La tendencia global reciente en el desarrollo de la ganadería lechera enfatiza la automatización y robotización de la producción de leche. La rápida tasa de desarrollo de la ganadería lechera requiere nuevas tecnologías para aumentar la eficiencia económica y mejorar la producción. El objetivo de la investigación era aumentar la eficiencia de producción de leche al introducir la tecnología para evaluar automáticamente la gordura de un rebaño lechero en pasos de 0.25 puntos en una escala de 5 puntos. Los datos experimentales se recopilaron en la cámara 3D ToF O3D 303 instalada en una máquina de paso en granjas robóticas de estabulación libre en el período de agosto de 2020 a noviembre de 2022. Los autores recopilaron datos de 182 animales y procesaron 546 imágenes. Todos los animales pesaban entre 450 y 700 kg. Basándose en el análisis de regresión, desarrollaron un software para encontrar e identificar las cinco principales regiones de interés: los procesos espinosos de la columna lumbar y la espalda; los procesos transversales de la columna lumbar y el área de la fosa glútea; las tuberosidades malar y ciática; la base de la cola; y la región de la vulva y el ano. La adecuación de la tecnología propuesta fue verificada mediante una encuesta de expertos en paralelo. La tecnología desarrollada se probó en 3 granjas con un total de 1810 vacas y es útil para la evaluación sin contacto de la gordura de un rebaño lechero dentro del ciclo de vida del rebaño. El método desarrollado se puede utilizar para evaluar el área de la base de la cola con una precisión del 100%. El hoyo hambriento se puede determinar con una probabilidad del 98.9%; el área de la vulva y el ano, con una probabilidad del 95.10%. Las vértebras sobresalientes, es decir, los procesos espinosos y transversales, se evaluaron con una probabilidad del 52.20% y 51.10%. La precisión general del sistema se evaluó en un 93.4%, lo cual fue un resultado positivo. Los animales en una condición de 2.5 a 3.5 a los 5-6 meses se consideraron saludables. El sistema desarrollado permite dividir a los animales en tres grupos, confirmando su estado fisiológico: condición corporal en rango normal, agotamiento y obesidad. Mediante una dependencia de correlación igual a R = 0.849 (método de Pearson), los autores revelaron que los animales de la misma raza y en el mismo rango de lactancia tienen una dependencia lineal de peso a puntuación de gordura. Han desarrollado un algoritmo para la evaluación automatizada de la gordura de los animales con una posterior clasificación de su estado fisiológico. Se ha demostrado el efecto económico de la implementación del sistema propuesto. Se logró el efecto de aumentar la eficiencia de producción de una granja lechera al introducir la tecnología de evaluación automática de la gordura de un rebaño lechero con un paso de 0.25 puntos en una escala de 5 puntos. La precisión general del sistema se estimó en un 93.4%.