随着人们对飞行速度要求的不断提高,涡轮发动机的工作环境越为恶劣。为提高涡轮发动机的可靠性以及延长其使用寿命,工程中常采用涂层技术改善涡轮叶片的工作环境。在涂层制备过程中,由于受到制备工艺的限制会产生各类缺陷以及厚度喷涂不均匀现象,影响涡轮叶片的使用可靠性,因此对涂层厚度检测尤为重要。本文以NiCo CrAlYTa六元涂层为研究对象,其由Ni、Co、Cr、Al、Y、Ta六种元素组成,具有较强的抗高温氧化和热腐蚀能力,此类涂层常采用的喷涂工艺有热喷涂、低压等离子喷涂。实际工程中,常采用有损方法对涂层厚度进行抽检,本文通过研究超声检测技术,对涂层厚度实现低成本、高效率的自动化检测[1]。本文通过设计超声水浸自动扫查设备对涂层试样进行信号采集,由于涂层厚度小于超声波半波长,常规超声检测方法无法检测涂层厚度。在分析涂层材料和基体材料物理属性之间的差异及信号在涂层与基体分界面会产生突变现象后,研究采用44尺度Marr小波分析及希尔伯特-黄变换两种信号突变点检测方法对采集的涂层时域信号进行突变点位置提取。运用ABAQUS有限元仿真软件对涂层、基体材料纵波声速进行计算,并通过实验校正系统误差。通过突变时间间隔及校正后的涂层声速求取涂层厚度。采用金相法测量试样横截面涂层厚度并与小波分析、希尔伯特黄变换方法所得结果进行对比,验证两种涂层时域信号处理手段的可靠性。研究表明:受到喷涂工艺等因素影响会导致涂层声速不具备一致性。试样经过金相法测量表明涂层厚度存在不均匀现象。在涂层厚度范围为65μm~120μm内,与金相法比较,小波分析法测量厚度平均值误差在5%以内,希尔伯特-黄变换法测量厚度平均误差在10%左右,误差主要来自希尔伯特-黄变换对信号具有滤波、降低采样率的效果。两种信号处理方法均可用于检测试样时域信号突变点的位置,希尔伯特-黄变换测厚数据普遍大于小波分析法,小波分析测厚数据与金相法测厚数据更为接近。本文将小波分析处理手段运用到涡轮叶片六元涂层厚度的实际检测,较准确测出实际涡轮叶片六元涂层厚度,为涂层厚度无损测量提供一种有效方法。