金属磁记忆检测技术是一种近年来兴起的无损检测技术,相比与其它常规的电磁无损检测技术,既不需要激励源、耦合剂,也不需要对检测工件的表面进行任何处理,是一种安全环保的检测技术,而且自诞生之日起,便凭借对铁磁性构件可实行早期预诊断的优势被众多研究和工程技术人员所关注,并被大量应用于铁磁性设备的实际检测当中。但是作为一种“年幼”的无损检测技术,发展不成熟的短板也是众多研究者所不可回避的,因此在磁记忆检测技术的实际应用过程中常常会发生漏检测和误检测事件。究其根本原因就在于当前的无损检测技术在漏磁信号的信息提取层面上的研究尚不完善,即不能充分利用所采集信号中的全部信息来提高检测结果的可靠性及可信度。本文便是以信号分析作为突破口,以求探寻更多可以被实际检测所能应用的磁记忆检测获取的漏磁信号的有关信息,为进一步完善金属磁记忆检测技术提供技术支撑。论文首先分析了当前磁记忆检测方法和磁记忆检测技术的发展不足,明确了将二维磁记忆检测技术作为本课题的研究基础,同时提取构件表面漏磁信号的切向分量H(x)与法向分量H(y)两个信号指标作为双重判据一并实现应力集中部位的准确判断。而后又进一步利用梯度计算法来分析和实现对受力构件健康阶段的良好评估。其次利用Python、C语言以及LabView三大语言混合编程实现二维磁记忆检测系统的编写,并分别使用Raspberry Pi与PC作为数据处理平台制作了仪器核心系统。同时针对于磁记忆检测技术的测量环境与测量需求研制了高速、可靠的二维磁记忆探头,并实现了数字滤波器和自适应梯度技术法的设计与程序编写,以便组装高性能的二维磁记忆检测仪器。论文的最后,通过两个经典的实验:平板拉伸与疲劳实验,验证了本课题所研制的磁记忆检测仪器不仅可对构件应力集中部位实现准确判断,并且针对损伤构件的健康状况也具有较好评估的应用能力。为进一步研究可靠度高、实用性强的磁记忆定量分析技术提供了有效的试验依据。