В настоящее время в сельском хозяйстве активно внедряются цифровые технологии и автоматизированные системы. Статья посвящена использованию машинного зрения для автоматизации контроля спелости томатов. В этой статье рассматривается применение методов компьютерного зрения и то, как система распознавания образов помогает упрощать сельскохозяйственные работы, также рассматривается алгоритм, определяющий категорию томатов по степени зрелости. Плоды можно идентифицировать по цветам: зеленый, желтый и красный. Данное разделение на классы помогает точно оценить степень зрелости томата. Автоматизированная система дает возможность организовать сбор урожая и сделать этот процесс более быстрым и удобным. /The agricultural sector is witnessing a surge in digitalization and automated systems. This article focuses on the use of machine vision for automating tomato ripeness control. We delve into the application of computer vision techniques and how image recognition systems streamline agricultural tasks. The article also explores an algorithm that categorizes tomatoes by ripeness level. The fruits are identified based on their color: green, yellow, and red. This classification helps accurately assess the ripeness of each tomato. This automated system empowers farmers to organize harvesting and make the process more efficient and convenient.