近年来,食品安全问题越来越受到社会的关注,食品溯源是解决食品安全问题的有效手段。然而,食品溯源体系中存在如下问题:1)数据采集环节,RFID数据采集技术日益普遍,但标签碰撞已成为当前影响RFID识别效率的主要问题。RFID防碰撞算法是解决标签碰撞问题的主要方法,然而主流防碰撞算法大多是基于标签静止固定的场景,难以满足实际中流动性的食品数据采集应用（如食品在物流、仓库等场景出入口进行识别）,从而呈现出标签漏读率高、识别效率低。2)数据存储追溯环节,传统方式主要通过将采集到的食品信息在中心化数据库中进行集中式或分布式存储,这种方式存在着数据易篡改、信息易泄露等问题,并且集中式存储还易遭到单节点攻击致使系统崩溃。区块链凭借全新的去中心化架构、分布式账本技术和防止数据篡改的特点,为上述问题提供了解决方案。然而区块链技术也存在着数据爆炸和敏感信息泄露等问题亟待解决。为了解决以上问题,本文分别对RFID防碰撞算法和区块链技术在食品溯源中的应用进行了研究,主要研究内容及创新包括:（1）提出了一种标签移动场景下的RFID防碰撞算法。首先,提出了一种标签区分机制,通过该机制对移入标签和驻留标签进行精确区分;然后,提出了一种标签数量预估方法,通过该方法对移入标签和驻留标签的数量进行精确预估;最后,提出了一种混合标签识别策略,基于标签数量的预估值采用混合识别策略对标签进行识别。（2）提出了一种链内外协同存储追溯模型。模型分为链内和链外两个模块,链内模块为多条区块链连接组成的区块链网络,并将节点按角色功能不同分为RFID采集节点、信息处理节点和区块校验存储节点;链外模块由分布式数据库和分布式文件系统组成。链外模块负责存储RFID采集到的食品信息,而链内模块则存储RFID采集信息的哈希值。两个模块内存储的同一批食品信息通过唯一的链内外关联对应值进行关联对应。通过这种方式,既保障了数据可靠防篡改,又避免了区块链数据爆炸和敏感信息泄露。实验开发和测试分析结果表明,与对照算法和主流存储追溯方式相比,本文提出的算法和模型具有更好的性能。