过年过节，买些珍贵特产，尽管防伪码、商品标签、产品质量承诺书等一应俱全，但里面的实物却很可能是假冒伪劣产品。近日，针对这一市场痛点，南京工业大学张帆教授团队提出了已实测有效的技术解决方案——“面向生物外观特征的鉴真溯源系统”，其部分模块化产品已经投入具体应用，取得了良好效益。

“现在市场上常见的防伪如内外码防伪技术、激光镭射防伪技术等等，统统都是在标签或外包装上面‘做文章’，但始终无法解决的一个问题是：这个标签是不是就对应着这个实物。”张帆表示，团队基于生物特征的图像鉴真溯源技术集成与应用，利用图像处理、人工智能、区块链等新一代信息技术，通过机器学习训练出卷积神经网络鉴真防伪模型，对商品的纹理进行模拟计算，将计算结果保存在“云端”数据中心，并通过外包装识别算法。“这样一来，就能够保证包装内的商品就是生产加工出厂的那一件商品，真正做到了‘一物一码’。”

张帆以验证青藏特产牦牛肉的真伪举例，“消费者在购买商品时只需要扫一下包装盒上的二维码，并按照指引拍摄商品的实物，‘云端’数据中心鉴真防伪模型的计算便可以实时给消费者反馈，即当前商品是不是外包装所配套的商品。同时，还可进行反向追溯联盟区块链上商品的生产加工销售信息，方便快捷地鉴定商品真伪。”

除了鉴定真伪，该成果还能鉴别商品的品级。比如茶叶，由于茶叶品级间差异微小，相应的鉴别工作往往需要专业的人士来做。而使用此算法时，消费者只要将茶叶产品平铺到白纸上，然后用手机进行拍摄，并通过小程序上传到服务器后端；服务端部署了茶叶品级识别算法，可以对拍摄的茶叶产品图像进行识别，并直接向用户反馈茶叶的具体品级。据悉，该成果通过卷积神经网络鉴真防伪模型，实现农产品鉴真防伪，目前，已应用于雨花茶、黔茶、五常大米等120多种农产品，识别率达到90%以上。