机器视觉中的3D相机主要分为以下几类：

1. 结构光相机
   原理：通过投射特定光图案（如条纹或点阵）到物体表面，利用摄像头捕捉变形图案，计算深度信息。

优点：精度高，适合静态场景。

缺点：易受环境光干扰。

应用：工业检测、人脸识别。

2. 飞行时间（ToF）相机
   原理：发射光脉冲并测量反射时间，计算物体距离。

优点：实时性好，适合动态场景。

缺点：分辨率较低，精度有限。

应用：自动驾驶、机器人导航。

3. 双目视觉相机
   原理：使用两个摄像头模拟人眼视差，通过三角测量计算深度。

优点：无需主动光源，适合室外。

缺点：依赖纹理，计算复杂。

应用：无人机避障、3D建模。

4. 激光扫描相机
   原理：通过激光束扫描物体，测量反射时间或相位差生成3D数据。

优点：精度高，适合大范围扫描。

缺点：速度慢，成本高。

应用：地形测绘、建筑测量。

5. 光场相机
   原理：通过微透镜阵列记录光线方向和强度，后期计算深度。

优点：可后期调整焦点和视角。

缺点：分辨率较低，数据处理复杂。

应用：虚拟现实、医学成像。

6. 立体光刻（SLA）相机
   原理：主要用于3D打印，通过紫外激光固化树脂生成3D模型。

优点：精度高，表面光滑。

缺点：材料受限，速度慢。

应用：快速原型制作、医疗模型。

总结
结构光相机：高精度，适合静态场景。

ToF相机：实时性好，适合动态场景。

双目视觉相机：无需主动光源，适合室外。

激光扫描相机：高精度，适合大范围扫描。

光场相机：可后期调整焦点和视角。

SLA相机：高精度，适合3D打印。

选择3D相机时需根据具体需求和应用场景决定。