Este documento presenta un nuevo algoritmo eficiente en memoria para etiquetado de componentes conectados en imágenes binarias, basado en codificación de longitud de carrera. A diferencia de los métodos convencionales basados en píxeles que escanean y etiquetan píxeles individuales utilizando búferes globales o estructuras de conjuntos disjuntos, nuestro enfoque codifica filas como segmentos enlazados y los fusiona utilizando una estrategia de unión por tamaño. Aceleramos la detección de carreras utilizando una caché precalculada de 16 bits de patrones binarios, lo que permite una decodificación rápida sin depender de instrucciones de CPU a nivel de bits. En comparación con otros algoritmos codificados en longitud de carrera, como el Algoritmo de Etiquetado Basado en Escaneo o el Escaneo de Dos Etapas Basado en Carrera, nuestro método logra hasta un 35% más rápido en la mayoría de los conjuntos de datos del mundo real. Mientras que otros algoritmos optimizados para binarios, como el Escaneo de Dos Etapas de Bit-Carrera y el Escaneo de Carrera de Fusión de Bit, son hasta un 45% más rápidos que nuestro algoritmo, requieren un uso de memoria mucho mayor. En comparación con ellos, nuestro método tiende a reducir el consumo de memoria en algunos conjuntos de datos de documentos grandes hasta en un 80%.