近年来,随着航空、建筑、装饰等工业的发展,对一些易碎材质以及结构精细、受力复杂的零件和工艺品的生产提出了更高的要求。在应用和售卖前,剔除掉有缺陷的产品,不仅可以保证产品的质量,而且可以降低生产成本。所以对产品进行缺陷检测具有非常重要的意义。声学缺陷检测作为无损检测中的一种,在工业生产中具有广泛的应用。本文以实现玻璃酒瓶缺陷的自动检测为例,完成了如下工作:(1)声学缺陷检测的原理分析。从振动声学的基本理论出发,对缺陷引起的声学信号变化进行了详细地分析,为声学缺陷检测提供了理论依据。(2)针对传统声学检测模型中特征提取步骤的盲目性和低效性,采用特征提取和特征选择的方法来高效地提取有用特征,并提出了改进的声学缺陷检测模型。(3)总结了声学缺陷检测中常用的特征,并引入Hilbert-Huang变换分析信号,提出了一种基于改进的Hilbert-Huang变换的声学特征提取方法。(4)为了快速地去除无关和冗余特征,采用信息论中的互信息量作为标准,提出了一种基于改进混洗蛙跳算法的特征选择方法。(5)首先基于MATLAB进行了算法的仿真,然后,设计并且实现了基于DSP芯片TMS320VC5416的硬件检测设备,并在实际的生产环境中进行了实验。实验结果表明,本论文实现的声学缺陷检测系统可以快速准确地检测出缺陷样本,具有准确率高、成本低、操作简单等优点,可以应用在工业生产中。