镜头是各类大规模智能化产线生产的“眼睛”。近年来,具有高分辨率、大视场角、大孔径角等特点的高端镜头需求呈指数级上升,而高端镜头的生产离不开光学检测技术的革新。因此,迫切需要发展与之相适应的光学面形重构及偏差检测技术来保证其质量。传统的光学面形重构及偏差检测技术大多以人工判读的方法来完成的,存在着检测工人的误读。本课题组基于这些因素考虑,自主研制一款基于泰曼-格林干涉仪（Twyman-Green Interferometer）的非接触光学面形重构及偏差检测系统,该检测技术以其无损、快速及测量结果稳定的特点,将逐渐取代传统检测方法。本文通过课题组研制的光学面形重构及偏差检测系统采集到标准面与待测面之间形成的光学干涉条纹图像。利用数字图像处理（Digital Image Processing,DIP）技术对光学干涉条纹图像进行RGB转灰度图、归一化、滤波、二值化、细化、修复、级次标定等一系列数字图像处理,再利用Zernike多项式（Zernike Polynomials）与光学面形重构及偏差检测中像差多项式形式的一致性进行待测面重构,计算待测面与标准面的光学面形偏差。最后,从光学像差理论角度出发,通过对光学干涉条纹图像形成的因素进行分析,分析比较出对影响光学面形重构及偏差检测较大的因素,优化测试软件参数,大幅度提升检测速度及检测精度。本文旨在向读者阐明本课题组所研制的光学面形重构及偏差检测系统的基本结构以及研发一套与之相适应的光学面形重构及偏差检测软件,为检测系统的非接触自动化检测提供理论依据,并对检测软件进行参数优化,提升光学面形偏差检测软件性能。本文所研发的软件开发环境是在Windows 7操作系统下的Matlab R2018b平台,扩展性与移植性好,可靠性强,程序的兼容性为代码级兼容。