Udang Vaname (Litopenaeus vannamei) merupakan salah satu komoditas ekspor perikanan andalan Indonesia karena merupakan jenis udang yang mudah untuk dikembangkan. Perhitungan benur Vename merupakan salah satu kegiatan penting sebelum udang Vename akan di distribusikan. Saat ini proses perhitungan masih dilakukan secara manual. Perhitungan secara manual memiliki beberapa kelemahan yaitu waktu yang cukup lama dan tingkat akurasi yang rendah khususnya untuk benur Vename dalam jumlah yang besar. Dalam proyek akhir ini saya mengusulkan sistem perhitungan benur berbasis Vision menggunakan smarphone Andorid. Perhitungan ini dilakukan dengan melakukan capture pada benur menggunakan smartphone Andorid. Capture dilakukan dengan meletakkan smartphone pada alat dengan jarak tertentu. Hasil capture yang telah didapat akan diolah atau di-training menggunakan metode YOLO, tujuannya agar sistem dapat mengenali objek benur. Hasil dari training akan mendapatkan model yang telah dilatih dengan format YOLO, akan tetapi model tersebut belum dapat dijalankan pada smartphone Android. Model harus di-convert kedalam format TensorFlow Lite agar dapat dijalankan pada smatphone Android. Ketika dijalankan sistem secara otomatis akan mengakses kamera dan melakukan pendeteksian pada objek berupa benur. Sistem telah dapat melakukan pendeteksian benur pada smartphone Android dengan akurasi 93% .