冷链物流品质感知技术是确保食品质量安全的重要手段,当前冷链物流实际过程中的环境参数的多源耦合性、品质参数的多样性及供应链的信息不对称性等特性阻碍了冷链物流品质感知技术的发展应用及其推广。本研究针对冷链物流品质感知的以上三个主要特性出发,紧密围绕冷链物流"感知数据集、耦合品质集、动态数据追溯集"三个核心品质感知关键,以植物源性的鲜食葡萄以及动物源性的水产品为研究实例,设计和研发了冷链物流品质感知的物联网软硬件,构建了冷链物流的压缩感知数据采集方法、温度品质耦合建模方法以及可追溯建模方法,并以QR溯源条码为载体,有效集成并展示了冷链物流品质感知过程的关键质量安全信息,形成了冷链物流品质感知的物联网溯源模式,最终构建形成了一套系统化面向冷链物流品质感知的物联网数据采集与建模方法,实现了冷链物流过程的安全性、透明性及其可追溯性。本研究的主要贡献如下:(1)明确了冷链物流具体业务流程、网链结构及其特征情况,对冷链物流流程结构及其物联网数据采集与建模进行了形式的定义与分析,并设计与构建了冷链物流过程中的流程结构及其物联网数据采集与建模形式化模型,为本文后续的详细研究开展提供清晰分明的关系脉络。(2)研发了冷链物流品质感知的物联网数据采集的无线传感器节点、由协调器和ARM模块所组成的物联网汇聚节点的硬件和软件,其性能测试表明,物联网节点能够准确反映其冷链环境关键参数的波动变化情况,当发射功率在1dBm时,物联网节点的有效通信距离在30m左右,且具有相对稳定的RSSI值以及相对低的工作功耗,能够满足冷链范围内的数据采集需求。(3)分析了压缩感知数据采集方法,构建了基于双正交小波变换的稀疏变换矩阵的冷链物流感知数据稀疏压缩采样模型、冷链物流稀疏压缩采样感知数据重构模型以及冷链物流压缩感知的重构性能评价模型,并以鲜食葡萄、冷冻罗非鱼冷链实际对方法进行了验证。压缩感知数据采集方法能够实现冷链物流环境感知数据的稀疏压缩采样、传输与重构,并以少量的数据传输量以及最少无线传输时间,提高其信息传输效率,其数据压缩率为76.30%,传输时间约为185.97 ms,物联网汇聚节点平均功耗约为2989.52mW。(4)系统分析了食品冷链物流的温度品质变化特性,基于相关性分析和品质动力学模型方法,构建了冷链物流品质感知过程中的温度品质耦合货架期预测模型,并通过实证分析构建了鲜食葡萄的硬度、失水率以及冷冻罗非鱼的细菌总数、TVB-N等关键品质参数作为为其各自冷链过程的温度品质耦合预测模型,预测效率良好。(5)系统分析了冷物流品质感知的可追溯跟踪过程控制图及其异常状态的判断准则、溯源条形码的分类及QR溯源条码的编码方法等,构建了冷链物流品质感知可追溯跟踪与溯源模型,有效实现了对冷链物流品质感知过程的质量安全信息跟踪与逆向追溯,形成了冷链物流品质感知的物联网溯源模式,并进行了实证分析。