多层非连续阻抗结构（下文中也称为多层结构）通常是由不同材料涂覆、胶结粘压等特殊工艺而形成的构件,由于构件中每层材料的属性各不相同,故其声阻抗具有非连续性特征。此类结构一般作为密闭容器的防护壳体,采用多层薄板结构复合而成,广泛用于航空航天、特种设备、石油化工等工业领域。产品的质量直接影响其在使用和服役过程中的安全性。超声波检测作为一种常规无损检测手段,由于其拥有强穿透性能强、探测灵敏度高、检测成本低廉等优势,广泛应用于同性、同质材料的工业无损检测中。然而对于异质多层复合结构构件,由于其在结合界面处声阻抗不连续,会形成多次反射、散射等现象,产生严重的信号混叠、频散,导致携带结构状态信息的超声信号无法有效分离;此外,由于非连续阻抗结构,特别是由高声阻抗进入低声阻抗结构时,超声信号被严重的反射,导致携带深层结构状态的信息微弱,影响了超声检测技术在多层复合结构检测中的应用与推广。特别是采用超声成像检测时,信号微弱和严重混叠导致难以对结构多界面缺陷成像。针对以上问题,本文研究了非连续声阻抗多层结构缺陷的超声检测与全矩阵成像方法。针对多层非连续声阻抗结构中超声传播机理复杂的问题,建立了超声信号传输的频响模型和频散模型。本文基于多层复合结构的特点和超声传输特性,从信号的衰减、频率扩散两个方面,重点研究了界面剥离状态的超声特征表征。基于线性系统的信号传输理论,将该结构看作不同线性系统的级联,通过求解系统频率响应函数来描述不同界面的状态。采用频响模型得到了四层复合结构SRRR板（钢-橡胶-橡胶-橡胶）的不同界面脱粘时的幅频特性、相频特性曲线和回波的频谱;本文研究了金属-非金属复合结构构件的超声信号特征。研究结果表明,在超声垂直入射时,对于金属-非金属复合结构,在数值模拟求解过程中,若忽略材料的衰减因子,在复合结构不同界面脱粘时,其幅频特性、相频特性和频谱会产生细微变化;若考虑材料的衰减因子,在不同界面脱粘时,其幅频特性、相频特性和频谱基本一致,即频响模型难以求解界面性能的变化特性。对于多层薄板复合结构,由于薄板对波长的选择作用,在超声入射后,会形成导波,基于导波的特点,本文应用半解析有限元法构建了多层粘接结构超声波传播的方程,求解了导波在多层平板结构传播特性,导出多模态导波的频散特性,利用频散特性的变化评价多层粘接结构界面质量的下降。以固体火箭发动机壳体多层结构检测为例,采用频散模型得到了该结构界面质量下降时的频散特性曲线。针对多层结构中深层界面脱粘缺陷在时域和频域范围内检出率低的问题,提出了基于小波包变换和机器学习算法相结合的缺陷识别方法。本方法根据不同深度界面脱粘能量损耗不同,先采用小波包变换提取不同界面脱粘缺陷相应的能量特征信号,然后将获取的能量特征作为机器学习算法的输入向量进行分类与识别,其中选取能量数据的70%设为训练集,剩余30%的数据用作测试集。本文利用K邻近（KNN）、随机森林（RF）和支持向量机（SVM）这三种机器学习算法实现信号的分类。通过对SRRR板超声检测的实验验证,KNN、RF、SVM分类精度分别达到85.62%,90.66%,95.33%。上述方法能准确识别不同界面脱粘缺陷,然而对表面层以下层中的微小孔缺陷检测准确率较低,超声全矩阵捕获技术采集并叠加了被检介质的全部信息,使用全矩阵成像检测可以对深层通孔进行图像重建,但多层结构中全矩阵成像存在两个主要问题:成像效率低和不能直接用于多层结构内部缺陷成像。针对超声相控全矩阵成像检测效率低的问题,提出了基于有限元模型的全矩阵捕获的超声聚焦成像方法,该方法包括半矩阵聚焦成像法和简化矩阵聚焦成像法。半矩阵聚焦法基于声学互易原理,提取全矩阵数据中的上三角或下三角数据来进行计算成像。简化矩阵聚焦法是基于不同超声阵元对成像区域的能量权重不同,提取与主对角线数据相邻的部分梯形数据进行成像。这两种方法均简化了全矩阵数据捕获和全聚焦成像的计算过程。通过对单层钢介质成像检测的仿真实验验证,半矩阵成像法和简化矩阵成像法的缺陷信噪比与全矩阵成像的缺陷信噪比相差很小,但成像效率得到了提升。针对多层非连续阻抗结构中不能直接进行超声相控全矩阵聚焦成像检测的问题,本文借鉴地震数据处理中的方法,提出了基于均方根速度的全聚焦缺陷成像方法。研究了地震数据处理中的均方根速度原理,将不同地层介质中均方根速度模型引入到非连续结构中的超声信号处理中,实现了多层结构的全聚焦成像、半矩阵聚焦成像以及简化矩阵聚焦成像,并与传统的多层全聚焦成像进行对比。通过对多层结构（有机玻璃-铝）成像检测的实验验证,基于均方根速度的后处理成像法均能对缺陷进行重建。成像结果表明,基于均方根速度的全矩阵成像法的缺陷信噪比和传统的多层全聚焦的缺陷信噪比均较高且两者相差不大,而基于均方根速度的半矩阵成像法和简化矩阵成像法的缺陷信噪比较差。基于均方根速度的半矩阵成像法和简化矩阵成像法的计算效率都比较高,而基于均方根速度的全矩阵成像法的计算效率最低,传统的多层全聚焦成像法的计算效率介于中间。