Atualmente, a grande maioria dos softwares de inspeção visual no mercado mundial utiliza algoritmos tradicionais, não algoritmos de IA, comumente conhecidos como comparação direta. Ao inserir dados de produtos em bom estado e compará-los com outros produtos, aqueles que são diferentes são considerados produtos não conformes. Os algoritmos tradicionais são padrões de algoritmos estabelecidos com base na primeira geração de dados de medição, que detectam a correspondência do produto e se adaptam ao software. O software possui módulos de defeito pré-definidos, e os operadores no local circulam diferentes módulos de defeito para diferentes posições do produto para detecção. À medida que o produto detectado se move rapidamente pela câmera de detecção, a posição de detecção pode desviar-se em graus variados. Portanto, o software precisa ajustar continuamente a posição de detecção no produto detectado através do desenho de círculos para fornecer precisão de detecção. Os parâmetros ajustados são complexos, a operação é bloqueada e os requisitos técnicos para os operadores são altos. Também é suscetível a interferências, julgamentos errados e detecções perdidas devido à influência da estrutura externa do produto.

Vantagens técnicas:
Adequado para necessidades de medição e posicionamento, com alta precisão de medição;

Desvantagens técnicas:
1. Os parâmetros do programa são numerosos e complexos, e frequentemente há correlações entre os parâmetros, o que depende fortemente da experiência de pessoal profissional de depuração;
2. Desenvolver algoritmos especificamente para necessidades especiais requer um longo ciclo de desenvolvimento e não é possível adicionar rapidamente modelos de algoritmos;
3. Não há algoritmo rápido para requisitos complexos, resultando em baixa eficiência computacional e um único tipo de detecção de defeitos;
4. Altos requisitos para condições de operação e baixa adaptabilidade ambiental;