Para medir el color de una forma precisa, las medidas deben ser repetibles, e independientes de la intensidad.
Se utilizan áreas de interés para especificar un color. Las áreas seleccionadas son combinadas en modelos (diferentes colores como rojo y verde) y sus instancias (áreas que conjuntamente definen un modelo). Haciendo el aprendizaje de varias instancias, el sistema está preparado para diferentes efectos de color, o para controlar fluctuaciones durante la adquisición de la imagen, como pueden ser los cambios de iluminación. La información después de realizar el proceso de aprendizaje se archiva en un clasificador.
Hay dos formas de identificar colores: Primero, se puede asignar un área de interés a un color que se ha aprendido. Segundo, la imagen puede filtrarse para formar una imagen resultante donde aparezcan los colores que se han aprendido y que coinciden con los de la imagen.
La imagen resultante contiene detalles de calidad para cada uno de los píxeles.
Las aplicaciones donde se puede utilizar el análisis de color son múltiples, y cada vez más abundantes, entre otras se pueden destacar: Industria Electrónica: Comprobación de asignación de conectores, Industria de Impresión: Buscar y distinguir colores individuales de las marcas de registro, Industria Alimenticia: Examinar los colores de los alimentos y bebidas,
Industria Automóvil: Identificación de logos, leds, tapicerías, cinturones seguridad, Industria envase y embalaje: Identificación de etiquetas, tapones, …
