机器视觉3D相机分哪些
机器视觉中的3D相机主要分为以下几类：
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。