为提高微机电系统(Micro-Electro-Mechanical Systems, MEMS)产品的可靠性和稳定性,推进其产业化进程,对MEMS微结构动态机械特性进行测试具有非常重要的意义。但由于MEMS微结构本身的极微小尺寸和超高频振动响应,以及复杂的工作环境,决定了其动态特性测试的困难性和复杂性。本学位论文以此为研究背景,对条纹图降噪算法、MEMS微结构面内运动和离面运动测量方法与理论进行了系统地研究,并在此基础上完成了MEMS微结构动态测试的关键技术研究与系统实现。研究了条纹图降噪算法,包括条纹图普通降噪算法、旋滤波算法和SUSAN滤波算法。提出了新的锯齿相位图滤波算法,在有效滤除噪声的同时,保护锯齿相位图的2π跳变边界不受影响。通过对各种滤波算法的应用实例及降噪效果比较,提出了三种实用有效的干涉条纹图降噪方案。为实现MEMS微结构平面刚体运动的快速高精度估计,提出了亚像素综合定位匹配算法。该算法综合利用标准化协方差相关法、相关函数曲面拟合法和基于立方插值函数的亚像素步长相关法从像素、粗略亚像素和高精度亚像素级位置进行快速定位,同时利用序惯相似性检测算法和单纯形搜索法减少在非匹配点的计算量,进一步提高定位速度。对于MEMS微结构离面运动测量,研究了相位去包裹算法,包括传统的相位去包裹算法、抗噪声的分割线算法和质量导向图算法。为避免包裹相位图中的噪声点被选为去包裹基点,提出了在“坏点”识别的基础上选取基点的方法。为消除由于去包裹基点运动而引入的离面位移误差,提出了对基点沿运动时间轴进行时域去包裹得到位移偏移量,进行各时刻位移误差补偿的方法。设计研制了具有自主知识产权的MEMS微结构动态测试系统。系统包括MEMS微结构基础激励、温度压力加载和微运动测量三大功能模块。根据系统的同步控制要求,提出了MEMS微结构三维运动测量同步控制方法,实现高频高速运动物体在运动周期内不同时刻视觉图或干涉条纹图的自动采集。针对相位图数据为浮点型数值的特点,设计了相位图的自定义文件格式,实现相位图数据的有效存取。分析了相移器移相偏差及系统光源对相位测量的误差影响。对于凹面系统误差,提出了通过标准平面测试及最小二乘曲面拟合建立系统误差模型的误差补偿方法。对硅微陀螺仪、微镜、微压力传感器、微谐振器阵列及AFM微悬臂梁等典型MEMS微结构进行了实验研究,取得了满意的测量效果,验证了MEMS微结构动态测试系统的有效性和实用性,系统可进行MEMS微结构静态测量和周期性激励测量;可实现MEMS微结构离面运动和面内运动的可视化测量;能通过加载装置进行基础激励及温度、压力的精确控制,实现不同环境条件下MEMS微结构静动态性能测试。系统的性能指标主要有测量频率范围0~250kHz,最高激振频率大于10kHz,离面运动测量精度11.2nm,面内运动测量精度15.2nm;对于静态轮廓测量,示值误差不到±2%,示值变动性优于1%;具有良好的静动态测量可重复性和稳定性。该系统样机于2004年9月通过国家科技部验收,并得到国家863计划的滚动支持,进行软硬件优化及仪器化实现后的测试系统也于2005年10月通过了国家科技部验收,并对多家科研院所提供的不同MEMS微结构进行了有效的测试。