圆柱体构件广泛应用于工业的各个领域,由于在生产过程中一些不可控因素而造成了构件内部缺陷,这些缺陷会影响后续生产和正常使用,因此在生产过程或使用前需要对其进行检测。论文针对圆柱体构件内部缺陷超声自动检测,研究缺陷特征回波提取技术、缺陷类型识别技术和缺陷重构技术。论文在分析小波包分解和经验模态分解优缺点的基础上,结合实际检测超声回波的特点,采用总体经验模态方法对多角度缺陷回波信号进行分解,提取了6个IMF的能量分布和信息熵特征;以上述提取的特征量作为输入,采用支持向量机作为分类器,结合粒子群参数自动寻优算法对缺陷进行识别,识别率达到93%;针对特征向量冗余的问题,采用平均距离的算法对特征量进行评估和排序,通过实验对比分析,优化了分类器的输入特征量,实验结果表明在提高识别准确度的同时减少了识别运行时间,识别准确度达97.78%;通过计算缺陷回波的延时时间,采用渡越时间方法和边界拟合技术,重构出了一个圆周截面的缺陷形状;在此基础上,采用体绘制方法对一个缺陷的所有截面数据进行三维重构,重构出的效果直观、准确。本文的研究成果和方法可以适用于圆柱体构件的内部缺陷识别及重构,并为此类型构件的检测提供了参考依据。