由于弱结合、弥散分布小缺陷的存在,扩散焊接头质量检测一直是无损检测领域的难点。随着计算机技术的迅猛发展,先进信号处理方法与超声波检测技术的融合逐渐成为研究热点,这也为解决扩散焊接头质量检测难题提供了新的思路。本文运用小波分析方法,对扩散焊接头超声检测信号进行了特征分析与提取,并利用提取的特征参量进行了基于支持向量机的信号分类研究。采用控制焊前表面处理、改变焊接工艺等方法制备了具有特征缺陷的扩散焊接头。并确定最佳超声扫描参数检测了试样,获得了可以良好反映接头状态的超声信号阵列。以能对界面回波信号进行精确的特征时频定位和揭示超声信号中隐含的信息内涵为评判标准,选择复高斯小波连续变换作为本课题的信号分析方法,并对其进行了参数优化。本文在深入分析超声检测信号特征与扩散焊接头界面状态之间的内在联系的基础上,对超声信号经过复高斯连续小波变换体现出来的信息进行了特征提取。从小波域能量、尺度响应、时频相位三个方面提取了尺度标准能量、尺度响应系数、时频相移系数作为特征参量来表征接头界面状态。并对各个特征参量的优势及适用范围做了较为深入的探讨。运用支持向量机对得到的特征参量进行训练建模,确定了特征参量的最优联合阈值分布,从而实现了对超声信号的自动分类,并以此来表征扩散焊接头界面状态。破坏性实验结果表明,该方法是可行的。