阶段的相应烟叶产品信息，并追溯调取相关负责人员信息。

实现信息追溯，不仅可用追溯相关烟农的个人信息，还可以调取查询在收购流程中相关岗位上工作人员的信息，配合视频图像，实现监督查询，同时，细化和规范各个岗位的工作内容，以业务制度为基础，通过信息化采集手段，量化工作量，提供考核依据。

实施例4

本实施例在实施例3的基础上，还包括以下步骤：

实时监控交售过程，获取视频图像，并对视频图像进行处理、预警和报警；

将处理后的全程视频图像与交售流程相关联。

烟框在传送带、plc控制器、红外感应器的传送控制下，到达传送带上的过磅处，待检测到烟框放稳后，进行自动称重，使用超高频天线读取框内的rfid标签卡信息，同时利用摄像头对当前过磅图像进行拍照采集；实现从烟叶交售开始到结束，全流程进行影像记录，利用行为分析、人脸识别等技术，对视频图像进行处理、预警和报警，将视频流和业务流相互关联，整体视频关联交售批次、烟农，过磅视频关联单称信息，提高烟叶收购的安全管理水平。

实施例5

本实施例在实施例4的基础上，还包括以下步骤：

基于大数据分析，建立分析模型和数据可视化系统，对历史收购数据进行深度挖掘，对交售时间、区域分析、收购趋势、结构及库存进行预测和预警，并汇总包括交售量、交售金额和交售完成比例的收购信息。

在本实施例中，重新挖掘利用收购数据，运用大数据分析、建立分析模型、数据可视化等方法，对历史收购数据进行深度挖掘，对交售时间、区域分析、收购趋势、结构及库存等进行预测和预警，按单位汇总如烟农本周交售量排行、单匡金额排行、烟农交售完成比例等，提高企业生产经营管理水平。

实施例6

本实施例是实施例1的系统，如图2所示，

一种烟叶智能收购系统，包括身份校验模块10、产品定级模块20、过磅检测模块30和解绑入库模块40，其中：

身份校验模块10，用于获取交售方身份信息，并校验身份；

产品定级模块20，用于初步检验烟叶产品，并对初步检验后的烟叶产品进行定级，设置对应等级的rfid标签卡；

过磅检测模块30，用于自动传输过磅，采集当前过磅图像，并读取rfid标签卡信息；

解绑入库模块40，进行扫码解绑，并在关联二维码后，打包入库。

实施例7

本实施例是实施例2的系统，所述身份校验模块10包括数据库建立子模块101、身份判断子模块102和信息标识子模块103，其中：

数据库建立子模块101，用于建立交售方信息管理数据库；

身份判断子模块102，用于获取交售方身份信息，判断是否通过身份验证，如果是，则发出收购信息，并储存该交售方身份信息；如果否，则不发出收购信息；

信息标识子模块103，用于完善储存的交售方身份信息，并进行标记。

实施例8

本实施例是实施例3的系统，还包括信息关联模块50和信息追溯模块60，其中：

信息关联模块50，用于关联交售方信息管理数据库、rfid标签卡和二维码；

信息追溯模块60，用于接收到扫码信号，获取从交售开始到结束阶段的相应烟叶产品信息，并追溯调取相关负责人员信息。

实施例9

本实施例是实施例4的系统，还包括视频监控模块70和交售关联模块80，其中：

视频监控模块70，用于实时监控交售过程，获取视频图像，并对视频图像进行处理、预警和报警；

交售关联模块80，用于将处理后的全程视频图像与交售流程相关联。

实施例10

本实施例是实施例5的系统，还包括数据重挖掘模块90，基于大数据分析，建立分析模型和数据可视化系统，对历史收购数据进行深度挖掘，对交售时间、区域分析、收购趋势、结构及库存进行预测和预警，并汇总包括交售量、交售金额和交售完成比例的收购信息。

以上所述实施例仅表达了本发明的具体实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。