风电叶片是风电机组在恶劣条件下稳定运行的关键构件,由于叶片生产工艺复杂环境恶劣等因素,风电叶片容易产生各种类型、不同大小的缺陷。因此,为了保证风电机组的正常运行,对叶片进行缺陷检测是十分必要的。本文通过分析超声信号中声学参数与缺陷大小的关系,提出利用峰度指数特征曲线判定缺陷大小,此方法降低传统超声检测定量时对于人工经验的依赖性,提高了定量精度,极大的简化了传统定征曲线。本文研究内容及结果如下:（1）通过COMSOL有限元仿真软件,建立玻璃钢层压复合模型,在其内部设置了五个深度16个尺寸的夹杂缺陷,通过位移云图及提取的波形图发现:同一深度下,随着缺陷尺寸的增大,反射回波能量增高,缺陷回波幅值增大,同一尺寸下,随着缺陷深度的增大,缺陷回波反射能量衰减增大。（2）提取了仿真中缺陷超声信号的幅值声学参数,建立了深度-幅值-尺寸图,分析了缺陷回波与始波频谱图的相关性。利用EMD自适应分解,考虑到频率对时域波动性影响,定义了声学参数-峰度指数,发现不同深度同一尺寸缺陷的峰度指数,很好的聚合在峰度指数特征曲线上。（3）制作了玻璃纤维复合材料中的夹杂钢缺陷。实验发现,得到的实际信号幅值变化规律与仿真结果一致,利用18 mm深度下的3缺陷超声实验检测信号,求得峰度指数拟合曲线,利用该曲线对实验中21 mm深度缺陷进行大小定量,发现定量误差较小,整个定量整体平均误差在2.88%。实现了传统定量曲线的简化及精度的提升,对风电材料缺陷大小的定征具有较大意义。