En esta investigación se desarrolla un sistema automatizado de inspección visual para el control de calidad en la producción de bizcochos de Achira, implementando técnicas de visión e inteligencia artificial en la verificación del producto final, permitiendo cumplir con el valor estándar en los parámetros de producción y facilitando el monitoreo de variables para mantener el control estadístico del proceso. El sistema basado en software se desarrolló con el lenguaje Python usando la librería de openCV para el procesamiento de imágenes y visión artificial aplicado en el control de calidad en la producción del bizcocho, para la verificación de parámetros se usa un algoritmo de segmentación y clasificación basado en K-NN (K-vecinos más cercanos)[1]. En la segmentación se usa en: K-NN, teniendo como entradas histograma y color en modelo RGB [2], este constituye el proceso inicial para la identificación de la forma, tamaño y color. El algoritmo clasificador contiene varios bloques de reconocimiento de las características morfológicas y visuales principales (forma, color, tamaño, grietas y presencia de objetos extraños en el producto), clasificando los biscochos en dos categorías: aceptados y rechazados. En el desarrollo del sistema se usaron 100 imágenes preclasificadas por cada característica (forma, color, tamaño, grietas y presencia de objetos extraños en el producto), separándolas en dos grupos 80% para entrenamiento y 20% de prueba. Finalmente se hace la evaluación del desempeño del sistema para determinar la precisión del clasificador en la identificación de características y en la clasificación final como aceptado y rechazado.