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随着MEMS技术的快速发展,MEMS的质量控制日益受到重视。MEMS微结构的测量、分析与评定是实现MEMS质量保证与控制的关键环节。近年来,白光垂直扫描干涉显微镜等仪器为MEMS微结构提供了高精度的测量手段。但是,对MEMS微结构功能特征的分析、评定仍然是亟待解决的问题,面临诸多关键性技术难题：现有的测量手段难以实现在高精度下得到包含完整MEMS微结构信息的大视场显微图像,限制了对MEMS微结构功能特征的分析、评定；现有的表面结构区域评定参数无法准确描述MEMS微结构典型功能特征,为实现MEMS质量控制,制定出MEMS微结构典型功能特征的表征参数面临迫切需求；MEMS微结构的缺陷同样影响MEMS的质量,而目前人工检测方法无法满足MEMS大批量生产时的缺陷检测需要,实现MEMS微结构的典型缺陷自动检测与辨识面临迫切需求。本文针对MEMS微结构功能特征测量分析、评定中高分辨率与大视场测量的矛盾问题,MEMS微结构功能特征信息提取与评定参数问题,MEMS微结构缺陷的自动检测、辨识与表征等关键问题展开研究,主要工作与创新点如下：研究并提出了一种应用于白光垂直扫描显微镜的MEMS微结构三维自动拼接方法,来获得包含完整MEMS信息的大视场、高分辨率的MEMS微结构显微图像,以满足MEMS微结构功能特征分析、评定的需要。该方法精度高且不需要超高精度的硬件,解决了任意形状MEMS微结构的高精度三维自动拼接问题。研究并提出了一种基于亚峰追踪算子的改进型Hough变换算法,来改善常规Hough变换对微小方向扰动敏感的问题,将其应用于MEMS微结构功能特征的方向特征提取。并基于方向特征,实现了MEMS微结构功能特征典型参数(如微台阶/微沟槽/微通道宽度、深宽比、角度等)的准确表征。实验分析显示了这些功能特征参数评价的鲁棒性与准确性。研究并提出了一种基于连通分量影响区域(IRT)的MEMS微结构典型缺陷自动检测、辨识与表征方法。构建了参考显微图像的IRT,将被测显微图像与IRT比对实现MEMS微结构缺陷的定位、种类辨识与三维尺寸表征。降低了因对准误差以及MEMS微小形变而导致的缺陷误报率,解决了大批量的生产过程中MEMS微结构缺陷的自动检测问题。进行了MEMS微结构功能特征的分析、评定实验,并获得了有效的验证。