近年来随着大规模集成电路、计算机技术的发展,使得数字化、自动化、智能化的成像检测技术成为研究与应用的热点,各种成像无损检测技术相继被研发应用到工业生产中。独立分量分析(ICA)是近期发展起来的一种非常有效的盲信号处理技术,在无线通信、声纳、语音处理、图像处理和生物医学等领域具有广泛而诱人的应用前景。本课题针对大型电机或高速电力机车用牵引电机铜排与线圈的钎焊对接接头的自动超声波检测C扫描图像进行了实验研究,由于这种接头要达到大功率、小体积的使用效果而采用高导电性和高强度的铜合金,故接头的焊接及检测工艺是大功率电动机制造的一项关键技术。课题采用水浸超声自动检测方法,鉴于接头中的未熔合是影响铜排与线圈导电率的致命缺陷,设计并加工了有模拟钎焊未熔合缺陷的模拟试件,得到了有缺陷的C扫描检测图像。本论文对ICA理论及目前几种常用算法进行了归纳总结,并重点研究了基于ICA理论的电机铜排钎焊接头自动超声波检测C扫描图像复原技术,在图像降噪、边缘检测、图像分割方面进行实验研究,最后将图像复原结果与射线检测图像进行对比。研究结果表明,利用超声波检测可以检测到钎焊接头中的未熔合缺陷,但是由于电子系统噪声及铜合金晶界对超声波反射的影响,使得缺陷边缘模糊,尤其是当缺陷尺寸较小时难以识别,但经过图像复原技术处理后,实现了噪声与源信号分离,接头中未熔合缺陷图像边缘清晰,可以接近射线检测结果。