A medida que las manifestaciones de la Industria 4.0 se hacen visibles en diversas aplicaciones, un área clave y oportuna de desarrollo son los procesos de inspección de calidad y detección de defectos. Durante la última década, las arquitecturas de visión por computadora, en particular, los detectores de objetos, han recibido una atención creciente por parte de la comunidad investigadora, debido a su ventaja de localización sobre la clasificación de imágenes. Sin embargo, para que estos avances arquitectónicos proporcionen soluciones tangibles, deben optimizarse con respecto al hardware objetivo junto con el entorno de implementación. Con este fin, esta encuesta proporciona una revisión en profundidad de la progresión arquitectónica de la clasificación de imágenes y las arquitecturas de detección de objetos con un enfoque en los avances dentro del hardware de aceleración de Inteligencia Artificial. Esto proporcionará a los lectores una comprensión del estado actual de la integración arquitectura-hardware dentro de la disciplina de visión por computadora. La revisión también proporciona ejemplos de la implementación industrial de arquitecturas de visión por computadora en diversos dominios, desde la detección de defectos en telas hasta la inspección de estanterías de paletas. La encuesta destaca la necesidad de conjuntos de datos representativos para proporcionar mejores comparaciones de rendimiento junto con la visión de la detección de objetos como el dominio principal en el que se centrarán más esfuerzos de investigación en la próxima década.