采用频率范围为0.25~2.5 THz的反射式脉冲太赫兹时域光谱系统，对聚乙烯管道热熔接头缺陷进行了无损检测。利用PE100板材之间的热熔焊接模拟实际聚乙烯管道的热熔焊接，分别制作了标准热熔焊接和冷焊、过焊、未熔合和夹杂热熔缺陷接头样件。通过太赫兹系统逐点扫描，并对接头位置进行了波形及峰度成像分析。其中未熔合和夹杂热熔缺陷样件与标准焊接样件在波形上有明显差别；冷焊、过焊、未熔合及夹杂热熔缺陷在峰度成像图中可见明显缺陷轮廓。针对标准焊接和夹杂、未熔合热熔缺陷构建第一类小波散射网络-卷积神经网络缺陷识别模型进行缺陷定性分析，其缺陷识别率均可达到98%以上。针对标准焊接和夹杂金属、粗沙、树枝缺陷构建第二类缺陷识别模型进行定量识别，其缺陷识别相对误差均在7.42%以下。

将太赫兹时域光谱技术与支持向量机算法相结合，对多层胶接结构的脱粘缺陷识别方法进行研究。一方面通过线性判别分析法对太赫兹时域光谱系统提取的14种太赫兹时域特征参数进行降维，使多层胶接结构胶层中正常区域、脱粘区域及边缘区域的分类精度提高了20.3%；另一方面采用混沌粒子群法对支持向量机的核函数进行寻优，使胶层Ⅰ分类正确率提高了18.92%、胶层Ⅱ分类正确率提高了9.85%。基于所构建线性判别分析法参数优化后的混沌粒子群支持向量机优化算法对多层胶接结构进行多特征成像，研究结果表明该成像方法能够有效的区分胶层的正常区域、缺陷区域和边缘区域，与传统的太赫兹单特征成像技术相比，提升了50%以上的脱粘缺陷识别率，对于胶层Ⅰ的识别率为91%，胶层Ⅱ识别率为92%，大大提升了多层胶接结构脱粘缺陷的识别能力。