生鲜动物食品全程溯源系统建立（一） 因此优点是计算简单、速度快

一、生鲜食品溯源大型肉类动物个体识别技术在生鲜动物食品溯源中的动物应用

大型肉类动物个体识别是实现肉类食品可追溯性的关键环节之一，目前国内外研制的全程标识方法很多，包括条形码、系统电子钮扣式标签、建立注射式电子信号发射器、生鲜食品溯源视网膜图像识别与DNA指纹技术等。动物参照发达国家实施的全程畜产品追溯系统与技术，综合比较集中畜体标识技术的系统优劣和发展趋势，采用虹膜识别作为动物个体溯源的建立关键技术更为准确、有效。生鲜食品溯源

（1）虹膜技术

近年来，动物基于虹膜特征的全程识别技术得到了人们的关注。虹膜因其唯一性、系统稳定性、建立高可靠性和非接触性等特点而备受关注。为此，国内外学者围绕虹膜定位、虹膜表示、虹膜特征提取、虹膜编码和虹膜识别等关键环节开展了深入研究。

目前，国际上已经有一些较成功的虹膜识别系统。剑桥大学的Daugman提出了基于2DGabor小波变换的虹膜识别方法。由于这种方法只是对相位信息进行粗量化，因此优点是计算简单、速度快，但是存在着要求获取图像的分辨率、大小以及光照等条件保持基本不变的缺点。Wildes等人提出了基于区域图像注册技术的虹膜识别系统，这种方法识别精度高，但是计算复杂，识别速度慢。1998年，昆士兰大学的Boles提出了基于零交叉小波变换的虹膜识别方法。这种方法对于光照变化、噪声的干扰不敏感，但是计算量大。同时，该方法仅讨论了虹膜特征提取的方法，而没有形成完整的系统。

我国学者在虹膜识别技术领域也取得了一些成就。陈良洲（2000）直接根据虹膜图像的相关性实现虹膜的识别；王蕴红等（2002）采用虹膜经多尺度Gabor滤波和小波变换实现虹膜的分类；黄雅平等人（2003）提出了利用独立分量分析（ICA）提取虹膜的纹理特征，并采用竞争学习机制进行识别的方法；叶学义等人（2003）提出了一种从定位、特征提取到编码识别的完整虹膜识别算法；林金龙等人（2003）提出了一种基于特征点比对的虹膜识别方法；刘晓梅（2004）提出了一种空间信息和尺度信息相结合的虹膜识别算法；张鹏飞等人（2005）提出一种基于多纹理特征融合的新颖虹膜识别方法。

1）虹膜识别技术的发展趋势

为使虹膜识别技术能够迅速发展成为身份鉴别的重要手段，在实际中得到广泛应用，虹膜识别技术形成了如下发展趋势：

第一，从生理学、色度学、光学等角度对人眼及虹膜进行理论研究。建立照明光源、虹膜、CCD摄像头之间的成像系统，确定它们之间的最佳匹配关系，以便在虹膜图像采集方面产生突破，构建高精度、自动化、小体积和低成本的虹膜图像采集装置。

第二，虹膜识别算法（包括图像预处理、特征提取和特征匹配）计算量很大，提高系统实时的快速计算能力是达到系统特定性能要求的关键。为此，一方面开发高效快速的识别算法；另一方面开发通用化和兼容性强的虹膜识别芯片，即软硬件两方面共同努力。

第三，将信息融合技术应用于虹膜识别技术中，即将虹膜特征信息与非生物特征识别信息相结合（如与智能卡相结合），将虹膜特征信息与其他生物信息相结合（如与指纹、掌纹的结合）是克服自身系统局限性，提高系统准确性和实用性的切实可行的方案，是虹膜识别技术的发展方向。
第四，现在的虹膜特征识别的研究还局限于单机系统，建立虹膜特征识别的网络身份认证系统是其研究的重要方向，具有广阔的应用前景。

如今的虹膜识别技术还不是很成熟，识别系统的应用也不够广泛，世界上只有少数国家将这一技术应用于金融、刑侦等对安全有严格要求的场合。但是，由于该技术具有许多其他生物识别技术不可比拟的优点，因而吸引人们的广泛关注。随着识别技术的不断成熟、性能的不断完善、价格的不断降低，必将广泛地应用于金融、公安、人事管理、医疗、电子贸易、智能化门禁系统、通道控制和食品安全管理等诸多领域。

为了对肉类食品的安全生产销售进行有效管理，应从养殖场、屠宰场、加工场到超市的整个供应链上，对动物个体、肉类及其制品的处理加工过程等的信息进行追溯，使消费者在购买产品时了解其生产全过程的历史记录。

2）基于虹膜技术的动物个体识别溯源方案

在大型动物养殖环节:首先采集猪、牛等肉类动物的虹膜图像并对其进行处理，将虹膜信息转化为编码并录人到食品安全可追溯系统的虹膜信息数据库中。并且将虹膜编码与该个体的出生信息、饲料信息、兽药信息、免疫信息和转出信息进行关联。

在屠宰环节：由于目前屠宰场普遍采用将若干头（如50头）作为一批进行屠宰，屠宰之前将该批次需要屠宰的所有个体的虹膜信息跟已有的虹膜信息数据库信息进行匹配，如果完全匹配，再以批为单位分割成多个部分，再根据不同的肉类产品种类（例如猪，可以分为蹄子、大排、肉丝等）进行包装。在这个过程中，我们给予这50头一个屠宰批号，在进入后面的分割包装环节中，在原有屠宰批次号的基础上添加分割肉产品种类编号。在这里，需要建立一个科学规范的分割肉产品分类体系和肉类食品代码体系，实现分割肉产品代码体系、条形码技术和电子标签技术的集成应用。在进行食品信息安全追踪时，消费者就可以通过食品包装袋上的食品安全码查询到动物在屠宰时的所属批次号。通过此批次号，能够找到该批对应的50个个体的虹膜信息，通过虹膜信息进而追溯到具体的养殖信息。当肉类食品出现安全问题时，可以输入问题食品的食品安全码查找问题食品的来源并找到食品污染的关键节点，实现肉类食品的跟踪溯源。

（2）DNA指纹技术

DNA指纹技术是分子生物学各种新兴技术的一种，它融合了RFLP、PCR、Southem转移等先进技术。它可检测出大量DNA位点的差异性，成为继RFLP后当今最先进的分子水平上的遗传标记系统，在生命科学许多领域都得到广泛应用。DNA指纹技术是基于限制性酶切片段长度的多态性（restrictionfragmentlengthpolymorphism，RFLP）基础之上的。1980年，Wyman等首先在人基因文库的DNA随机片段中，分离出高度多态的重复顺序区域。此后，Higgs等（1981）在a-珠蛋白基因附近等发现有高度重复序列，这些分散在基因组的串联重复的短小序列称为小卫星DNA（MinisatemteDNA）。一个小卫星DNA重复单位长度一般从几个到几十个核苷酸,重复单位数目从几个到几百个。不同的重复单位数目构成了小卫星DNA的高度多态性。Jeffreys等用人的肌红蛋白基因内含子高变区重复序列的核心序列作为探针，在不十分严格的洗脱条件下同DNA内切酶酶切的人基因组DNA的电泳图谱进行Southern印迹杂交，所产生的图谱在不同个体之间均存在明显差异性，与人的指纹相似，表现出高度的个体特异性，这种特异性仍按孟德尔方式遗传，因而称为DNA指纹图谱。DNA指纹图谱通常由几条到数十条带组成，在多个物种上的研究表明，DNA指纹图谱中的带是独立遗传的，一个DNA指纹探针实际上能够同时检测基因组中数十个位点的变异性。同时，在一个基因组中，用不同探针获得的DNA指纹图在很大程度上是不一样的，用几个不同的探针所获得的信息是可以累加的。DNA指纹具有高度的个体特异。

Georges等（1988）用4种探针研究了猪、牛、马、猪的DNA指纹图谱，发现它们同种内任意两个个体的DNA指纹图谱一致性的概率分别是4.1X10^-7、1.4X1^-11、3.2X10^-12、3.4X10^-12。Buitkamp等（1991)用人工合成的寡核苷酸探针研究了德国3个牛品种的DNA指纹图谱，结果发现任意两个个体DNA指纹图谱相似的概率是1.5X10^-7～2.4X10^-7之间，认为DNA指纹是进行个体鉴别的有效工具。利用DNA指纹技术可检测不同物种、同种及同种不同个体的亲缘关系，也可进行物种分类鉴定。

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