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针对光学监控系统（OMS）实际工作环境的复杂性，导致监控信号中存在不稳定量测噪声，采用基于遗忘因子的自适应卡尔曼滤波（AKF）对光学膜厚监控信号进行去噪处理。建立了针对非线性OMS的AKF模型，仿真分析中针对存在突变信噪比（SNR）的输入信号设置相应AKF初始参数使滤波性能达到最优。结果表明自AKF输出监控信号精度明显优于常规卡尔曼滤波；同时利用AKF输出监控信号判读反射率极值点对应膜厚，最终理论膜厚监控误差〈2nm。