Derzeit basieren die überwiegende Mehrheit der visuellen Inspektionssoftware auf dem weltweiten Markt auf traditionellen Algorithmen, nicht auf KI-Algorithmen, die gemeinhin als Vorwärtsvergleich bezeichnet werden. Durch die Eingabe von Daten guter Produkte und den Vergleich mit anderen Produkten werden diejenigen, die sich unterscheiden, als fehlerhafte Produkte betrachtet. Traditionelle Algorithmen sind Algorithmusstandards, die auf der ersten Generation von Messdaten basieren und Produktübereinstimmungen erkennen und sich an die Software anpassen. Die Software verfügt über voreingestellte verschiedene Defektmodule, und Bediener vor Ort umkreisen verschiedene Defektmodule an verschiedenen Positionen des Produkts zur Erkennung. Da sich das erkannte Produkt schnell durch die Erkennungskamera bewegt, kann die Erkennungsposition in unterschiedlichem Maße abweichen. Daher muss die Software die Erkennungsposition am erkannten Produkt durch das Zeichnen von Kreisen kontinuierlich anpassen, um die Erkennungsgenauigkeit zu gewährleisten. Die angepassten Parameter sind komplex, die Bedienung ist eingeschränkt und die technischen Anforderungen an die Bediener sind hoch. Es ist auch anfällig für Störungen, Fehlurteile und verpasste Erkennungen aufgrund des Einflusses der äußeren Struktur des Produkts.

Technische Vorteile:
Geeignet für Mess- und Positionierungsanforderungen mit hoher Messgenauigkeit;

Technische Nachteile:
1. Die Programmparameter sind zahlreich und komplex, und es gibt oft Korrelationen zwischen den Parametern, was stark von der Erfahrung des professionellen Debugging-Personals abhängt;
2. Die Entwicklung von Algorithmen speziell für besondere Anforderungen erfordert einen langen Entwicklungszyklus und kann keine Algorithmusmodelle schnell hinzufügen;
3. Es gibt keinen schnellen Algorithmus für komplexe Anforderungen, was zu geringer Recheneffizienz und einer einzigen Art der Defekterkennung führt;
4. Hohe Anforderungen an die Betriebsbedingungen und schlechte Umweltanpassungsfähigkeit;