Actualmente, la bajada de plantas de tomate se realiza de forma manual, lo cual es tanto ineficiente como costoso. El proceso manual presenta desafíos en términos de eficiencia y coste, creando la necesidad de soluciones automatizadas en entornos de invernadero. Este documento aborda este problema presentando el diseño y desarrollo de un robot para bajar plantas de tomate que utiliza técnicas de visión artificial y aprendizaje profundo. El estudio incluye el diseño de un efector final optimizado para operaciones de bajada de plantas basado en las características físicas de las vides de tomate y los ganchos rodillos; posicionamiento preciso de ganchos rodillos logrado a través de análisis cinemático y un conjunto de datos personalizado; integración del módulo RepC3 de RT-DETR con YOLOv5s para una detección y posicionamiento de objetos mejorados; y visualización en tiempo real de la alimentación de la cámara a través de una aplicación integrada. La evaluación del rendimiento a través de pruebas experimentales muestra mejoras en la precisión de reconocimiento, precisión de posicionamiento y eficiencia operativa, aunque la tasa de éxito del robot en la eliminación de hojas necesita una mejora adicional. Esta investigación proporciona una base sólida para futuros desarrollos en robots de bajada de plantas y ofrece ideas prácticas y orientación técnica.