汽车再制造运动可以有效避免大量报废汽车及其发动机造成的环境污染及资源浪费。其中，发动机缸体内腔腐蚀缺陷的检测是发动机再制造中的关键问题，也是难题。超声相控阵以其检测速度快，声束灵活，灵敏度高，操作安全等优势，逐渐成为无损检测领域的研究热点。本文提出将超声相控阵应用于汽车发动机缸体内腔的腐蚀缺陷检测，并对检测的关键技术进行了研究。根据发动机缸体的自身特征，设计了超声相控阵对于发动机内腔腐蚀缺陷的检测方案。针对制定的方案，进行了相应的声场仿真，即对凹圆柱界面条件下线型平面超声相控阵的声场进行了仿真及分析。基于扩展多元高斯声束模型及射线声学理论,建立了线型平面超声相控阵在发动机缸体中的辐射声场仿真模型，继而仿真得出缸体中的辐射声场,证明了检测方案的可行性，并分析了阵元长度对不同内径发动机声束聚焦质量的影响，达到相控阵优化的目的。提出了缺陷定量分析的新方法。搭建了基于超声相控阵的缺陷信号获取系统，并对具有不同直径及锥角的蚀坑缺陷进行了A扫信号采集。根据超声信号特点提取了缺陷回波信号的小波包能量谱特征，小波包分形维特征，时域峰值特征以及一些常规信号特征，构造了蚀坑回波信号的特征向量。针对蚀坑特征识别构建了BP、RBF、GRNN三种类型的神经网络，均能得到较理想的定量结果，其中RBF神经网络模型较其他两种有更高的识别精度且用时较少，更适用于蚀坑缺陷的识别。使用遗传算法进行了特征优化，进一步提高了识别精度及效率。基于图像增强、图像分割、质心提取等图像处理技术，提出了发动机内腔C扫描图像的缺陷标记及定位算法，实现了蚀坑缺陷的自动标记并准确定位。提出了缺陷C扫描图像的校正算法，使检测结果圆柱面立体呈现，提高了检测结果的可视化程度。设计加工了发动机内腔机械扫查装置，进行了实际发动机缸体内腔的检测实验。为研制适用性更强的发动机超声相控阵检测系统，提出了检测系统的硬件框架，针对检测系统成像过程中全通道高频采集带来的存储、传输数据量大的问题，进行了压缩传感理论在超声相控阵发动机缸体内腔腐蚀检测系统中的应用研究。对单阵元接收到的回波信号进行了压缩传感，分别应用了离散傅里叶，离散余弦和小波三种确定性稀疏变换，使用较少的采样点重构出了高分辨率信号，且对稀疏度进行分析比较得出缺陷回波信号的bior3.7小波四层分解系数具有最佳的稀疏性，重构误差最低。根据超声相控阵的成像方法，得到了压缩传感下的腐蚀缺陷B扫描图像，具有较高的图像重构精度，为降低发动机内腔检测系统复杂度及硬件要求提出了新的思路并奠定了基础。