面向激光激发模式下超声信号与结构健康状态的相关性，在分析技术难点的基础上针对性总结了面向压电测量的成像法、面向激光测量的解析法。成像法方面，得益于压电传感器的阵列化部署以及新型压电传感器的阵列化发展，结构信号测量可获得足够的数据维度和丰度，扫描、相控阵等传统成像方法均取得较好效果，时间反转、时域合成孔径等超分辨成像方法进一步解决了波长减小带来的分辨率提升与衰减率增加之间的矛盾；解析法方面，激光测量单点位、小区域的特点与激光激发的超声时频模式混叠、超声信号强度不足等难题叠加，以数值仿真或标样实验等结果作为操作信息的数据解析技术将相关性研究处理为数据挖掘活动，并通过与决策树算法、人工神经网络等人工智能技术的融合，展现了分析效率高、参数覆盖全等优势。从应用效果来看，建议重点围绕超分辨成像算法与算力的匹配、数据解析参数规模与表征有效性的协调等问题开展后续工作。