水浸式超声C扫成像是工业产品超声无损评价的重要方法,但水浸平探头在超声C扫成像中造成边缘散射影响缺陷成像定量不精确。针对此问题,本文研究反卷积算法提高超声成像定量精度,并采用总变分正则化Richardson-Lucy反卷积算法与距离-幅值修正曲线相结合,确定反卷积计算的迭代次数,提高超声C扫成像的缺陷定量精度。主要研究工作如下:(1)采用了多元高斯声束模型对超声波在多层介质中传播的声场进行仿真,分析了水浸超声C型扫查时超声探头的声束传播特性,基于多元高斯声场以及实验所得到的系统函数构建了超声测量模型,该模型能够有效地预测不同介质、不同探头参数、不同缺陷类型以及不同缺陷深度的缺陷响应。(2)根据线性系统理论,简化得到超声C扫成像的理论模型为空间分布函数与点扩散函数的二维卷积,获得了超声脉冲激励成像的点扩散函数解析式。再根据已建立的多元高斯声场模型,获得点扩散函数的计算表达式,并在点扩散函数尺度上分析了超声C扫成像中边缘模糊的问题,为反卷积算法提供了已知的点扩散函数。(3)通过超声C扫成像理论模型模拟成像和实验数据成像对比,验证了模拟超声C扫的可行性。再使用RL-TV反卷积算法复原模拟的超声C扫图像,构建了反卷积所需的最终迭代次数与缺陷尺寸波数比之间的函数关系。提出采用超声测量模型构建距离-幅值修正曲线(DAC)预测缺陷当量尺寸,并采用所预测的缺陷当量尺寸作为计算参数,代入函数关系式计算最终迭代次数。最后通过RL-TV反卷积算法根据计算所得的最终迭代次数复原实验获得的超声C扫成像。成像结果表明论文所提出的方法有效地改善了超声C扫成像边缘模糊问题以及提高缺陷定量精度。