El proyecto de titulación se centra en diseñar un sistema automatizado de conteo continuo de varillas mediante visión artificial y sistema SCADA, dirigido a mejorar la precisión y eficiencia en la industria siderúrgica. Se parte de la hipótesis de que integrar visión artificial y SCADA puede reducir errores humanos y optimizar costos operativos en comparación con métodos manuales. En el desarrollo del proyecto, se utilizaron una cámara para captura de imágenes del proceso de empaquetado de varillas, software Python con OpenCV para procesamiento de imágenes, y técnicas avanzadas de segmentación. El modelo SCADA diseñado facilitó el monitoreo en tiempo real y la gestión eficiente del proceso de conteo de varillas. Los resultados obtenidos demostraron una mejora significativa en la precisión del conteo y una reducción notable llegando a cero en los errores operativos. Además, se demuestra en base a los resultados que se obtiene la optimización de recursos y se minimizó la intervención manual, lo cual resulta en una operación más eficiente y rentable para las empresas siderúrgicas. En conclusión, este proyecto no solo cumplió con los objetivos específicos de diseñar e implementar un sistema automatizado de conteo de varillas, sino que también proporcionó una guía práctica para su implementación en el sector siderúrgico, destacando su impacto positivo en la eficiencia operativa y la seguridad. Palabras Clave: Visión Artificial, SCADA, Automatización, Segmentación