Revisión sistemática de literatura sobre la aplicación de la visión por computador en ingeniería industrial

Abstract

La visión por computador es una tecnología basada en algoritmos de aprendizaje profundo que permite a los sistemas informáticos extraer información útil a partir de imágenes y videos, habilitando tareas como la detección de objetos, la estimación de movimiento y la inspección automatizada. Su integración con la ingeniería industrial ha crecido de forma acelerada en los últimos años, sin embargo, la literatura disponible sobre sus aplicaciones en este campo se encuentra dispersa y poco articulada, lo que dificulta identificar tendencias, limitaciones y oportunidades de desarrollo. Este trabajo realizó una revisión sistemática de literatura siguiendo la metodología PRISMA, consultando Scopus y Web of Science para el período 2021–2025. De 1.388 registros iniciales se seleccionaron 124 artículos. Los resultados muestran que el control de calidad y manufactura concentra el 54% de las aplicaciones, con dominancia del modelo YOLO para detección de defectos, mientras que ergonomía y seguridad y salud en el trabajo representa el 25%, enfocado en análisis de movimiento corporal en tiempo real. Se encontró que el 48.4% de los artículos no reporta nivel de madurez tecnológica y solo 14 estudios validan en entornos reales de producción, evidenciando una brecha entre el rendimiento experimental y la viabilidad de implementación empresarial. Se identificaron otros vacíos relevantes como la ausencia de integración con gemelos digitales y la escasa atención a la privacidad de datos.