Este documento presenta un enfoque novedoso para extraer información de puntos de soldadura en 3D utilizando un pipeline de aprendizaje profundo en dos etapas basado en cámaras RGB 2D fácilmente disponibles. Nuestro método utiliza YOLOv8s para la detección de objetos, enfocándose específicamente en los vértices, seguido de segmentación semántica para una localización precisa de píxeles. Este pipeline aborda los desafíos que presentan las imágenes de bajo contraste y geometrías complejas, reduciendo significativamente los costos en comparación con soluciones tradicionales basadas en 3D. Demostramos la efectividad de nuestro enfoque a través de una comparación con un método basado en nubes de puntos 3D, mostrando el potencial para mejorar la velocidad y eficiencia. Esta investigación avanza en el campo de la soldadura automatizada al proporcionar una solución rentable y versátil para extraer información clave de imágenes 2D.