由于钢管的诸多优点,它被广泛应用在油气传输等行业中,对我国经济发展有着重大的促进作用。但钢管经常工作在恶劣的条件下,随着时间的推移,会造成孔洞、裂纹、磨损等缺陷,会产生重大的经济损失。及时准确地将钢管缺陷检测出来,才能避免经济损失或是人员伤亡。实现钢管缺陷检测是为了缺陷的定量分析,并最终确定是否需要更换。本文利用涡流阵列对钢管进行检测,完成缺陷的定量分析。本文主要完成了以下几个方面工作:通过电磁学理论对涡流检测的基本理论进行分析。采用等效电路模型分析其传感器阻抗的变化因素,利用电磁渗透方程,分析趋肤效应影响涡流检测的原理。分类和比较涡流阵列传感器,研究涡流阵列检测原理,对不同的激励方式进行了比较,研究了检测线圈感应电压的影响因素。通过检测系统的整体框图,分别对激励线圈、检测阵列和骨架进行设计。从硬件模块和软件模块介绍检测系统。在硬件模块中对激励模块、检测模块和数据传输采集模块进行分析设计,在软件模块中对FPGA、DSP和USB所要实现的功能进行分析设计。利用检测系统对钢条实现验证性检测,采用霍尔阵列和线圈阵列两种方式进行检测,再利用该系统实现对钢管的检测,同样采用霍尔阵列和线圈阵列两种检测方式比较其性能。对检测结果进行的对比,总结缺陷对检测结果的影响趋势。采用E型磁芯对线圈检测进行优化,采用差分方式进行检测,对各种检测方式结果进行分析比对,通过检测信号初步对缺陷参数进行估计。利用小波理论和中值滤波的基本原理和特性,分析小波和中值去噪的优势,利用小波理论和中值滤波对不同类型的缺陷的检测信号进行去噪处理。去噪时采用软阀值方式,利用Sym8小波和中值滤波进行去噪处理。介绍神经网络的基本理论,采用径向基神经网络对缺陷信号进行学习,对缺陷的深度实现定量化处理,利用检测到缺陷信号的元件个数,实现对缺陷参数的估计。