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該如何選擇合適的螺絲篩選機呢？
首先，先介紹以往在傳統上以人工為主的檢測方式:
1. 螺紋環規，平環規 2. Pin Gauge/塞規 3. 栓規 4. 游標卡尺、長度規 5. 厚度規/ 限界規 6. 偏心儀 7. 投影機 8. 滾輪式機構篩選 9. 人工目視瑕疵檢測
以上幾種檢測方式皆屬于傳統上采用的檢測方式，需要耗費眾多人力資源，大量時間及成本，鑒于資源利用考慮上，制造廠商往往采取抽樣方式為客戶產品做檢測，如此便容易增加質量上疑慮，不良品產生的風險也隨之增加。另外，檢查質量也與操作人員息息相關。檢測人員素質參差不齊，新成員養成其間落差，或人員的體力，操作習慣等等不可測變量也都會對質量造成一定影響。
市面上光學篩選機主要為投影的方式進行，業者在挑選時有下列幾須要注意：
篩選速度
速度決定產能，若要使用機臺取代大量人力檢測，速度一定是首要考慮因素。市場上機臺銷售者眾說紛紜以M8產品為例，從低200pic/分到500pic/分都有。基本上除了送料速度外，檢測內容與相機取像速度也有一定影響。一般來說M8產品在正常檢測項目之下，都要在450pic/分以上才算合格。
機器視覺技術是計算機學科的一個重要分支，自起步發展至今，機器視覺已經有20多年的歷史，其功能以及應用范圍隨著工業自動化的發展逐漸完善和推廣。
20世紀50年代開始研究二維圖像的統計模式識別。
60年代Roberts開始進行三維機器視覺的研究。
70年代中，MIT人工智能實驗室正式開設“機器視覺”課程。
80年代開始，開始了全球性的研究熱潮，機器視覺獲得了蓬勃發展，新概念、新理論不斷涌現。
現在，機器視覺仍然是一個非常活躍的研究領域，與之相關的學科涉及：圖像處理、計算機圖形學、模式識別、人工智能、人工神經元網絡等。
機器視覺技術是計算機學科的一個重要分支，自起步發展至今，機器視覺已經有20多年的歷史，其功能以及應用范圍隨著工業自動化的發展逐漸完善和推廣。
20世紀50年代開始研究二維圖像的統計模式識別。
60年代Roberts開始進行三維機器視覺的研究。
70年代中，MIT人工智能實驗室正式開設“機器視覺”課程。
80年代開始，開始了全球性的研究熱潮，機器視覺獲得了蓬勃發展，新概念、新理論不斷涌現。
現在，機器視覺仍然是一個非常活躍的研究領域，與之相關的學科涉及：圖像處理、計算機圖形學、模式識別、人工智能、人工神經元網絡等。
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