En los últimos años, la detección de defectos basada en imágenes B-scan de ultrasonido se ha utilizado ampliamente en la industria para detectar la calidad y la presencia de defectos en productos. Sin embargo, todavía existen algunas dificultades en el proceso de procesamiento de imágenes B-scan, como el ruido de muestreo, la gran cantidad de datos, entre otros. En este artículo, analizamos las características acústicas de una serie temporal de imágenes B-scan de ultrasonido, diseñamos un método de preprocesamiento de imágenes para que la información de la imagen sea a escala de grises sin pérdida, y proponemos un método de selección para segmentos de imágenes B-scan de ultrasonido que contienen defectos basado en la teoría de la entropía de la imagen y un diagrama de recurrencia. Los experimentos de comparación entre este método y el algoritmo tradicional de selección por entropía de imagen muestran que este método puede resolver las dificultades mencionadas hasta cierto punto y tiene su propia superioridad. El método propuesto en este artículo proporciona una nueva idea para el procesamiento de secuencias de imágenes B-scan de ultrasonido y presenta una nueva opción cuando el método tradicional es limitado.