En el proceso de recolección mecánica, las frutas de piña son propensas a dañarse. Los métodos de detección tradicionales luchan por evaluar cuantitativamente el daño en las piñas y a menudo operan a velocidades lentas. Para abordar estos desafíos, este documento propone un método de detección de daños mecánicos en piñas basado en visión artificial, que segmenta la región dañada y calcula su área utilizando múltiples algoritmos de procesamiento de imágenes.