随着农业数字化转型的深入，农产品自动识别与溯源系统成为保障食品安全、提升产业效率的关键技术。本系统结合Java SpringBoot、SSM框架、Vue前端、Maven项目管理，集成二维码溯源与基于PyTorch框架的CNN农作物识别模型，提供一体化的信息系统集成服务。
一、系统架构与技术栈
系统采用分层设计，后端基于SpringBoot和SSM（Spring+SpringMVC+MyBatis）框架，实现高内聚低耦合的业务逻辑处理。SpringBoot简化了配置和部署，SSM框架则确保了数据持久化和Web层的高效交互。前端使用Vue.js构建响应式用户界面，通过RESTful API与后端通信，提升用户体验。Maven作为项目依赖管理工具，统一了第三方库的版本控制，保证开发环境的稳定性。
二、核心功能：二维码溯源与自动识别
系统通过二维码技术实现农产品全链路溯源。每个农产品在种植、加工、运输和销售环节生成唯一二维码，用户扫描即可查看产地、生产日期、检测报告等信息。系统集成基于PyTorch框架的CNN（卷积神经网络）模型，用于农作物的自动识别。该模型通过训练大量图像数据，能够精准识别作物种类、生长状态及潜在病害，支持农民和质检人员快速决策。例如，用户上传作物图片，系统可实时返回识别结果，并与溯源数据关联，增强可信度。
三、信息系统集成服务优势
本系统强调集成性，将识别、溯源、管理模块无缝衔接。SpringBoot和SSM框架提供了稳定的后端支持，处理用户请求、数据存储和模型调用；Vue前端则实现动态数据展示，如图表分析溯源趋势；Maven确保项目依赖一致，便于团队协作。PyTorch框架的灵活性允许CNN模型持续优化，适应不同农作物识别需求。系统可部署于云平台，支持多终端访问，为农业企业、政府监管部门及消费者提供高效服务。
四、实际应用与展望
在实际场景中，该系统可应用于智能农场、农产品电商和食品安全监管。例如，农场主可通过系统监控作物健康，消费者扫码验证产品真伪。我们将探索更多AI模型集成，如目标检测技术，并扩展物联网设备接口，实现全自动化管理。通过持续迭代，本系统旨在推动农业信息化，构建透明、可信的农产品供应链。
