Questa tesi presenta lo sviluppo di un sistema di visione automatizzato progettato per localizzare il picciolo di un'arancia all'interno di uno spazio definito. Il sistema interagisce con un microcontrollore per controllare i motori, permettendo il posizionamento preciso del picciolo dell'arancia. Questo lavoro affronta le sfide dell'industria commerciale della pelatura della frutta, dove il posizionamento del frutto prima della lavorazione viene tipicamente eseguito manualmente. Automatizzare questo processo può migliorare notevolmente l'efficienza e la coerenza, riducendo al contempo i costi del lavoro e minimizzando gli errori. Il focus è posto sull'aspetto software del sistema di visione, includendo un'analisi approfondita e il confronto di diversi metodi, come le tecniche tradizionali di visione artificiale e le reti neurali avanzate come YOLO e TensorFlow per il rilevamento degli oggetti.