表面粗糙度是反映工件表面微观几何形状误差的一个重要指标,同时也是评定各种机械工件表面加工质量的一个重要指标。对于表面粗糙度的评定经历了定性到定量两个阶段。为适应新形势下制造业发展需求,自2000年起,我国对原有的表面粗糙度相关标准进行了修订,先后颁布实施了一系列新的标准,这些标准在很大程度上对原有的标准做出了改变和重新组织。根据表面粗糙度国家标准的变更以及制造业的发展需求,提出了本课题并进行了相关内容的研究。首先介绍了表面粗糙度测量与评定相关理论,对比讨论了两种表面粗糙度评定基准,着重研究了多数国家采用的中线制基准;分析了几种常见的评定中线,推导了最小二乘中线的求取方法,探讨了算术平均中线与最小二乘中线作为评定基准对表面粗糙度评定的影响。在此基础上,引出了国家标准先后规定使用的两种滤波中线,即标准滤波中线和高斯滤波中线,对两种滤波性能进行了对比验证,指出高斯滤波优于标准滤波之处。接着,介绍了免疫系统的组成和基本功能,分类介绍了几个典型的免疫算法的实现,并进行了实验研究,结果表明,免疫算法具有可靠的数据分析与选择功能以及自适应的检测功能等。在以上内容研究的基础上,着重研究了高斯滤波的实现方式,构造了高斯函数的有理逼近分式,并采用合适的逼近分式将高斯滤波转换为IIR的实现形式,实现了高效率、高精度的高斯滤波;设计了用于表面粗糙度测量中的高斯滤波器,提出了一种新的采用表面轮廓间距特性来选择高斯滤波截止波长的方法;针对现有粗糙度测量仪器在测量时通过人工手动切换滤波截止波长的方式对轮廓进行滤波的不足,引入了人工免疫思想,构造了用于高斯滤波的人工免疫系统,并采用MATLAB中Simulink仿真功能对所设计的滤波器与构造的人工免疫系统进行了仿真实验验证,结果表明,系统能够可靠、有效的提取表面粗糙度高斯滤波中线,实现了表面粗糙度测量中自适应高斯滤波功能,适应了自动化测量技术的发展要求。