表面形貌是评价物体表面质量的重要因素,表面粗糙度是表现表面形貌的重要参数,表面粗糙度的检测广泛用于工业零部件的加工制造过程中。现有粗糙度测量方法主要有纳米表面粗糙度分析法、触针式测量法和白光干涉法等,但存在测量环境要求高或者易划伤物体表面等缺陷。共聚焦显微成像粗糙度测量法能够测量表面局部斜率较高的零件,且属于非接触式测量法,在高精度零件表面质量评价中有重要应用。本文研究了基于共聚焦成像的表面形貌测量技术,以期为研制国产表面测量共聚焦显微镜提供理论指导。主要内容如下:（1）针对共聚焦显微成像技术,分析其成像原理和扫描方式,并对其三维层析能力进行深入探究,用Ra=1.6μm的刨床样本进行共聚焦成像,验证了共聚焦三维层析能力。在此基础上提出了三维重建算法,将共聚焦成像系统拍摄得到的序列图片进行三维重建,恢复了物体的轮廓;并对Mitutoyo 178-601高精度粗糙度样本和标定高度差的透明样本进行实验,对三维重建算法进行定性和定量验证,实验中重建出的透明样本高度差与标称值平均相对误差为3.11%,验证了三维重建算法的可行性,为下一步绘制粗糙度轮廓做了准备。（2）物体的表面形貌含有多种轮廓成分,包括粗糙度轮廓、波纹度轮廓和形状轮廓。为了从原始轮廓中提取出粗糙度轮廓,对滤波器的种类和功能进行分析,建立了高斯滤波提取粗糙度轮廓的数学模型,探究了数学模型中截止波长的选取方法。计算仿真表明,该粗糙度轮廓提取模型可以成功提取出物体的粗糙度轮廓。（3）由于高斯滤波器的边界效应,得到的粗糙度轮廓左右两端各丢失了一段数据,需要采用修正边界区域算法对边界区域进行修正。为适应整体轮廓陡峭程度不同的表面,提出了一种普适修正边界区域算法。仿真表明普适修正边界区域算法对陡峭轮廓有较好修正效果。对于整体轮廓较为平缓的物体,实验表明常规的边界轮廓延伸法与边界区域修正法的效果相近。而对于整体较为陡峭的物体,常规的边界轮廓延伸法与边界区域修正算法的相对误差分别为0.31%和3.48%,表明本文的边界区域算法对各种轮廓有较好的适应性。（4）为了验证本文提出的基于共聚焦成像的表面测量技术,对16个实验样本用共聚焦成像系统进行成像,计算出各样本的粗糙度参数Ra值,并与基恩士公司VHX-6000超景深显微测量系统测得的值进行了比较,两者的平均相对误差值均在5%以内,表明本文基于共聚焦成像的表面测量技术具有较高的准确度。（5）编写了表面粗糙度测量软件,成功实现了导入共聚焦序列图片,可得到样本的全焦图和三维轮廓图,以及指定直线区域的二维轮廓和粗糙度参数Ra值,可用于指导表面测量共聚焦显微镜的研制。