En este estudio, desarrollamos un sistema de monitoreo para rastrear con precisión la tasa de siembra e identificar las ubicaciones donde la máquina mecánica de siembra en macetas no sembró las semillas correctamente. El sistema de monitoreo emplea diversas técnicas de procesamiento de imágenes, incluida la transformada de Hough, la conversión de espacio de color matiz-saturación-valor, técnicas de morfología de imágenes y desenfoque gaussiano, para señalar con precisión la tasa de siembra y las ubicaciones donde faltan semillas. Para determinar las condiciones operativas óptimas para el sistema de monitoreo de la tasa de siembra, se llevó a cabo un experimento factorial variando los valores de brillo y saturación de los datos de imagen. Cuando se aplicaron las condiciones operativas óptimas derivadas, el sistema logró consistentemente una tasa de reconocimiento de semillas del 100% en diversas condiciones de siembra. El sistema de monitoreo desarrollado en este estudio tiene el potencial de reducir significativamente la mano de obra requerida para la siembra complementaria al permitir la identificación en tiempo real de las ubicaciones donde no se sembraron semillas durante las operaciones de siembra en macetas.