随着现代工业的不断发展,焊接构件在航空航天、铁路以及能源等领域都得到了广泛的应用,而为了保证其安全性,焊缝检测是必不可少的。目前,常规的焊缝缺陷检测主要利用小波包分解或分析超声回波信号的能量变化来提取缺陷特征,用支持向量机或图像分割方法来构建缺陷识别分类器,在理论和应用中都取得了一定的成果。这些方法一般是构建固定的缺陷分类模型并且基于数据量有限的训练集,但超声波焊缝缺陷数据是随着生产检测而不断增加的,具有大规模的、可扩充的又有待挖掘的特性,常规的缺陷识别方法难以体现同类缺陷的多态性,固定的缺陷分类模型也不利于填充新数据。为解决常规超声波焊缝缺陷识别方法分类模型固定和训练集规模有限而难以体现不同缺陷的差异性和同类缺陷的多态性的问题,结合数据分析策略和基因缺陷识别中匹配的思想进行缺陷识别。但缺陷特征序列与基因序列又存在很大的不同,为此对缺陷回波信号进行了转换,对大量的历史检测缺陷特征值进行了主成分分析和聚类分析,提取出主要的缺陷特征,同时得到了每个特征的权重及其取值特点,将缺陷检测数据转换成了可比对对象,进而将当前检测的缺陷特征与历史检测数据进行匹配,识别了气孔、夹渣、裂纹、未焊透和未熔合五类常见缺陷。同时,构建以最近邻方法为基础的历史检测数据集完善模型,差异性选择式添加最新检测数据,扩大了历史检测数据集缺陷特性包容范围,保证了缺陷比对的准确性。以序列比对算法为理论基础,研究了超声检测中缺陷识别新方法。该方法通过将当前检测数据提取的特征值与历史检测数据集的比对,得到与气孔、夹渣、裂纹、未焊透和未熔合五类历史缺陷特征的匹配结果,进而识别当前检测缺陷类型。通过实验验证该方法是有效的,具有较高的识别准确率,提高了缺陷信息的利用率,避免了常规缺陷检测中难以体现同类缺陷多态性的问题,从而进一步提高了缺陷识别的可靠性。