Trái cây sau khi thu hoạch cần được phân loại, bảo quản đúng cách là khâu quyết định chất lượng và giá trị sản phẩm trước khi phân phối ra thị trường. Do đó cần tăng cường áp dụng giải pháp khoa học kỹ thuật vào các khâu này sẽ góp phần hỗ trợ người nông dân đạt hiệu quả kinh tế cao đối với đầu ra của trái cây Việt nói chung và trái Dứa trồng tại Việt Nam nói riêng. Trong nghiên cứu này, chúng tôi xin trình bày giải pháp xác định độ chín của trái Dứa tại các vựa Dứa sau khi thu hoạch bằng kỹ thuật nhận dạng theo mô hình YOLO-v5, đồng thời đề xuất giải pháp tăng cường dữ liệu (data augumentation). Tăng cường số lượng dữ liệu huấn luyện và tăng số lớp trên mô hình YOLO-v5; với mỗi lớp chứa bộ dữ liệu gồm 10.000 hình ảnh sẽ cải thiện độ chính xác trong nhận dạng và tăng tốc độ huấn luyện khi sử dụng mô hình YOLO-v5. Chúng tôi đã thực hiện thử nghiệm trên bộ dữ liệu gồm 50.000 hình ảnh trái Dứa chín cho kết quả phân loại có độ nhạy chính xác là 94,5%. Từ đó phát triển xây dựng hệ thống tự động xử lý phân loại trái Dứa chín sau thu hoạch.