首先，传统机器视觉方案成本最低，单套硬件投入可控制在千元以内，但识别率受限于环境光照和物体形态，通常在85%左右，且对瓶、罐等非规则垃圾的误判率较高。这会导致后续人工二次分拣成本增加，长期来看并不经济。
其次，深度学习目标检测方案（如YOLOv8）是目前的技术主流。其识别率稳定在95%以上，能够精准区分可回收物与有害垃圾。然而，该方案依赖高性能GPU服务器，单节点硬件成本约在1.5万元至3万元。但考虑到其可减少80%的人工分拣工时，在日均处理量超过5吨的站点，投资回收期通常不超过18个月。
最后，边缘计算方案是面向未来分布式部署的优选。它通过将模型压缩并部署在终端设备上，实现毫秒级响应，且无需持续网络连接。尽管单点硬件成本略高（约2万元），但因其数据不出设备，满足了环保行业对数据安全的要求，同时在长周期运维中能节省约30%的云服务费用。对于追求高可靠性、低延迟的自动化分拣线，这是性价比最优的选择。