Muchos ensamblajes electromecánicos complejos que son esenciales para la función vital de ciertos productos pueden ser difíciles de inspeccionar con un nivel de certeza suficiente. Ejemplos incluyen subsistemas de herramientas de máquina, robots, aeronaves y automóviles. Las condiciones fuera de tolerancia pueden ocurrir debido a variabilidad aleatoria de causa común o desviaciones no estándar no detectadas, como las que representan los desechos de objetos extraños. Se necesitan implementar nuevos métodos para permitir la utilización de tecnologías de detección de maneras que puedan reducir significativamente los esfuerzos de inspección. Algunos de los métodos de reconocimiento de imágenes tridimensionales más informativos pueden no ser lo suficientemente confiables o versátiles para una amplia diversidad de ensamblajes. También puede ser un proceso extenso entrenar el reconocimiento sobre todas las anomalías posibles de manera lo suficientemente completa para garantizar la certeza de la inspección. Este documento presenta una técnica metódica para implementar un sistema de inspección semiautónomo y su algoritmo, introducido en una publicación anterior, que puede aprender inferencias de inspección de fabricación a partir de capacidades de reconocimiento de imágenes. Esta capacidad fundamental acepta entradas de datos que se pueden obtener durante el proceso de entrenamiento de reconocimiento de imágenes seguido del aprendizaje automático de los resultados probables. Los conocimientos inteligentes resultantes pueden informar a un inspector sobre la probabilidad de que un ensamblaje escaneado por tecnología de reconocimiento de imágenes cumpla con las especificaciones de fabricación. Se introduce un diseño experimental para generar datos que puedan entrenar y probar modelos con una representación realista de casos de fabricación. Se presenta un estudio de caso de referencia para permitir la comparación con modelos de casos de fabricación. El método fundamental se demuestra utilizando un ejemplo realista de fabricación de ensamblajes. Se dan recomendaciones para guiar los esfuerzos para implementar toda esta técnica metódica de manera integral.