在这个项目中，我们利用yolov5深度学习模型开发了一套高效的水果分类系统，实现了18种不同类型水果的精准识别和成熟度检测。采用python语言，借助pycharm和anaconda构建开发环境，同时整合了pyqt技术，为用户提供了友好的图形用户界面。通过目标检测接单技术，用户可以迅速完成水果种类和成熟度的检测任务。这一深度学习应用为农业领域提供了一种先进而便捷的解决方案，有望在果园管理和水果质量监控中发挥重要作用。