El control de calidad en la fabricación de azulejos se realiza mediante la inspección visual de la superficie de los mismos. Un operario busca defectos visuales como manchas, roturas, variaciones de color, etc. de modo que cada azulejo es clasificado en diferentes clases o grados de calidad, de acuerdo a ciertos criterios tras una estimación y cuantificación de los posibles defectos.

El presente proyecto trata sobre la investigación y desarrollo de técnicas de análisis digital de imágenes y de reconocimiento de formas, para un sistema de visión artificial que pueda realizar de forma automática una de las partes del control de calidad que resulta más compleja para el operario humano, como es la detección de variaciones en el color y la textura visual de los azulejos. Los humanos no tenemos una memoria adecuada para el color y la textura, y sólo podemos apreciar pequeñas diferencias de éstas características por comparación directa de muestras. El problema que se plantea es que muestras que cuando son examinadas de forma aislada se consideran iguales, pueden resultar muy distintas cuando se examinan de forma conjunta. Este problema es conocido en la industria azulejera en general como "variaciones de tono".

Aunque existen en el mercado algunos dispositivos capaces de detectar algunos tipos de errores en la superficie de azulejos (manchas, grietas, rotos, etc.), el problema de las variaciones de tono sigue siendo fundamental en la industria azulejera. Algunos sistemas que tratan de afrontar este problema lo hacen empleando una serie de medidas estadísticas globales sobre la superficie total del azulejo, sin tener en cuenta la distribución espacial de los elementos sobre la superficie, lo que los hace inadecuados en la mayoría de las situaciones.