机器视觉在新能源设备制造中具有较高的成本效益。以下从成本构成和效益两个方面进行详细分析：
成本构成
零部件和软件开发占比大：在机器视觉系统的成本构成中，零部件和软件开发是核心环节，合计占比高达80%。其中，中游零部件环节的占比最大，高达45%，软件开发环节（包括上游视觉控制系统和下游设备商的二次开发）的占比为35%。机器视觉系统的组装集成和维护占比为20%。
效益分析
提高生产效率和质量：机器视觉在新能源设备制造中能够显著提高生产效率和质量。例如，在光伏行业中，机器视觉可以应用于光伏组件的质量检测，通过摄像头对光伏组件进行拍摄，并利用图像处理和识别算法，实现对组件外观缺陷、尺寸偏差、裂纹等问题的快速检测和判定，从而提高光伏组件的质量和可靠性。
降低人工成本：机器视觉设备能够自动化部分操作，减少人工成本。一套机器视觉设备能够抵替多个工人的工作，且机器视觉设备是一次性投入，长远来看，其成本要低于持续投入的人工成本。
24小时无休工作：机器不会疲惫，能够24小时无休工作，这进一步提高了生产效率，降低了单位产品的成本。
机器视觉在新能源设备制造中具有较高的成本效益，能够显著提高生产效率和质量，降低人工成本，实现24小时无休工作。
