Computer Vision en retail: Lenta reconoce etiquetas de precio desde un robot en movimiento

La cadena minorista Lenta (equipo Lenta Tech) convirtió en 2026 la tarea de reconocer etiquetas de precio desde la cámara de un robot en movimiento en un hackathon de ML sobre Computer Vision. El objetivo es automatizar la supervisión de estanterías y el registro de infracciones directamente en la sala de ventas.

¿Por qué es más difícil que con una cámara estática?

Lenta domina desde hace tiempo el reconocimiento de información con cámaras estáticas y ya lo aplica en sus tiendas. La cámara de un robot en movimiento plantea un problema radicalmente distinto: la imagen se desenfoca, el ángulo y la distancia a la estantería cambian constantemente y la iluminación de la sala es irregular. Por eso, leer bien las etiquetas «sobre la marcha» resultó bastante más difícil de implementar que el reconocimiento habitual desde un punto fijo. El equipo tenía que resolver precisamente esa parte antes de que el escenario pudiera funcionar en una tienda real.

Reconocer con calidad las etiquetas de precio desde la cámara de un

robot en movimiento suena mucho más interesante y complejo, sobre todo en la implementación.

> — del blog corporativo del equipo Lenta Tech en Habr

Qué incluye la tarea desde el punto de vista técnico

Reconocer una etiqueta de precio desde una plataforma en movimiento combina varias subtareas de Computer Vision. Primero, el modelo detecta la etiqueta en la imagen y después lee el texto: nombre, precio y código de barras. Además, necesita ser robusto frente al desenfoque por movimiento y a los reflejos, y debe vincular la etiqueta reconocida con una posición concreta en la estantería para saber a qué producto corresponde. Con una cámara estática, parte de estos pasos se simplifica gracias al ángulo fijo; en el robot, cada fotograma llega desde un ángulo nuevo, de modo que el modelo tiene que ser más robusto.

Qué procesos cubre el robot escáner

El robot con cámara cubre varios procesos de la tienda a la vez. Los empleados dedican menos tiempo a recorrer las estanterías y supervisarlas manualmente, mientras que el robot registra infracciones sobre la marcha, por ejemplo etiquetas ausentes o incorrectas, y transmite esa información al equipo. Según la descripción de Lenta Tech, esto libera al personal de tareas rutinarias y acelera la respuesta ante problemas de exposición y de precios.

Lo esencial de la publicación:

• La tarea: reconocer etiquetas de precio desde la cámara de un robot en movimiento en la sala de ventas
• La base: la experiencia de reconocimiento con cámaras estáticas, que Lenta aplica desde hace tiempo en sus tiendas
• El objetivo: reducir el tiempo que los empleados dedican a supervisar estanterías y registrar infracciones de forma automática
• El formato: hackathon de ML sobre Computer Vision con datos captados por el robot

Qué significa

La Computer Vision en retail pasa de las cámaras fijas a los robots móviles: el reconocimiento «sobre la marcha» convierte el recorrido por las estanterías de una rutina manual en un proceso automático. El caso de Lenta muestra que incluso una tarea de CV ya resuelta hay que reinventarla cuando la cámara empieza a moverse, y que las empresas están dispuestas a llevar este tipo de problemas a hackathons para reunir antes una solución funcional.