Los árboles de pera deben ser polinizados artificialmente para garantizar el rendimiento, y la eficiencia de la polinización y la calidad de la germinación del polen afectan el tamaño, la forma, el sabor y el valor nutricional de la fruta. La detección de la vitalidad de la germinación del polen de los árboles de pera es importante para mejorar la eficiencia de la polinización artificial y, en consecuencia, la tasa de fructificación de los árboles de pera. Para superar las limitaciones de los métodos tradicionales de detección manual, como la baja eficiencia y precisión y el alto costo, y cumplir con los requisitos de selección de polen de alta calidad para promover el rendimiento y la producción de árboles frutales, propusimos un método de detección para la vitalidad de la germinación del polen de pera llamado YOLOv8-Pearpollen, una versión mejorada de YOLOv8-n. Se construyó un conjunto de datos de germinación de polen de pera y la imagen se mejoró utilizando Blend Alpha para mejorar la robustez de los datos. Se utilizó una combinación de destilación de conocimientos y poda de modelos para reducir la complejidad del modelo y la dificultad de implementación en instalaciones de hardware, garantizando al mismo tiempo que el modelo lograra o se acercara al efecto de detección de un modelo de gran volumen que pueda adaptarse a los requisitos reales de la producción agrícola. Se realizaron diversas pruebas de ablación en la destilación de conocimientos y la poda de modelos para obtener un método de aligeramiento de alta calidad adecuado para este modelo. Los resultados de las pruebas mostraron que el mAP de YOLOv8-Pearpollen alcanzó el 96.7%. Los parámetros, FLOPs y pesos fueron solo de 1.5 M, 4.0 G y 3.1 MB, respectivamente, y la velocidad de detección fue de 147.1 FPS. Se logró simultáneamente un alto grado de aligeramiento y una precisión de detección superior.