应用超声波探伤仪系统对合成大颗粒金刚石缺陷进行检测,针对缺陷信号特点提出利用小波包分析提取缺陷特征值,应用小波神经网络进行模式识别的方法,实现了从检测到的超声信号中提取出反映缺陷性质的相关信息,并通过这些信息对其进行分析,建立了网络模型以实现缺陷定性识别.实验结果表明,小波包分析能够挖掘利用缺陷回波信号时域和频域的信息,通过多层次划分频带,使在多分辨分析过程中未进行划分的高频区间再次分解,还可依据小被分析信号特征自适应挑选相对应的频带,达到和信号频谱相互配合,进而达到使时-频分辨率显著提高的效果,可见小波神经网络的良好局部放大特性和多分辨率学习特性,可使合成金刚石缺陷的定性分类获得较高的准确率.