敲击检测法（Coin Tap Test）是古老也直观的方法。当材料内部存在裂纹、脱粘或空洞时，其局部刚度会下降，敲击后产生的振动频率和衰减时间都会改变。有缺陷区域的回声往往频率更低、持续时间更短。飞机维修人员至今仍用这种“硬币敲击法”快速筛查复合材料蒙皮是否脱粘。不过，这种方法高度依赖检测者的经验，难以量化，也无法发现深层缺陷。
更精确的方法是主动发射超声波进入材料内部。当声波遇到缺陷界面时，部分能量会被反射回来。通过分析回波的时间、幅度和相位，就能判断缺陷的位置和大小。例如，在钢焊缝检测中，超声探头发出2~5 MHz的纵波，若内部有气孔或夹渣，回波信号会明显增强。这种技术可检测出毫米级缺陷，广泛应用于航空航天、压力容器和铁轨探伤。但传统超声需要耦合剂，对复杂形状构件也有局限。
模态分析则从“整体”视角出发。任何结构都有固有的振动模式（模态），包括固有频率、阻尼比和振型。当材料内部出现损伤时，结构的刚度或质量分布会改变，导致模态参数发生微小但可测量的偏移。工程师用激振器或锤击法激励结构，再用加速度传感器阵列采集响应，通过信号处理提取模态参数。例如，风力发电机叶片出现内部裂纹时，其一阶弯曲频率会下降约1%~3%。这种方法适合大型结构在线监测，但对微小缺陷灵敏度有限，通常需要结合局部检测手段。
近年来，声学与振动检测正走向智能化。声发射技术通过监听材料内部缺陷扩展时释放的弹性波，实现“被动监听”；激光超声则用激光激发和接收超声波，实现非接触检测。结合机器学习算法，系统可以自动识别缺陷类型和严重程度。例如，2023年一项研究利用卷积神经网络分析敲击声谱，对碳纤维复合材料分层缺陷的识别准确率超过95%。
从敲击回声到模态分析，声学与振动测试提供了一套由简到繁、由表及里的缺陷辨别工具。它们不破坏材料、不中断生产，却能“听”出内部隐患。理解这些方法的原理与边界，有助于我们在工程实践中选择合适的手段，让沉默的结构“开口说话”。
