La investigación analiza la necesidad de mejorar la eficiencia y precisión en los procesos de empaquetado y control de inventario de cajas de mango. La industria de mangos enfrenta desafíos en la identificación precisa de cajas debido a la falta de estándares, embalajes variables y problemas en la clasificación manual, que resultan en procesos ineficientes y propensos a errores. El objetivo de esta investigación es diseñar un método automatizado basado en técnicas de visión artificial. En el desarrollo del proyecto, se emplearon materiales, como una cámara estereoscópica, módulo de iluminación, sensores de distancia y computadora con una capacidad de procesamiento avanzadas. Se aplicaron técnicas de visión artificial como, k-means, canny, para la segmentación, y la posición horizontal, el coeficiente de dice para el seguimiento de las imágenes. Los resultados obtenidos fueron de una precisión del 99.48% durante la segmentación y un 94.8% en la precisión del seguimiento de las cajas, se denoto que el uso del coeficiente de dice, no represento una mejora en los resultados. Los resultados validan la viabilidad del sistema, ofreciendo una contribución importante a la eficiencia de la cadena de suministro de mangos. Palabras Clave: Caja de mangos, Visión artificial, OpenCV, Automatización