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El sistema automatiza parcialmente ese control mediante computer vision (CV) para confirmar la presencia o ausencia de accesorios en la cara no visible del producto. La instalación utiliza seis cámaras, una mini PC y cámaras web, con el objetivo de ser replicable. 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Los algoritmos orientados a la detecci´on de objetos (OD) basados en redes neuronales pueden ser aprovechados para disminuirla cantidad de autopartes defectuosas despachadas en una planta automotriz. Antes de su entrega, deben ser revisadas, proceso que, en general, se realiza manualmente. El objetivo del sistema dise˜nado es la automatizaci´on parcial de dicha inspecci´on, corroborando mediante un sistema de computer vision (CV) la presencia o ausencia de accesorios. La instalaci´on consta de equipamiento dom´estico montado en una mesa de control (no se requiri´o hardware especializado); esto permite que sea f´acilmentereplicable utilizando c´amaras web y una mini PC. Damos cuenta de los beneficios de la utilizaci´on de CV en estos contextos, las caracter´ısticas del sistema, los desaf´ıos enfrentados y sus soluciones.  \nKeywords: Computer Vision · Object Detection · Control de calidad · Automotriz.  \n1 Introducci´on  \nLa visi´on artificial (CV) desempe˜na un papel significativo para los principales fabricantes de autom´oviles. A trav´es de la implementaci´on de este tipo de tecnolog´ıas en los procesos de producci´on pueden aprovechar nuevas herramientas que complementan el trabajo manual en las plantas industriales. Las mismashan abordado la adopci´on de tecnolog´ıa desde distintos ´angulos para mantenerest´andares de calidad y agilizar procesos de producci´on: rob´otica, realidad aumentada, sistemas inform´aticos para automatizar sus pedidos y dem´as [3] .  \nDonde la inspecci´on manual o de CV tradicional falla, el aprendizaje profundo (DL) puede proporcionar capacidades de inspecci´on precisas para formasdif´ıciles, piezas y modelos mixtos; y puede adaptarse y aprender a medida que cambian los productos, procesos y condiciones del ambiente [2] . Adem´as, permite que los sistemas no solo localicen los defectos, sino tambi´en que los clasifiquen. Muchos fabricantes almacenan im´agenes y datos de sus proyectos, y estos puedenayudar a entrenar algoritmos de DL.  \nActualmente la industria automotriz es la que m´as adopta sistemas de CV anivel mundial y, seg´un un informe [1], su adopci´on seguir´a creciendo entre 2023 y 2030 . En 2022 se utiliz´o mayormente para el segmento de QA e inspecci´on.  \nMemorias de las 52 JAIIO-SIIIO-ISSN: 2451-7496-Página 153  \nSIIIO, Simposio Argentino de Investigación Operativa e Informática Industrial  \n2 Contexto del problema  \nLa planta automotriz en la que desarrollamos este trabajo fabrica, entre otras autopartes, los techos interiores (headliners o techos) de 11 modelos de veh´ıculos diferentes. Una vez fabricados, se les adicionan en su cara no visible una serie deaccesorios. La cantidad y variedad de los mismos depende del tipo de veh´ıculo.  \nAntes de ser despachado, el producto debe ser inspeccionado en sus dos caras: la visible es revisada para detectar defectos en la tela; la no visible, para chequear la presencia de los accesorios mencionados. La planta cuenta con una mesa de inspecci´on sobre la cual se apoyan los techos de manera secuencial para revisarcada una de sus caras. 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