Ikan bandeng merupakan salah satu komoditas yang paling banyak diminati di masyarakat Indonesia. Tingginya tingkat konsumsi ikan bandeng di Indonesia menyebabkan banyaknya usaha budidaya ikan bandeng. Salah satu kegiatan pada usaha budidaya ikan bandeng adalah kegiatan pembenihan, dimana proses penghitungan benih ikan bandeng (nener) yang diperdagangkan merupakan hal yang penting. Salah satu kendala dalam proses penghitungan adalah proses penghitungan yang dilakukan secara manual memakan waktu yang cukup lama dan tingkat akurasi yang rendah. Pada penelitian ini, penulis mengajukan mesin portable penghitung nener untuk memperbaiki teknik menghitung manual. Pada sistem ini, penulis memanfaatkan teknologi vision dan kamera untuk mendapatkan gambar, kemudian diproses didalam prosesor (Jetson Nano) dengan menggunakan model YOLOv5 sebagai algoritma pendeteksiannya. Hasil keluaran dari proses deteksi tersebut adalah jumlah dari nener yang terdeteksi. Dari penelitian yang dilakukan, didapatkan hasil deteksi dari nener berukuran kecil 1 cm berjumlah 200 ekor dengan tingkat akurasi 96% dan nener berukuran 1-3 cm berjumlah 100 ekor memiliki tingkat akurasi 97%. Rata-rata 1x proses pendeteksian membutuhkan waktu kurang dari 10 detik.