在车刀表面上精密磨削出微结构阵列可以提高排屑和散热能力，改善车刀的加工性能。但是，微米尺度的三维空间结构的形状很难检测，导致微结构加工精度无法控制，阻碍了进一步开发性能特性的空间。因此，本研究利用微磨削技术在车刀上加工出高433μm尺度的微锥塔阵列，采用白光干涉检测仪进行检测，评价微锥塔阵列结构的加工精度。在用白光干涉仪检测时，有效的垂直量程仅为300μm左右，所以微锥塔阵列的检测点云分成上下两部分。因为加工坐标系和检测坐标系是不一致的，所以采用迭代最近点匹配算法（ICP算法）将两次测量的数据拼接重组，分析其匹配误差。首先，测量点云存在一定的噪点，采用邻域均值去噪法去除无意义的干扰数据，并在不同邻域点数量及不同阈值下得到不同的去噪情况。然后，将对这些数据通过初次匹配和ICP的方法与微型锥塔的理论数据模型进行匹配，确定上下微锥塔数据的最佳去噪方法。最后，在匹配完成之后，直接拼接可以获得完整的微锥塔阵列，通过截取重合部分局部点云再次ICP匹配，使上下检测点云的重合部分更接近，拼接误差更小。研究结果显示，匹配平均误差和匹配标准误差均会收敛至稳定值，匹配平均误差即为微锥塔的加工形状误差。无初次匹配使匹配次数增加，降低了匹配效率，但对匹配精度无影响。通过ICP匹配，下微锥塔采用周围2点2.0μm阈值的去噪方法可获得的最小平均误差为14.33μm；上微锥塔采用周围12点1.0μm阈值去噪方法可获得的最小平均误差为12.87μm。局部点云与理论模型再次ICP匹配可以改善拼接重组效果。匹配的平均误差和标准误差均很重要，在拼接时，匹配标准误差收敛变小。采用重合及外延60%点云拼接可以获得合并点云的最小标准误差。拼接后的微锥塔整体点云的加工形状误差为14.42μm。