Este trabajo de investigación presenta el diseño e implementación de un sistema de visión artificial inteligente para el control automatizado de masa en la industria de panificación, con el objetivo de mejorar la precisión y eficiencia en la detección, segmentación y verificación del peso de las masas durante el proceso de producción. El sistema propuesto utiliza algoritmos de aprendizaje profundo basados en la arquitectura YOLOv8, destacada por su alta precisión (>95%) y rapidez en el procesamiento (<100 ms por imagen). Además, se establece un margen de error promedio (MAE) inferior al 5%, alineado con estándares industriales para garantizar uniformidad en el producto final. El diseño incluye una integración con controladores lógicos programables (PLCs) a través del protocolo Snap7, permitiendo la simulación y prueba de decisiones automatizadas para seleccionar, acepta...