多层胶接结构材料广泛应用于机械制造及航空航天等领域,但在制造和使用过程中难以避免会产生各种缺陷,给工程应用带来极大的安全隐患。目前,太赫兹时域光谱技术已被证明可以有效的检测胶接结构内部缺陷,但对于材料的不同缺陷类型难以实现快速、准确的判别,从而大大限制了太赫兹无损检测方法的检测效率。本论文提出采用太赫兹时域光谱技术与支持向量机（Support Vector Machine,SVM）算法相结合,对多层胶接结构材料内部缺陷的分类方法进行研究,通过算法优化实现胶层脱粘、夹杂、材料损伤孔洞及损伤裂纹缺陷的准确识别和分类。论文的主要完成工作如下:（1）多层胶接结构缺陷的太赫兹时域信号特征表征方法研究。设计带有不同类型缺陷的多层胶接结构样件,通过反射式太赫兹时域光谱（Terahertz Time-domain Spectroscopy,THz-TDS）系统提取粘接层夹杂、粘接层脱粘、材料损伤孔洞及损伤裂纹等缺陷区域的时域信号,建立不同缺陷类型与太赫兹时域光谱信号的表征关系。（2）基于太赫兹时域信号特征的胶层缺陷分类方法研究。采用主成分分析法（Principal Components Analysis,PCA）对太赫兹信号特征数据降维,选取精细高斯函数作为分类核函数,并采用混沌粒子群（Chaos Particle Swarm Optimization,CPSO）算法对缺陷分类模型进行优化,实现了上层脱粘缺陷分类正确率为86.8%、下层脱粘缺陷分类正确率为96.4%、上层夹杂缺陷分类正确率为97.7%、下层夹杂缺陷分类正确率为91%的分类结果,该方法不仅能够实现胶层不同缺陷类型的分类,并且能够有效的提高缺陷面积的识别率。（3）基于太赫兹时域特征成像优化的损伤缺陷分类方法研究。为实现孔洞和裂纹等损伤缺陷的有效分类,基于峰值因子、最小值及方差等太赫兹特征进行成像,采用图像增强、边缘检测和图像分割相结合对成像结果进行处理,采用方向梯度直方图（Histogram of Oriented Gradient,HOG）特征提取方法对太赫兹特征图像建立优化训练集,并通过构建的优化模型成功对损伤缺陷类型进行预测,使孔洞缺陷分类正确率为98.4%,裂纹缺陷分类正确率为98.5%。本论文基于太赫兹时域信号特征和太赫兹时域光谱成像技术分别实现了多层胶接结构材料胶层缺陷和损伤缺陷的分类,并通过一系列优化算法提高了缺陷的分类率,研究结果能够为多层胶接结构不同缺陷类型的分类和识别提供可靠的方法。