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随着我国国民经济的高速发展，板材作为一种基础的工业原材料，需求量会越来越大，无论是在航空航天工业、军事国防，还是在工业、民用设施等各个领域都有着广泛的应用;然而在板材加工过程中或其下游产品在使用阶段，难免会出现各种损伤。为了保证结构的安全使用和运行，必须通过无损检测的手段对板材制件的生产和使用状况进行检测。近年来，电磁超声检测技术由于其非接触、无耦合、可在高温状况下工作等优点受到了越来越广泛的关注和应用。本文基于电磁声换能的机理，设计并研制了多种结构电磁声传感器—EMAT，在铝板中激励出不同模态的超声导波，结合传感器阵列技术与不同原理的成像算法，实现了对铝板的大范围、高效率的无损检测(Non-Destructive Testing，NDT)和结构健康监测(Structural Health Monitoring，SHM)。本文具体研究工作如下: (1)研制了全向型EMAT。基于磁致伸缩效应，通过动静磁场的不同耦合方式，设计了两种不同结构的EMAT，全向性S0模态磁致伸缩型传感器—OS-MPT和全向性SH0模态磁致伸缩型传感器—OSH-MPT。通过实验验证了研制的EMAT结构能有效在铝板中激励和接收模态单一且全向性的导波，实验研究了研制的EMAT结构参数对其工作性能的影响。 (2)开展了基于EMAT稀疏阵列的缺陷成像研究。采用研制的全向型EMAT作为阵列单元布置在被测铝板表面，对待测区域进行多路径扫查，利用不同原理的成像算法，包括基于概率损伤成像算法、圆弧成像算法、椭圆成像算法和双曲线成像算法，结合不同的数据融合方法，实现了铝板中缺陷的定位和成像。 (3)提出了波包分离技术。考虑到散射信号中存在的残差对缺陷定位成像造成影响，利用高斯矩形窗函数提取散射信号包络的极大值点处所有波包，剔除残差波包，获得修正的散射信号，相对增强了散射信号中缺陷反射回波，最后结合椭圆成像算法实现缺陷定位检测。 (4)编写了基于稀疏传感器阵列的超声导波成像软件。该软件采用MATLAB中GUI编程，集成了圆弧、椭圆、双曲线三种不同的成像算法，能对采集的原始信号进行智能导入、并作滤波和降噪处理，可实现板结构中缺陷高效率定位成像，通过选择不同数据融合方法和设定合适的成像阈值，可有效提高缺陷在成像效果中对比度，增强成像质量。 (5)研究了时间反转方法在Lamb波缺陷技术中的应用。通过实验验证实际时间反转与虚拟时间反转方法的聚焦和重构特性，一方面结合时间反转聚焦特性和椭圆成像算法实现了铝板中缺陷定位识别，另一方面结合时间反转重构特性定义的损伤因子与概率损伤算法实现了铝板中的缺陷位置重构。