Este documento propone un algoritmo de calibración para mejorar las precisiones posicionales de un escenario lineal XY industrial. Se requiere un posicionamiento preciso de estos escenarios lineales para mantener un manejo y manipulación de objetos altamente precisos. Sin embargo, debido a imprecisiones en los escenarios de motores lineales y en la caja de engranajes, existen errores estáticos y dinámicos dentro de estos manipuladores que no se pueden ajustar internamente. En este documento, para mejorar la precisión de posicionamiento de estos manipuladores, se utilizan mediciones de un rastreador láser dentro de un sistema de lógica difusa tipo 2. El rastreador láser utilizado en este experimento es un AT960-MR, que es un equipo de metrología de coordenadas no contacto altamente preciso capaz de realizar mediciones robóticas muy precisas. Para realizar la calibración, utilizamos un IT2FLS para encontrar una relación correctiva no lineal que compense los errores de posición. El IT2FLS actúa sobre los comandos dados al escenario de movimiento para encontrar la posición precisa del escenario de movimiento. Para entrenar el IT2FLS, utilizamos optimización por enjambre de partículas (PSO) para los parámetros de la parte antecedente y la inversa generalizada de Moore-Penrose para estimar los parámetros de la parte consecuente. Los datos se dividen en datos de entrenamiento/prueba para evaluar la eficacia del algoritmo propuesto. Se demuestra que al utilizar el enfoque de calibración basado en IT2FLS propuesto, la desviación estándar de los errores de posición puede disminuir de 86.1m a 55.9m, lo que representa una mejora del 35.1%. Los resultados de comparación con una red neuronal de perceptrón multicapa revelan que el algoritmo de calibración basado en IT2FLS propuesto supera a la red neuronal de perceptrón multicapa para fines de calibración posicional.