摘要
随着人工智能和计算机视觉技术的飞速发展，深度学习在农业自动化、食品加工和零售业中的应用日益广泛。水果品质的自动化检测是其中一项关键任务，它直接关系到生产效率、产品质量和消费者满意度。传统的检测方法依赖人工分拣，存在效率低、成本高、主观性强且易疲劳等问题。本文详细介绍了一个基于YOLO系列目标检测算法（涵盖YOLOv5、YOLOv6、YOLOv8及最新的YOLOv10）的水果品质检测系统的完整实现。我们不仅提供了核心模型的训练和推理代码，还构建了一个用户友好的PyQt5图形界面（UI），并分享了用于训练和测试的数据集。本文旨在为研究者和开发者提供一个从理论到实践、从模型选型到系统部署的完整技术指南。
关键词： 水果品质检测；深度学习；YOLO；计算机视觉；PyQt5；目标检测；农业自动化
1. 引言
1.1 研究背景与意义
水果产业是全球农业经济的重要组成部分。在采摘后处理、分级、包装和销售环节，对水果进行快速、准确的外观品质检测至关重要。品质指标通常包括成熟度（通过颜色判断）、是否存在缺陷（如瘀伤、腐烂、虫害）、形状和大小等。实现自动化、智能化的检测可以：
大幅提升效率：机器视觉系统可7x24小时不间断工作。
保证一致性：避免人工分拣的主观性和疲劳导致的误差。
降低
