因为斜齿轮具备噪声低以及载荷平稳等方面的优势特征,所以目前已经被普遍应用到了生产生活的多个领域当中。根据国外相关研究结果显示,在精密斜齿轮齿面即使是出现微米级形状误差,也会对传动效率与噪声、使用寿命等产生明显的不利影响。所以,如果想要提升工业领域中斜齿轮齿面形状制造精度,则应先实现齿面高精度测量。在实践当中,激光干涉法本身具备精度高、速度快以及非接触等优点,所以能够在斜齿轮齿面的形状误差测量方面发挥出重要作用。而在应用激光干涉法针对斜齿轮齿面形状误差进行测量时,可以收集并且处理的数据信息仅限于干涉条纹图像,所以其处理方法能够对测量的准确性与可行性产生决定性影响。在文中,针对斜齿轮齿面之下的干涉条纹图像的融合技术进行探讨,其中包括散斑噪声的识别与抑制,还有融合拼接技术等,从而能够为提高斜入式激光干涉测量中干涉图像的质量提供一种新的方法。散斑噪声是激光干涉中的一种普遍现象,其能够对被测表面相关区域形状信息进行全覆盖,可能会导致斜齿轮齿面干涉图像出现测量误差。针对斜入式激光干涉测量中散斑噪声的特点,本课题提出了一种新的识别法,即基于物体像的散斑噪声识别法。其能够在对物体像当中有效测量区域和背景区域内灰度分布特点进行统计之后,自动判定并计算出散斑噪声的上下阈值,基于此,物体像中阈值范围外的像素点则被认为是散斑噪声点。然后,根据物体像与干涉条纹图像间微米级的映射关系,得到干涉条纹图像中散斑噪声的位置。本文设计了一系列实验,对干涉条纹图像中识别出的散斑噪声区域进行修补,消除了包裹相位图中一个条纹周期内相邻像素点间大于π的相位突变。除了散斑噪声区域外,当采用斜入式激光干涉法测量斜齿轮齿面形状误差时,稠密条纹区域和局部模糊区域往往难以避免。这些图像质量缺陷会严重影响最终图像处理的结果,从而进一步影响最终测量精度。本文提出一种多组干涉条纹图像的拼接方法来解决这些问题。首先,识别出各组干涉条纹图像中能够保障测量精度的可靠区域;接着,以仿真像为桥梁,建立实际被测面和干涉条纹图像间的映射关系,以实际被测面为拼接参考,将各组干涉条纹图像中的被测面形状信息还原到实际被测面上;然后,基于同一个主光轴中心,对所有的干涉条纹图像数据进行坐标变换;最后,在整个被侧面上对各组干涉条纹图像上的可靠区域信息进行重采样,得到完整准确的被测面形状信息。提出的干涉条纹图像的拼接方法,能应用于多幅主光轴位置不同的干涉条纹图像中,对应形状误差信息的拼接与重构。设计并开展了相关实验,证明了所提出方法的可行性。