1.一种高精度的数字散斑干涉相位定量测量方法，其特征在于：步骤一：通过数字散斑干涉测量光路获取待测物变形前后的散斑干涉图，散斑干涉图经图像处理获得包含待测物变形信息且大小为M×N的包裹相位图步骤二：对包裹相位图 进行滤波降噪，计算滤波后的包裹相位图中每个像素点的可靠度，进而组成可靠度图R；

步骤三：识别包裹相位图中的残差点Res，计算所有残差点对应的可靠度的平均值L以及可靠度图的标准差H，使用平均值L与标准差H作为模糊区间，建立隶属度函数，并使用隶属度函数对可靠度图进行模糊归类，获得隶属度矩阵μ；

步骤四：将隶属度矩阵μ作为可靠度图R的权重进行加权平均获得掩膜阈值TR；

步骤五：利用掩膜阈值TR对可靠度图R进行二值化获得权重矩阵w，并将权重矩阵w作为加权最小二乘方程组的权值进行迭代求解获得连续相位图，由连续相位图呈现待测物的变形量；

所述的待测物为圆形板待测物。

2.根据权利要求1所述的一种高精度的数字散斑干涉相位定量测量方法，其特征在于：所述的步骤一，具体为：通过搭建一维空间载波散斑干涉测量光路获取待测物变形前的散斑干涉图，对待测物加载面内水平的力后再次采集散斑干涉图作为变形后的散斑干涉图，分别对两幅散斑干涉图进行傅里叶变换，傅里叶变换结果中选择正一级频谱作傅里叶反变换再进行反正切运算获得变形前后的相位图，最后将变形前后的两幅相位图相减获得包含待测物变形信息的大小为M×N的包裹相位图

3.根据权利要求1所述的一种高精度的数字散斑干涉相位定量测量方法，其特征在于：所述步骤二中，在滤波降噪后采用以下公式处理获得包裹相位图中每个像素点的可靠度：其中，Ri,j代表包裹相位图在像素点(i,j)处的可靠度，i,j分别代表像素点所在的行列索引，且1≤i≤M‑2，1≤j≤N‑2；Hi,j和Vi,j为包裹相位图像素点(i,j)处在行方向和列方向的二阶差分；Ci,j和Di,j分别代表包裹相位图像素点(i,j)处的从左上角到右下角的对角线和从左下角到右上角的对角线的二阶差分；W为包裹算子， 表示包裹相位图中在像素点(i,j)处的相位值。

4.根据权利要求3所述的一种高精度的数字散斑干涉相位定量测量方法，其特征在于：所述步骤三，具体为：

3.1)通过以下公式识别包裹相位图中各个像素点是否为残差点，进而获得残差点集合Res：其中，Resi,j表示包裹相位图中的像素点(i,j)为残差点，others表示包裹相位图中的像素点(i,j)不为残差点；

3.2)采用如下公式计算所有残差点对应可靠度的平均值L：其中，K代表残差点的数量；

3.3)计算可靠度图的标准差H：

其中， 代表可靠度图中所有像素点的平均值；M、N分别表示包裹相位图中的行数和列数；

3.4)构造如下的隶属度函数，计算可靠度图R对应的隶属度矩阵μ：P＝L+(H‑L)/(k+1)

其中：μ(Ri,j)表示可靠图中像素点(i,j)处的隶属度值；k表示变异系数，P表示隶属度函数顶点所在的横坐标位置。

5.根据权利要求1所述的一种高精度的数字散斑干涉相位定量测量方法，其特征在于：所述步骤四，具体为：根据隶属度矩阵μ与可靠度图R按照以下公式计算加权均值作为掩膜阈值TR：其中：μ(Ri,j)表示可靠图中像素点(i,j)处的隶属度值；Ri,j代表包裹相位图在像素点(i,j)处的可靠度，M、N分别表示包裹相位图中的行数和列数，i、j分别表示包裹相位图中的行序数和列序数。

6.根据权利要求1所述的一种高精度的数字散斑干涉相位定量测量方法，其特征在于：所述步骤五，具体为：

先使用掩膜阈值TR对可靠度图进行二值化分割获得权重矩阵w：其中，wi,j表示权重矩阵w中坐标(i,j)处的权重值；

再根据权重矩阵w建立包裹相位图的加权最小二乘方程组，采用皮卡方法对加权最小二乘方程组进行迭代求解，获得连续相位图，进而表征待测物的变形量。