Una vez conseguido capturar imágenes con Linux para nuestro robot, tenemos que pasar a examinar dichas imágenes para así conseguir el objetivo deseado: que rabotron reconozca a nuestra “víctima” mediante visión (webcam). En los inicios el modelo de color empleado fue el conocido RGB (Red, Green, Blue), en este modelo al representarse cada color como una tupla de tres elementos, en nuestro caso lógicamente colores: rojo, verde y azul, esto acarrea un problema a la hora de reconocer un color, en un ambiente de luminosidad variado un color puede tener varios tonos, por ejemplo, podemos tener un amarillo, amarillo oscuro o un amarillo claro (todo dependiendo del nivel de luz que incida sobre nuestro objeto y la webcam que usemos para la captura):
Por lo tanto para reconocer un mismo color con distintas intensidades se nos plantea el problema de tener que crear un filtro de rangos a la hora de localizarlo.
Para solucionar este pequeña pega consideramos mas conveniente usar el modelo HSV (Hue, Saturation, Value) ( también conocido como HBS (Hue, Saturation, Brightness), en este modelo cada color esta representado por una tonalidad, una saturación y un brillo:
Por lo tanto a la hora de localizar un color en concreto nos bastará saber su tonalidad para saber si podría ser el color buscado en la imagen que recibe nuestro robot.
Por tanto para el reconocimiento de nuestra “victima” usaremos el modelo de color HSV.
Por lo tanto para reconocer un mismo color con distintas intensidades se nos plantea el problema de tener que crear un filtro de rangos a la hora de localizarlo. 
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