1.一维齿轮形貌点云数据分割方法，其特征是，包括以下步骤：步骤一，计算实测齿轮形貌点云数据的差分值；

1)通过激光连续扫描齿轮一周获得实测齿轮形貌点云数据，输入计算机，设激光扫描获得的点云数据Pi(θi,li),(i＝1,2…N)，其中θi为采样点对应的角位移，li为采样点对应的径向位移，N为采样点总数；

2)向计算机输入齿轮类型，内齿轮和外齿轮；

3)在计算机上对该点云数据做圆拟合可以得到一个介于齿顶圆和齿根圆之间的一个圆，设该圆的半径为R；

4)计算齿轮形貌点云数据两点间的差分值，任意两点间的差分运算如下式：ki＝li+1-li (1)

式(1)中ki表示两点间的差分值，则实测齿轮形貌点云数据的差分结果为{ki}；

步骤二，分析齿轮各部分形貌特征和差分结果的关系；

依据步骤一中差分结果{ki}判断对应的实测齿轮形貌点云数据所属齿轮的部分，若实测齿轮为外齿轮，差分值ki大于0时对应的点云数据是齿轮左齿形数据，差分值ki小于0时对应的点云数据是齿轮右齿形数据；若实测齿轮为内齿轮，差分值ki大于0时对应的点云数据是齿轮右齿形数据，差分值ki小于0时对应的点云数据是齿轮左齿形数据；差分值ki等于0时对应的点云数据是齿顶数据或齿根数据；由此可依据实测齿轮形貌点云数据的差分结果{ki}中任意点ki的值的正负，分割出左右齿形数据；

步骤三，比较实测齿轮形貌点云数据和拟合圆半径的大小；

经过步骤二分割出左右齿形数据后，剩余实测齿轮形貌点云数据为齿顶数据和齿根数据；外齿轮的齿顶数据大于R，齿根数据小于R，内齿轮的齿顶数据小于R，齿根数据大于R；

通过逐点比较剩余实测齿轮形貌点云数据Pi(θi,li)的值与R值的大小再分割出齿顶数据和齿根数据。