针对主流的聚焦评价函数综合性能低下的问题，提出一种新型聚焦评价函数。该函数从邻域像素灰度差异性特征入手，充分利用了邻域像素间的灰度关系，在扩大了邻域搜索范围的同时使对角线方向像素也参与到聚焦评价值运算之中。在给出了详尽的评价函数设计依据及可行性分析后，长期以来，由于三维测量设备性能和成本的限制，刀具磨损一直局限于二维参数分析上。实际上，刀具磨损是一个三维过程，其三维形貌包含更多有效信息。由此可见，刀具磨损区域三维形貌的重构对刀具磨损区域的观察和测量具有重要意义。本文在深入研究聚焦形貌恢复技术理论基础上，提出了刀具磨损区域三维重构的具体实现方法，并针对传统聚焦形貌恢复算法恢复精度较低的问题，从其关键技术角度出发，研究了高精度的聚焦形貌恢复算法，并采用不同对象对改进算法的普适性与有效性进行验证。　　本研究依据刀具磨损图像特点，探讨适合刀具磨损图像预处理的最优算法。采用中值滤波用于图像除噪，线性灰度变换法用于增强处理，局部方差阈值法实现图像分割。结果表明，中值滤波在有效消除图像噪声的同时，图像细节也得到了更多的保留；线性灰度变换法能够有效增强磨损区与背景区及未磨损区之间的对比度；局部阈值分割法能够清晰地将磨损区分割出来，这为后续三维重构结果的正确获取奠定了基础。与常用聚焦函数进行了实验对比，结果表明该聚焦评价函数具有较好的单峰性、单调性以及较高的灵敏度，而且聚焦位置准确。为去除聚焦评价函数曲线上的波动，设计了一种基于巴特沃斯低通的零相位滤波器，该滤波器在消除噪声干扰的同时，能够保持各空间数据点位置不变。根据聚焦评价函数曲线特性，将零相位滤波器分别与最小二乘拟合法，贝塞尔曲线插值法相结合以获取更加精确的窗口序列聚焦位置，进一步提高了峰值定位精度。此外，为获取更为连续化的被测物深度信息，采用三次B样条曲面对各个像素点的初始深度值进行内插处理。选用不同材质，不同表面特征的试验对象对改进算法进行有效性与可行性验证。试验结果表明，该算法在兼具形貌恢复的高精度性与有效性方面均优于传统方法。在上述研究基础上，应用改进算法提取刀具磨损区域高度信息，并进行了磨损区域的三维重构，结果显示重构结果在一定程度上确实反映了磨损形貌。针对常规磨损评价指标的局限性，提出了刀具磨损的三维评价指标-磨损体积。