Lemon merupakan buah yang memiliki manfaat seperti dikonsumsi sebagai alternatif bagi konsumer yang rendah vitamin C dan dijadikan bahan dalam masakan maka dari itu perlu pemilihan kualitas lemon yang segar dan baik untuk menjaga manfaatnya. Perkembangan kecerdasan buatan pada pemrosesan citra menjadikan computer vision digunakan sebagai teknik penilaian kualitas lemon. Penelitian ini menggunakan arsitektur Detectron2 yang memakai model faster R-CNN untuk mendeteksi kualitas lemon berdasarkan data citra yang terdiri atas dua kelas bad quality dan good quality. Pada penelitian ini ditemukan bahwa skor skor average precision pada kelas bad quality sebesar 95.52%, dan skor average precision kelas good quality sebesar 97.80% dengan pendeteksian terbaik didapatkan pada pencahayaan di siang hari.