Esta tesis presenta un dispositivo de inspección no destructiva y clasificación por peso para alas de pollo para reemplazar la operación de clasificación manual tradicional. Se diseña e implementa un modelo de inspección no destructiva de calidad de dos caras de alas de pollo basado en el algoritmo de detección de objetivos YOLO v7-tiny en una plataforma integrada Jetson Xavier NX. Se utiliza un microcontrolador STM32 como plataforma de control principal, se desarrolla un dispositivo de giro de alas que se adapta a la velocidad de la cinta transportadora, pesaje dinámico y una unidad de clasificación inteligente de alta eficiencia, y el prototipo se optimiza y verifica en experimentos. Los experimentos muestran que el dispositivo puede clasificar cuatro alas de pollo por segundo, con una tasa de precisión integral del 98.4%, que es mejor que los métodos de clasificación tradicionales en cuanto a eficiencia y precisión.