钢丝绳在诸多领域已广泛的应用，其安全使用具有重要的社会效益和经济效益。目前，大多电磁探伤设备只给出钢丝绳表面的一维漏磁信号，并且通过分析信号的特征以及资深者的经验对钢丝绳缺陷进行识别，这种基于一维信号的无损检测方式目前已可定性检出绝大多数的损伤，但因缺陷漏磁信号的复杂性与多态性、周向漏磁信息分布的缺失等因素影响，相对于缺陷定量检测还有较大差距。　　本论文主要基于二维漏磁场信号缺陷特征提取及定量识别算法为研究方向。作者在如下几个方面进行了理论研究和相关数据处理的工作。　　首先，使用阈值极值法对钢丝绳缺陷进行分析，并给出了阈值的确定方法，实验证明，阈值极值法有效地提高了缺陷的轴向定位精度。　　其次，在对钢丝绳漏磁信号特点分析的基础上，设计并使用了自适应滤波器抑制股波噪声，实现了单一结构滤波器对不同结构特点钢丝绳股波信号的抑制，有效地提高了信噪比，能够确定缺陷在轴向和周向的大致位置。　　最后，在对漏磁图像进行二维傅里叶变换的基础上，得到其漏磁图像的频域分布特点，对漏磁图像进行股波背景噪声的滤除，得到钢丝绳周向轴向上的分布图像和灰度图。　　本文通过采用阈值峰峰值法提高了缺陷的轴向定位精度，使用漏磁图像得到了缺陷的周向分布图像，有效地提高了钢丝绳缺陷定量检测质量。