Actualmente, la gran mayoría del software de inspección visual en el mercado mundial utiliza algoritmos tradicionales, no algoritmos de IA, comúnmente conocidos como comparación directa. Al ingresar datos de productos buenos y compararlos con otros productos, aquellos que son diferentes se consideran productos no conformes. Los algoritmos tradicionales son estándares de algoritmos establecidos en base a la primera generación de datos de medición, que detectan la coincidencia del producto y se adaptan al software. El software tiene preestablecidos varios módulos de defectos, y los operadores en el sitio encierran en círculos diferentes módulos de defectos en diferentes posiciones del producto para la detección. A medida que el producto detectado se mueve rápidamente a través de la cámara de detección, la posición de detección puede desviarse en diversos grados. Por lo tanto, el software necesita ajustar continuamente la posición de detección en el producto detectado mediante el dibujo de círculos para proporcionar precisión de detección. Los parámetros ajustados son complejos, la operación está bloqueada y los requisitos técnicos para los operadores son altos. También es susceptible a interferencias, juicios erróneos y detección fallida debido a la influencia de la estructura externa del producto.

Ventajas técnicas:
Adecuado para necesidades de medición y posicionamiento, con alta precisión de medición;

Desventajas técnicas:
1. Los parámetros del programa son numerosos y complejos, y a menudo existen correlaciones entre los parámetros, lo que depende en gran medida de la experiencia del personal de depuración profesional;
2. El desarrollo de algoritmos específicamente para necesidades especiales requiere un largo ciclo de desarrollo y no puede agregar rápidamente modelos de algoritmos;
3. No existe un algoritmo rápido para requisitos complejos, lo que resulta en una baja eficiencia computacional y un único tipo de detección de defectos;
4. Altos requisitos para las condiciones de funcionamiento y poca adaptabilidad ambiental;