进入二十一世纪以来,我国的工业发展水平越来越高,钢丝绳作为一款常见的工业生产使用部件,其使用量也与日俱增。但是钢丝绳的生产作业环境较为恶劣,长时间的使用使得钢丝绳经常会出现断丝或者锈蚀等故障。对钢丝绳的损伤进行准确且便捷的检测是机械行业亟待解决的课题,而且如果可以准确的对钢丝绳损伤情况进行检测,那么不仅可以在保障作业人员的人身安全的同时,还可以对钢丝绳的剩余寿命进行精确的预测,让使用单位提前做好换绳准备,降低生产成本。本篇论文首先讨论了钢丝绳常见的几种损伤类型,并且分析了损伤产生的原因,然后介绍了目前国内外常用的损伤检测手段,在结合了使用成本,性能的可靠性以及检测的准确度后,决定使用电磁检测法,该检测法使用励磁装置对待检钢丝绳进行磁化处理,使得钢丝绳变成一个充满磁能的导磁体,而后再使用磁敏传感器来捕捉因钢丝绳断裂或者锈蚀而从内部泄漏的磁场,通过对磁场的信号特征进行分析,找出其内在损伤规律。本篇论文选取了霍尔传感器作为磁敏元件,通过Labview语言开发了相应的信号采集系统,并且对信号进行了去噪处理,最后通过MATLAB软件建立了 BP神经网络,将钢丝绳损伤信号建立识别模型,并将通过神经网络得到的结果与实验结果进行对比,校验本篇论文关于采集系统设计思路的可行性以及在软件方面是否还存在漏洞。在文章末,也对研究过程中出现的问题和思路进行了反思和总结,为下一步的研究指明了方向,希望能够将检测装置变得更加智能,精度更高。