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超声无损检测方法广泛应用于材料内部缺陷的检测，实现锻件工件超声自动检测是近年来国内外超声无损检测领域的前沿课题。本文围绕锻件工件超声自动检测系统的实际需求和关键技术展开，对系统研制过程中的超声缺陷信号的提取、超声C扫描图像的边缘检测、超声C扫描图像缺陷识别与检测结果评价分别进行了深入的研究。第一章首先对本课题相关技术的研究现状进行了综述，接着阐述了论文研究的背景与意义，最后对论文的主要内容进行了概述，并给出了论文的章节安排。第二章对超声检测过程中超声缺陷信号的提取进行了研究。首先将超声A波信号进行相空间重构，得到一个相空间重构矩阵；然后进行基于FasctICA算法的独立分量分析；接着从独立分量中提取出所需的超声缺陷信号。最后通过仿真实验验证了本文方法的有效性。第三章对超声C扫描图像中缺陷边缘的提取进行了研究，提出了一种基于扫描线的多尺度形态学边缘检测算法，实验表明该算法能较好地保持缺陷边缘的细节，有效解决了传统边缘检测算法抗噪能力差、效率低等问题。第四章对锻件工件超声C扫描图像的缺陷识别与评估进行了研究，给出一种缺陷识别与评估的方法和流程，并介绍了锻件工件缺陷评价所需考虑的因素。第五章介绍了锻件工件自动超声检测系统的硬件组成部分和软件实现部分，并通过检测实例给出具体的实验步骤。最后对全文涉及到的一些关键问题进行了总结，并对论文中的不足提出了一些设想。