Debido al creciente consumo de productos alimenticios y la demanda de calidad y seguridad alimentaria, la mayoría de las instalaciones de procesamiento de alimentos en los Estados Unidos utilizan máquinas para automatizar sus procesos, como limpieza, inspección y clasificación, empaque, almacenamiento y envío. La tecnología de visión artificial ha sido una solución probada para la inspección y clasificación de productos alimenticios desde finales de la década de 1980. Los desafíos restantes, especialmente para instalaciones pequeñas y medianas, incluyen los costos del sistema y de operación, la demanda de trabajadores altamente calificados para configuraciones y operaciones complicadas y, en algunos casos, resultados insatisfactorios. Este documento se centra en el desarrollo de una solución integrada con capacidad de aprendizaje para aliviar estos desafíos. Se incluyen tres casos de aplicación simples para demostrar el funcionamiento de esta solución única. Se crearon dos conjuntos de datos de casos más desafiantes para analizar y demostrar el rendimiento de nuestro algoritmo de inspección visual. Un conjunto de datos incluye imágenes infrarrojas de dátiles Medjool de cuatro niveles de deslaminación de la piel para la clasificación de calidad de la superficie. El otro consiste en imágenes en escala de grises de ostras con formas variables para la evaluación de la calidad de la forma. Nuestro algoritmo logró una precisión de clasificación del 95.0% en el conjunto de datos de dátiles y del 98.6% en el conjunto de datos de ostras, superando fácilmente la clasificación manual, que constantemente enfrenta los desafíos de la fatiga humana u otras distracciones. Los detalles del diseño y las funciones de nuestra cámara inteligente y nuestro sencillo algoritmo de inspección visual se discuten en este documento.