表面粗糙度是用来表示目标表面微观不平整度的常用指标,它在实际应用中的重要性不可忽视。表面粗糙度的大小直接影响仪器零件的抗疲劳强度、耐磨性、密封性和抗腐蚀性等性能,因此如何准确测量表面粗糙度成为了一个热门话题。常见的测量方法主要有接触式测量和非接触式测量,由于非接触式测量不会损伤被测零件,所以得到了广泛应用。其中,散斑法作为一种重要的非接触式测量方法,由于误差小、操作简便等优势使之逐渐成为测量表面粗糙度的主要手段。散斑的产生刚开始是作为噪声被剔除,但现在人们逐渐发现散斑里面携带的信息可用来进行目标表面粗糙度测量。经过长时间的研究,人们发现散斑的形成具有随机性,为了研究散斑特性,需要采用统计学的方法,利用散斑的统计特性来实现目标表面粗糙度的测量。本课题主要研究内容如下:（1）首先对激光散斑和表面粗糙度的相关理论进行研究,其次按照测量表面粗糙度的方法是否接触目标表面将其进行分类,然后对非接触式测量方法中的散射法、干涉法、光切法的工作原理及优缺点进行分析,在此基础上提出散斑法表征表面粗糙度的必要性。（2）表面粗糙度测量模型的构建,通过引入散斑的复振幅特性得到目标表面高度和相位之间的关系,其次利用自相关函数得到散射波相关面积计算公式,然后利用光阑函数计算得到可分辨散斑的等价面积,用可分辨散斑的等价面积和散射波相关面积之间的比值实现散斑平均个数的计算,最后通过散斑的统计特性和表面散射理论推导出散斑对比度、散斑平均个数和目标表面粗糙度之间的数学关系,并利用MATLAB对三者关系进行仿真得到理论曲线以便后续将实验曲线与理论曲线做对比。（3）实验平台的搭建以及误差分析,通过选取合适的光学仪器搭建实验光路,然后通过改变光阑大小以及更换被测目标得到多组关于散斑对比度、散斑平均个数的散点图,再利用MATLAB软件对得到的散点图进行拟合,最后利用最小二乘法平方和来对误差结果进行分析以此实现表面粗糙度的测量。本文以散斑的统计特性为基础,通过散斑的表面散射性质得到散斑对比度、散斑平均个数与表面粗糙度之间的关系,然后选择合适的光学仪器对实验平台进行搭建,最后利用图像算法技术对实验结果进行处理来实现表面粗糙度的测量,这些结果将有助于实现工业零件表面粗糙度的测量,从而促进工业的发展。