真正防偽定級，需要真的“火眼金睛”

過年過節，買些珍貴特產，回家打開外包裝，防偽碼、商品標簽、產品質量承諾書……一應俱全，但里面的實物卻是“如假包換”的“假冒偽劣”！對這種“偷梁換柱”、“表里不一”或者以次充好、以劣充優的情況，目前市面上流行的防偽技術如內外碼防偽技術、安全線防偽技術、激光鐳射防偽技術、RFID防偽技術等，對此也只能徒嘆奈何。南京工業大學教授張帆團隊針對這一市場痛點，提出了已實測有效的技術解決方案——“面向生物外觀特征的鑒真溯源系統”，部分模塊化產品已經投入具體應用并取得良好效益。相關成果在計算機領域頂級的”國際聲學、語音與信號處理會議”（ICASSP）上發表。

“現在市場上常見的防偽如內外碼防偽技術、激光鐳射防偽技術等等，統統都是在標簽或外包裝上面做文章，但始終無法解決的一個問題是：你這個標簽是不是就對應著你這個實物。消費者拿到買到的商品，他無法確定這個外標簽上面說的內容，指的就是這個實物。而我們要解決的就是這個問題。”張帆表示，基于生物特征的圖像鑒真溯源技術集成與應用，利用圖像處理、人工智能、區塊鏈等新一代信息技術，通過機器學習訓練出卷積神經網絡鑒真防偽模型，對商品的紋理進行模擬計算,將計算結果保存在云端數據中心，并通過外包裝識別算法，從而保證包裝內的商品就是生產加工出廠的那一件商品，真正做到了一物一碼。

比如要驗證青藏特產牦牛肉的真偽，張帆介紹，消費者在購買商品時只需要掃一下包裝盒上的二維碼，并按照指引拍攝商品的實物，通過云端數據中心鑒真防偽模型的計算，實時給消費者反饋當前商品是否與外包裝是配套的商品，同時進行反向追溯聯盟區塊鏈上商品的生產加工銷售信息，就可以方便快捷地真正鑒定出商品的真偽。

除了鑒定真偽，該成果還能鑒別商品的品級。比如茶葉，由于茶葉品級間差異微小，相應的鑒別工作往往需要專業的人士來做。而使用該團隊的創新算法時，消費者只要將茶葉產品平鋪到白紙上，然后手機進行拍攝，并通過小程序上傳到服務器后端；服務端部署了茶葉品級識別算法，對拍攝的茶葉產品圖像進行識別，然后直接反饋給用戶茶葉的具體品級。

該團隊的創新算法最終在不同茶葉品級數據集上測試都達到了較高的準確率，并基本擁有和專業人士持平的能力，能夠在不同的農林牧產品中推廣使用，在實際運用中可以有效的提升相關行業的自動化水平，大大減少專業人力方面的投入。

據悉，該成果通過卷積神經網絡鑒真防偽模型，實現農產品鑒真防偽，目前已應用于雨花茶、黔茶、五常大米、青海牦牛肉、藏系羊肉、枸杞、藜麥、酸奶、果蔬等120多種農產品，識別率達到90%上。