工件表面形貌包括表面粗糙度、表面波纹度和形状误差三部分,是在零件加工过程中不同因素的影响而造成的。而零件的使用性能和寿命对表面粗糙度的精度要求愈来愈高,因此更精确地分离工件的表面形貌是非常必要的。传统的表面形貌分离技术受到了傅立叶变换的限制,得到的表面粗糙度不够精确。为了得到高置信度的表面微观几何形貌,研究基于二代线性相移小波变换理论的小波滤波方法,准确快速地分离和提取表面粗糙度。分析表面形貌信息分离与提取的几种常用方法,阐述其应用领域,对比其优缺点,综合表述表面形貌信息分离与评定的研究现状,探讨在表面形貌信息分离中存在的问题,提出基于二代小波的表面粗糙度信息提取的方法;基于二代线性相移小波变换理论,研究Mallat算法及其提升原理,将其进行提升得到其提升算法,对算法进行实现,构造提升小波滤波器,并给出采用的小波分解函数基于MATLAB小波工具箱函数的改进之处;根据表面形貌的综合成分,构建零件表面形貌数学分析模型,基于模型的小波构造原理对其进行求解,通过频谱分析,确定表面形貌信息分界频率与分解层数,对比常用的小波函数的特性,依据小波函数的选用原则,确定本文所用的小波函数;通过对算法和表面形貌分离模型的软件实现,仿真运用二代小波滤波分解表面形貌的过程,获得表面形貌在各尺度下的特征信息,重构后得到表面粗糙度信息;采用本文方法分离研磨表面粗糙度标准样块的表面形貌,分析实验结果,计算其二维轮廓算术平均偏差,以标准值为基准进行对比,并评定其三维的表面算术平均偏差,以实验中仪器测量结果为基准进行比对分析,验证本文所用的小波提取表面粗糙度方法的有效性和精确性。运用二代小波滤波对研磨表面粗糙度标准样块的表面形貌进行分解,得到其表面粗糙度信息的二维轮廓算术平均偏差Ra,相对于标准值在允许的误差范围之内,三维的表面算术平均偏差Sq相对于仪器测量值偏差不大,证明本文所用方法是可行的。