钢丝绳是我们日常生活中最为常见的重要承重构件之一。并且它的应用极其广泛。由于钢丝绳的使用环境比较恶劣,所以伴随着时间的增长,会逐渐出现疲劳损伤、磨损、锈蚀甚至断丝。而这些缺陷会使得钢丝绳的负载能力下降,进而对人民的生命和财产安全造成威胁。因此,如何确保钢丝绳安全运行从而避免钢丝绳造成的各种安全事故是极其重要的事。针对钢丝绳的损伤检测,本文做了如下的研究工作:针对在地磁场环境下,磁记忆检测易受到环境及材料内部各种因素的影响,检测出的信号较弱,准确度较低的问题。本文提出了一种在弱磁激励下对钢丝绳进行磁记忆检测的方法;建立了弱磁场激励下的磁记忆磁偶极子模型,理论分析表明对钢丝绳施加弱磁场可以有效地抑制干扰磁场,提高系统的灵敏度;搭建了弱磁场激励下的钢丝绳磁记忆检测平台。然后通过实验验证了所提出的检测方法。为了对钢丝绳断丝缺陷进行定量检测,设计了一款基于弱磁激励下的钢丝绳磁记忆信号采集装置。该采集装置由两部分组成:弱磁激励部分和磁记忆信号检测部分。弱磁激励装置采用钕铁硼永磁体作为弱磁激励源。磁记忆信号检测部分利用高灵敏的隧道磁阻传感器构成圆周阵列,并且在圆周上尽可能多的放置传感器,以提高系统的检测精度。对于所采集的磁记忆信号中存在大量噪声的问题。提出了基于奇异值分解（Singular value decomposition,SVD）的小波降噪算法（SVDW）和基于局部均值分解（Local mean decomposition,LMD）的小波降噪算法（LMDW）。然后分别采用了小波变换、基于集合经验模态分解（Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD）的小波去噪算法和提出的算法SVDW以及LMDW对磁记忆信号进行降噪处理。实验结果表明,这四种算法都能有效地滤除磁记忆信号中的噪声。其中,LMDW降噪后的磁记忆信号的信噪比（Signal-to-Noise Ratio,SNR）最高,降噪效果最好。为了将缺陷表现的更为简洁和直观,采用三次样条插值和灰度归一化的方法将磁记忆信号转化为灰度图像。为了增强缺陷图像信息,设计了伪彩色图像增强算法,实现了缺陷图像具有颜色特征信息。针对钢丝绳缺陷的定量识别问题,首先提出了基于支持向量机（SVM）的缺陷定量识别方法。然后,为了避免复杂的预处理和人工选取特征的盲目性,设计了基于卷积神经网络（CNN）的缺陷定量识别算法。定量识别结果表明,这两算法都能够有效地识别缺陷。其中,基于CNN的缺陷定量识别算法的识别准确率和精度更高。