En la producción de carne, la industria de los porcinos es un importante renglón en la economía agropecuaria a nivel nacional. La cual para alcanzar altos estándares productivos debe hacer uso de diversas técnicas de reproducción asistida como: la fecundación in vitro y la inyección intracitoplasmática de espermatozoides, con su sigla en ingles ICSI. Ambas técnicas son susceptibles al desarrollo nuevos procedimientos que favorezcan el aumento de la tasa de maduración y fertilización. Finalmente, se debe destacar que avances en este campo no sólo favorecen la producción de porcinos, sino que tienen el potencial de ser aplicados en protocolos de reproducción humana. Al revisar la literatura se encuentra que las técnicas tradicionales basadas en fluorescencia no permiten la valoración de todos los ovocitos, ya que al ser procesos invasivos comprometen la viabilidad de los embriones. Es así como en los últimos años, la microscopía de luz polarizada ha venido ganando terreno como herramienta para valorar la madurez ovocitos a través de la identificación de la presencia del huso meiótico. Ya que la alta birrefringencia de éste, permite su identificación, la cual está relaciona al estado de maduración del ovocito. Para lograr la visualización del retardo de fase del huso meiótico es necesario adquirir varias imágenes en distintos estados de polarización, lo cual demanda tiempo y puede comprometer la calidad de los ovocitos por su excesiva manipulación. Este proyecto de investigación utilizará herramientas de la visión artificial para generar una estrategia que permita realizar una identificación automática del huso meiótico. Para esto se desarrollará una etapa de visión artificial de bajo nivel, en la cual se incorporará a un microscopio óptico invertido un polariscopio semicircular. La nueva aproximación que plantea este trabajo, es utilizar una cámara multipolarizada, que permite que con una sola adquisición se obtengan simultáneamente cuatro imágenes, con las que se analizan cuatro estados de polarización, evitando realizar cambios en la configuración del polariscopio y favoreciendo el tiempo requerido para la observación de cada ovocito. Para realizar la detección automática del huso meiótico, se desarrollarán las etapas de nivel intermedio y alto para la visión artificial. Las que consistirán de varios pasos así: En primer lugar, las cuatro imágenes serán procesadas en un vector de Stokes, del cual se obtendrá una imagen en espacio HSI en donde la intensidad es el promedio de los estados de polarización analizados, el grado de polarización lineal será el canal de saturación y el ángulo de polarización será el canal tono (Hue). En segundo lugar, sobre las anteriores imágenes se aplicarán algoritmos de segmentación como Otsu y se evaluarán diferentes descriptores de textura orientados a la identificación y descripción de las características del huso meiótico. Como tercer ítem se explorará una estrategia de redes convolucionales basada en aprendizaje transferido para a partir de las imágenes de entrada establecer la presencia del huso meiótico. Finalmente, de los pasos anteriores se integrará la presencia y las características del huso con las tasas de maduración y fertilización, las cuales serán evaluadas con los procedimientos estándar en la evaluación de procesos in vitro. Con este proyecto se espera que al seleccionar los ovocitos que presentan el huso meiótico, sea posible aumentar las tasas de maduración y fertilización, y por lo tanto la eficiencia del procedimiento de producción in vitro de embriones porcinos. Además, el desarrollo del hardware y el software basados en las etapas de visión artificial propuestas permitirán contar con una herramienta automática para la inspección del proceso in vitro.