激光焊接工艺由于其独特的优势,近年来得到了越来越广泛的应用。但是,激光焊接过程是一个十分复杂的过程,要想及时确定焊接质量的好坏,需要有相应的实时监测系统来对其进行监控。当焊接过程中出现缺陷时,对于缺陷所在位置以及缺陷出现的时刻是迫切需要实时了解的。因此,需要研究一种监测手段能够实时定位焊接缺陷的位置,从而大大节省焊后检测的时间。本论文首先研究并设计了基于Labview平台的激光焊接声音信号采集系统,实现了将焊接环境下的声音信号转化为数字信号的过程。并且设计了相配套的麦克风阵列对声波进行采集,大大增加了信息获取量。为进一步的阵列信号处理提供了良好的基础。本文在分析了焊接声场的特点之后,认为其应当属于宽带近场特性,而传统的声音阵列信号处理算法都是建立在远场窄带的基础之上,因此传统的基于窄带远场信号的定位算法不再适用。于是在建立了相对应的近场宽带模型后,研究并改进了传统的声源定位算法,即将独立分量分析算法有机的融入MUSIC波达估计算法当中。从而解决近场信号严重的互相干特性。为了验证算法的可靠性,特别设计了几组激光焊接试验,并人为的使其焊接过程中产生缺陷。本文对于实验数据的处理全部是在Matlab软件上进行。当焊接过程的声音信号采集到后,首先进行了ICA实验,将其中代表激光焊接的声音信号提取出来,然后通过频谱分析对其进行验证。在确定了焊接声音分量的可靠性后,利用ICA得到的独立矢量基对缺陷时间段的焊接声音信号进行MUSIC处理,并最终得到了焊接缺陷的定位。将各组数据处理最终得到的DOA结果和真实值进行比较后发现,其误差在可承受范围之内,产生的误差很可能是阵列的摆放精度误差所致。而DOA图的主峰旁瓣很低,证明了ICA处理的有效性。计算结果表明,独立分量分析算法有效的分离出了焊接声音信号,并在此基础上进行的DOA估计也较好的分辨出了缺陷所在位置。