Este estudo apresenta o desenvolvimento de um sistema de visão computacional automatizado para a inspeção de peças com furos circulares fabricadas por impressão 3D, abordando desafios relacionados à inspeção manual e à complexidade das peças. Com o uso de técnicas avançadas de processamento de sinais e imagens, como segmentação, aplicação de filtros, detecção de bordas e a Transformada de Hough, o sistema visa identificar falhas de fabricação por meio da comparação objetiva entre imagens das peças inspecionadas e imagens padrão de referência. Essa abordagem inovadora melhora a precisão e eficiência dos processos de inspeção, reduzindo custos e tempo de produção, contribuindo para a automação industrial e otimização da manufatura aditiva. Com funções desenvolvidas para verificar quantidade, posição e dimensões de furos, o sistema foi eficaz na análise posicional e dimensional, mas apresentou erros na identificação da quantidade de furos, atribuídos à Transformada de Hough, que gerou falsos positivos em formas geométricas quadradas, destacando a necessidade de aprimorar algoritmos para diferenciar melhor formas não circulares.