随着机械加工水平的不断发展,各种加工工艺也不断地提升,加工的方法也越来越多,对物品加工精度的要求也发生了巨大的提升。与此同时,随着计算机技术、光学技术、信息技术和激光应用技术的不断发展,精确测量在电子加工、光学加工、机械加工等精密度要求很高的行业和各类研究中的地位越来越重要。光学干涉测量技术作为一种测量精度很高,又不需要与被测物进行直接接触的测量技术,能对纹理、形状、位移等信息进行测量,被广泛的应用在各个行业。光学干涉测量得到的条纹图像需要经过相位求取,才能获得测量信息。如果我们采用传统串行处理的办法,无法达到工业生产过程中对物体表面测量实时性的需求。随着GPU通用计算性能以及可编程性的提高,目前利用GPU强大的并行计算能力,提升算法的运行速度已经成为计算机科学与技术领域的一个新的研究热点,这也为加快干涉图像处理速度提供了一个新的思路。本文针对目前干涉条纹图像处理中存在的计算量大,采用传统CPU的串行计算时间较长,不能满足工业光学检测等对实时性要求很高的行业需求,结合GPU本身具有强大并行计算能力的特点,设计开发了基于GPU的实时干涉图像处理系统,并对算法进行了优化和改进,从而有效的提高了干涉图像处理的速度,完成了对非接触物体的快速测量和感知。系统的设计中主要存在三个步骤,首先是对条纹图进行去噪,然后是提取条纹图像的相位,最后是对包裹相位进行解包裹,通过获取的相位图,我们可以经过后续的分析得到物体表面很多我们肉眼无法发现的隐藏信息。