隨著農業數字化轉型的深入，農產品自動識別與溯源系統成為保障食品安全、提升產業效率的關鍵技術。本系統結合Java SpringBoot、SSM框架、Vue前端、Maven項目管理，集成二維碼溯源與基于PyTorch框架的CNN農作物識別模型，提供一體化的信息系統集成服務。

一、系統架構與技術棧

系統采用分層設計，后端基于SpringBoot和SSM（Spring+SpringMVC+MyBatis）框架，實現高內聚低耦合的業務邏輯處理。SpringBoot簡化了配置和部署，SSM框架則確保了數據持久化和Web層的高效交互。前端使用Vue.js構建響應式用戶界面，通過RESTful API與后端通信，提升用戶體驗。Maven作為項目依賴管理工具，統一了第三方庫的版本控制，保證開發環境的穩定性。

二、核心功能：二維碼溯源與自動識別

系統通過二維碼技術實現農產品全鏈路溯源。每個農產品在種植、加工、運輸和銷售環節生成唯一二維碼，用戶掃描即可查看產地、生產日期、檢測報告等信息。系統集成基于PyTorch框架的CNN（卷積神經網絡）模型，用于農作物的自動識別。該模型通過訓練大量圖像數據，能夠精準識別作物種類、生長狀態及潛在病害，支持農民和質檢人員快速決策。例如，用戶上傳作物圖片，系統可實時返回識別結果，并與溯源數據關聯，增強可信度。

三、信息系統集成服務優勢

本系統強調集成性，將識別、溯源、管理模塊無縫銜接。SpringBoot和SSM框架提供了穩定的后端支持，處理用戶請求、數據存儲和模型調用；Vue前端則實現動態數據展示，如圖表分析溯源趨勢；Maven確保項目依賴一致，便于團隊協作。PyTorch框架的靈活性允許CNN模型持續優化，適應不同農作物識別需求。系統可部署于云平臺，支持多終端訪問，為農業企業、政府監管部門及消費者提供高效服務。

四、實際應用與展望

在實際場景中，該系統可應用于智能農場、農產品電商和食品安全監管。例如，農場主可通過系統監控作物健康，消費者掃碼驗證產品真偽。我們將探索更多AI模型集成，如目標檢測技術，并擴展物聯網設備接口，實現全自動化管理。通過持續迭代，本系統旨在推動農業信息化，構建透明、可信的農產品供應鏈。