白光三维粗糙度测量中的数字滤波技术应用与分析

本文主要探讨了数字滤波技术在白光三维粗糙度测量中的重要应用。首先，作者唐曦和刘泊对数字滤波技术的广泛应用背景进行了介绍，强调了其在计算机预处理过程中的核心地位。他们将焦点放在了两种主要的数字滤波器类型上，即有限 impulse response (FIR) 和 infinite impulse response (IIR) 滤波器，这两种滤波器在信号处理中具有不同的特性。 文章深入解析了这两种滤波器的分类形式，详细解释了它们的工作原理和数学模型。FIR滤波器因其稳定性、无混叠失真和易于设计而受到青睐，而IIR滤波器则以其出色的频率响应和更简单的结构著名。作者进一步探讨了如何通过滤波器的逼近模型来实现高精度的粗糙度测量，特别是利用高斯滤波器，这是一种基于高斯函数的滤波方法，因其良好的平滑效果和局部均值性质，在三维表面粗糙度测量中表现出色。 高斯滤波器的核心在于其采用的是高斯核函数，这使得它在处理噪声和细节信息时能够有效地保留边缘特征，同时消除高频噪声，从而提供更加平滑但不失真实性的表面轮廓。文中还提到了在建立高斯中线的过程中，如何利用这些滤波技术优化粗糙度测量结果的处理流程。 为了验证理论分析，作者通过实际的实验数据处理展示了滤波技术在三维粗糙度测量中的具体应用。他们展示了滤波输出区域的结果，并对滤波前后数据的对比进行了深入分析，证明了数字滤波在提高测量精度和减少误差方面的显著效果。 总结起来，本文是一篇系统研究了数字滤波技术在白光三维粗糙度测量中的实用价值和技术细节的学术论文，为该领域的研究人员提供了宝贵的技术指导和实践参考。关键词如高斯滤波、三维粗糙度以及FIR和IIR数字滤波，突出了本文的核心内容和研究重点。