粘接结构与无损检测技术都已经被广泛应用于航空航天、核工业、化工、石油及其它国防和民用领域，基于粘接质量评价的超声检测属于无损检测的一直以来关注的课题。文章以钢／橡胶多层粘接结构为检测对象，讨论了钢／橡胶或橡胶／橡胶之间不同深度之间脱粘识别问题。鉴于钢与橡胶之间的声阻抗差异较大，探头接受到的回波信号被钢层内多次强反射信号所淹没，信号十分微弱，因此无法直接检测到脱粘信号，需要依靠信号处理的方法来解决这类问题。 文章采用脉冲反射法，利用DSP产生脉冲信号采用单探头发射脉冲信号与接受回波信号，利用采集卡提取脉冲回波，并对回波信号利用信号检测处理的方法进行分析处理。主要采用了两种方法对实验数据进行进一步处理： 一种是基于回波信号分离思想的脱粘检测方法，采用自适应滤波方法提取各界面回波，主要是建立一个自适应噪声抵消器，实现各界面回波的分离。 另外一种是基于模式识别思想的脱粘检测方法，分析了模式识别在粘接性能检测中的应用，并且利用小波变换提取特征向量。利用小波多分辨率提取特征向量作为样本数据，利用神经网络的方法进行模式识别实现各界面脱粘判别，并比较BP与RBF网络下样本数据的训练过程以及测试数据的测试结果误差，综合比较了两种神经网络的整体性能。 本文从工程应用角度出发，分析了基于超声的钢／橡胶层脱粘检测方法的可靠性和实用性。采用“脉冲回波法”纵波超声检测技术进行界面脱粘检测，利用以上两种检测方法取得了较好的结果，对实际应用有指导价值。