Trong nhiều hợp tác xã và cơ sở sản xuất OCOP, công đoạn kiểm tra chất lượng vẫn được thực hiện theo cách truyền thống: công nhân quan sát màu sắc sản phẩm, phát hiện hạt bị vỡ hoặc đổi màu, kiểm tra độ đồng đều của nguyên liệu và tình trạng bao bì trước khi đóng gói.
Phương pháp này có ưu điểm là linh hoạt, dễ triển khai và chi phí thấp, phù hợp với quy mô sản xuất nhỏ. Tuy nhiên, khi sản lượng tăng lên hàng nghìn gói hoặc hàng tấn nguyên liệu mỗi ngày, việc kiểm tra hoàn toàn bằng mắt thường bắt đầu bộc lộ hạn chế: dễ bỏ sót lỗi, phụ thuộc vào kinh nghiệm từng người và khó duy trì tính đồng nhất giữa các lô hàng.
Trong bối cảnh sản phẩm OCOP ngày càng tham gia sâu hơn vào siêu thị, thương mại điện tử và chuỗi phân phối hiện đại, yêu cầu về độ đồng đều, hình thức bao bì và khả năng truy xuất chất lượng đang trở thành áp lực thực tế đối với nhiều cơ sở sản xuất nông thôn.
Kiểm tra thủ công đang gặp giới hạn
Theo Bộ Nông nghiệp và Môi trường, kim ngạch xuất khẩu nông, lâm, thủy sản của Việt Nam năm 2025 đạt khoảng 70,63 tỷ USD, tăng khoảng 12% so với năm 2024. Riêng nhóm rau quả đạt trên 8,5 tỷ USD, cho thấy yêu cầu về phân loại, kiểm soát chất lượng và truy xuất nguồn gốc sau thu hoạch ngày càng khắt khe.
Trong thực tế, nhiều lỗi của sản phẩm OCOP hoàn toàn có thể nhận diện qua hình ảnh như hạt đổi màu, hạt lép, hạt vỡ, lát trái cây sấy bị cháy cạnh, kích thước không đồng đều, bao bì hàn lệch hoặc nhãn dán sai vị trí.
Điều cần nhìn nhận khách quan là công nghệ camera kiểm tra chất lượng hiện chưa được ứng dụng phổ biến trong toàn bộ hệ thống OCOP. Phần lớn các chủ thể OCOP, đặc biệt là hợp tác xã và hộ sản xuất nhỏ, vẫn chủ yếu sử dụng kiểm tra thủ công kết hợp thiết bị đóng gói bán tự động.
Tuy nhiên, trong lĩnh vực gạo, cà phê, hạt điều, đậu và hạt giống, các hệ thống phân loại quang học bằng camera đã được sử dụng tại nhiều doanh nghiệp chế biến để nâng cao độ đồng đều của thành phẩm trước khi xuất bán.
Theo FAO, khoảng 13,3% thực phẩm toàn cầu bị thất thoát trong chuỗi cung ứng từ sau thu hoạch đến trước bán lẻ. Việc phát hiện sớm sản phẩm không đạt chuẩn ngay trong quá trình phân loại giúp giảm đáng kể nguy cơ phải xử lý lại hoặc loại bỏ hàng sau khi đã hoàn tất đóng gói.
Camera công nghiệp đang được ứng dụng như thế nào?
Trong ngành chế biến nông sản, thuật ngữ chuyên ngành phù hợp là hệ thống thị giác máy (machine vision) hoặc hệ thống kiểm tra bằng xử lý hình ảnh.
Một hệ thống điển hình gồm camera công nghiệp, nguồn chiếu sáng chuyên dụng, bộ xử lý hình ảnh và phần mềm phân tích dữ liệu hình ảnh. Camera sẽ chụp liên tục sản phẩm đang di chuyển trên băng tải hoặc máng cấp liệu, sau đó phần mềm phân tích màu sắc, kích thước, hình dạng và các sai khác bất thường để phát hiện sản phẩm không đạt yêu cầu.
Trong lĩnh vực hạt nông sản, các hệ thống phân loại quang học sử dụng camera có thể hỗ trợ phát hiện hạt đổi màu, hạt mốc, hạt vỡ, hạt lép và dị vật khác màu trong dòng sản phẩm.
Tại Việt Nam, Công ty Cổ phần RTC Technology Việt Nam là doanh nghiệp hoạt động trong lĩnh vực camera công nghiệp, thị giác máy và giải pháp kiểm tra chất lượng bằng xử lý hình ảnh cho các dây chuyền sản xuất và đóng gói. Các giải pháp dạng này có thể được ứng dụng để kiểm tra độ đồng đều của hạt nông sản, phát hiện sai khác màu sắc, kiểm tra vị trí nhãn mác và hỗ trợ kiểm soát chất lượng trên dây chuyền chế biến thực phẩm và nông sản.
Đối với các sản phẩm OCOP như cà phê rang xay, hạt điều đóng gói, trà thảo mộc hoặc trái cây sấy, công nghệ camera công nghiệp kết hợp phần mềm xử lý hình ảnh có thể hỗ trợ phát hiện nguyên liệu cháy màu, kích thước bất thường, mức đầy không đồng đều hoặc lỗi bao bì trước khi đưa vào đóng thùng.
Hướng đi thực tế cho cơ sở OCOP
Thực tế cho thấy, đa số cơ sở OCOP hiện nay chưa đủ điều kiện để đầu tư dây chuyền kiểm tra tự động hoàn toàn. Vì vậy, hướng đi khả thi hơn là tự động hóa từng phần, tập trung vào những công đoạn phát sinh lỗi lặp lại nhiều nhất.
Một cơ sở sản xuất vài nghìn gói trà hoặc trái cây sấy mỗi ngày có thể bắt đầu bằng camera công nghiệp đặt tại vị trí đóng gói cuối cùng để kiểm tra màu sắc, mức đầy và vị trí nhãn mác, thay vì đầu tư ngay hệ thống phân loại quang học công suất lớn.
Cách tiếp cận này giúp giảm tỷ lệ hàng lỗi, nâng tính đồng đều của sản phẩm và tạo dữ liệu hình ảnh phục vụ truy xuất chất lượng, đồng thời phù hợp hơn với khả năng đầu tư của hợp tác xã và doanh nghiệp công nghiệp nông thôn.
Điều đáng chú ý là quá trình số hóa OCOP không nhất thiết bắt đầu từ robot hay nhà máy thông minh. Trong nhiều trường hợp, một hệ thống camera công nghiệp kết hợp phần mềm xử lý hình ảnh được bố trí đúng công đoạn có thể giúp cơ sở sản xuất phát hiện lỗi sớm hơn, lưu trữ hình ảnh từng lô hàng và hỗ trợ kiểm soát chất lượng một cách nhất quán hơn.
Khi sản phẩm được phân loại đồng đều hơn, tỷ lệ lỗi giảm xuống, bao bì chuyên nghiệp hơn và dữ liệu sản xuất được lưu trữ rõ ràng hơn, giá trị của OCOP không chỉ nằm ở câu chuyện đặc sản địa phương, mà còn ở khả năng duy trì chất lượng ổn định theo tiêu chuẩn thị trường hiện đại.
OCOP trong giai đoạn chuyển đổi số vì thế không phải là việc biến làng quê thành nhà máy công nghệ cao, mà là ứng dụng đúng những công cụ kỹ thuật phù hợp để đặc sản địa phương được sản xuất ổn định hơn, đồng đều hơn và đáng tin cậy hơn trong toàn bộ chuỗi cung ứng.