A ovinocultura representa atividade de extrema relevância na agropecuária nacional, uma alternativa, para as regiões áridas e semiáridas, pela adaptação às condições adversas. Assim, de grande importância cultural, social e econômica, permitindo o desenvolvimento regional, como fonte de renda para a população. Portanto, os criadores necessitam que seus rebanhos tenham um bom crescimento, desempenho de produção e características genéticas para atender, a médio e longo prazo, as demandas do mercado, ampliando a produtividade. Com isso, é de fundamental importância o processo de medição, visto que são caracterísicas herdáveis, sendo relevante a análise desses aspectos, os quais refletem na produção de carne e desenvolvimento corporal. Algumas variáveis morfo-estruturais de natureza quantitativa, são utilizadas para avaliar o crescimento do animal. Entretanto, os criadores ainda realizam essas medidas morfológicas nos animais, principalmente, por métodos manuais. Dessa forma, existe uma demanda crescente para o uso de inovações tecnológicas que proporcionem o monitoramento do crescimento de ovinos. Os dispositivos e softwares aplicados à pecuária são fundamentais e necessários, pois permitem um processo automatizado, eficiente e rápido. Este trabalho teve por objetivo, desenvolver um dispositivo computacional para capturar as distâncias dos sensores aos ovinos, por meio do software, obtendo-se as medidas morfométricas e armazenando-as em banco de dados, possibilitando o acompanhamento do histórico de crescimento do animal. Para o desenvolvimento da arquitetura do sistema computacional foi utilizado hardware e software, com a finalidade de automatizar a realização de atividade humana, por meio da captura, processamento e armazenamento de informações. Para a construção do dispositivo foi usada a tecnologia Arduino e sensores, e o software em RubyOnRails utilizando-se o banco de dados SQLite. A coleta dos dados, fase importante no processo de automatização das medidas morfométricas, foi realizada, ao mesmo tempo, por meio do dispositivo computacional e dos equipamentos manuais, de forma comparada. Desse modo, foram verificados os erros relativos médios de 6,7% para altura de cernelha, 3,7% para altura de garupa, 4,91% para perímetro torácico e 8,6% para comprimento de corpo, apresentando-se, a média e o desvio padrão das medições automáticas próximas à medições manuais. Conclui-se que a medição corporal tradicional, exige muito trabalho do animal em postura correta de medição e ainda demanda tempo, enquanto as medidas automatizadas, permitem maior agilidade nas mensurações. O dispositivo é de fácil manuseio, auxiliando o profissional em melhoramento na seleção dos animais de um rebanho. Representa, portanto, uma ferramenta computacional de alta aplicabilidade social, por facilitar o acesso dos produtores de baixa renda.