La clasificación precisa de peras juega un papel crucial en garantizar la calidad de las peras y aumentar sus ventas. En el ámbito de la clasificación inteligente de peras, la detección precisa del objetivo de las peras es imperativa. Sin embargo, la implementación práctica enfrenta desafíos para lograr una precisión adecuada en la detección del objetivo de las peras debido a las limitaciones de los recursos computacionales en dispositivos integrados y a la ocurrencia de oclusión entre las peras. Para resolver este problema, construimos un sistema de adquisición de imágenes basado en el equipo de clasificación de peras y creamos un conjunto de datos de peras que contiene 34,598 imágenes de peras en condiciones de laboratorio. El conjunto de datos fue meticulosamente anotado utilizando el software LabelImg, lo que resultó en un total de 154,688 anotaciones precisas para peras, tallos de peras, cáliz de peras y defectos de peras. Además, proponemos un Modelo Ligero Extremadamente Comprimido para la Detección de Objetos de Pera (ECLPOD) basado en la arquitectura de YOLOv7 para ayudar en la tarea de clasificación de peras.