En el siguiente trabajo se realizó una investigación sobre la implementación de algoritmo K-medias y el modelo de color RGB en visión artificial, la investigación se originó en el sector cafetero y el problema consiste en la clasificación y rechazo de granos de café cereza no maduros en el proceso de recolección, la cual influye negativamente la calidad del café afectando el sabor y el porcentaje de pasilla y granos defectuosos. El sistema de visión artificial está compuesto en forma básica por los siguientes pasos: adquisición, segmentación, extracción de características y clasificación. En la adquisición de imagen se usó una cámara CCD (Charge coupled Device), la segmentación y clasificación se hizo utilizando el algoritmo K-medias que usa un método basado en centroides para clasificar datos en diferentes grupos usando la distancia mínima entre el vector de observación y los centroides, la función de este algoritmo es clasificar y rechazar los granos no aptos (granos no maduros) en la producción de café de calidad.  Para la extracción de características de la imagen se usó el modelo RGB (red, Green y blue) por ser el más utilizado en la representación de imágenes digitales. Los resultados obtenidos muestran la fiabilidad de este sistema disminuyendo la cantidad de granos no aptos para la producción, basándose en el método de color RGB e implementando del algoritmo K-medias captando imágenes, para facilitar y ayudar en la clasificación y rechazo de los granos de café cereza.