Eine Herausforderung ist hierbei, dass die Rezeptzettel nicht mit dem Ziel einer automatisierten, visuellen Analyse eingescannt wurden, sodass häufig etwa Kriterien wie geknickte Ecken oder Verfärbungen fälschlicherweise zu einem Clustering führen, das für die inhaltsbezogene Forschungsfrage keine Aussagekraft hat. In einem verhältnismäßig aufwändigen Preprocessing müssten die Scans daher vor einer eingehenden Computer-Vision-Analyse einzeln bereinigt und normiert werden, um anhand inhaltlicher Kriterien aussagekräftig clustern zu können. Erste Schritte wurden hierfür mit dem am DHLab Yale entwickelten Tool PixPlot (vgl. Duhaime 2019) gemacht. Im Gegensatz zu eigentlich intendierten Anwendungsszenarien diente die Software dazu, im Zusammenspiel mit easydb eine Gesamtschau auf die Daten zu kreieren, die mit der Betrachtung einzelner Bilddateien in der Datenbank nicht erreicht werden konnte.