作为一种非侵入式的检测工具,超声C扫描系统具有操作方便、可在线测量、准确度较高等特点,在科研、锅炉、船舶、铁路等工业领域产品或原材料的非破坏性检测中应用广泛。利用超声C扫描成像,可以检测工业产品或材料中的缺陷,从而保证其质量。尽管超声C扫描设备应用广泛,并有相应的标准与规范来保证其质量,但是在现有标准与规范中还没有统一评价超声C扫描设备的扫查轴机械性能与成像质量的方法。针对这个问题,本文主要研究了超声C扫描图像质量的评价方法,主要工作有:1、结合K-means聚类与改进的Graham算法,给出了一种超声C扫描图像特征参数定量估计方法。该方法中使用超声C扫描系统对具有标准形状人工缺陷的铝合金试块进行扫描,获取超声图像数据;经过图像滤波、图像分割、图像填充、边缘提取等处理,得到超声图像中人工缺陷的边缘数据;然后根据改进的Graham算法从缺陷边缘数据中提取出凹点和凸点数据,将提取到的凹点和凸点数据分别拟合圆得到待测参数。实验结果表明该方法能够有效描述标准圆形人工缺陷区域特征,并根据估计出的特征参数评价超声C扫描设备的成像质量。2、针对超声图像缺陷边缘模糊,特征参数估计存在误差的问题,分析了超声探头发射出的声束宽度对图像特征参数估计的影响,给出了图像特征参数值的修正方法。该方法中,首先根据超声声场的辐射规律,分析了影响声束宽度大小的因素;然后,通过超声C扫描工艺试验,得到不同控制变量下的同一缺陷超声图像检测结果,并确定超声C扫描设备的最优参数;最后,根据超声图像缺陷过渡区域灰度值分布规律,实现了对缺陷尺寸检测结果的修正。实验结果表明超声探头声束宽度对超声成像质量有较大影响,该方法能够有效修正缺陷尺寸测量值。3、设计并实现了基于超声C扫描图像的特征参数估计的软件,该软件能实现算法验证、缺陷边缘提取、特征参数计算与显示,以及图像处理结果显示等功能。