管道作为一种运输气体、液体或带固体颗粒的流体的铁磁性装置,大量应用在化工物质运输系统为主的工业管道系统中。其中,由于煤层气管道敷设于潮湿的土壤环境下以及长期使用,不可避免地出现管道发生腐蚀穿孔等问题,而且各处管道的防腐层老化程度不尽相同,管道破损严重的地方可能会出现煤层气泄露、气量损失、加大输出的情况,不仅造成了资源的浪费,严重的情况下还可能导致运输系统出现重大事故,危及管道运输沿线附近人民的生命和财产安全。因此,对于管道缺陷识别判断问题进行深层次的研究工作迫在眉睫。目前,针对管道进行检测的方法包括透射检测法、应力应变测量法、声波/超声波反射法、光纤检测法等,但这些检测方法对于埋地管道来说存在检测距离有限和造价较高的缺点。随着机器人技术的发展,针对金属天然磁记忆现象进行检测的方式将极大程度地降低成本、提高检测精确度,但目前尚未形成一套成熟的理论和方法去指导相应的实践工作。因此,本文在弱磁检测的理论知识和一般工况条件的基础上,进行了一系列的研究工作。为了实现复杂结构下的管道缺陷检测以及强干扰环境下检测信息的有效传输、处理与识别分类,本文在已有的金属磁记忆理论基础之上,使用多物理场仿真软件模拟地磁场下管道存在缺陷的物理环境,并对缺陷处的磁信号进行多方面的特征分析,验证系统设计的理论基础知识;同时分析了当前磁场信号检测方法的优缺点,确定系统对于磁信号的采集机理,对包括小波变换、小波消噪在内的磁信号处理方法展开研究,并结合多种缺陷识别分类方法设计了基于KNN识别的算法。最后,在理论研究基础之上,进行了系统整体设计工作,包括硬件电路设计、PCB制作、下位机程序编写、上位机软件设计等,将硬件与软件结合起来搭载实验平台,并将算法思想转换为程序结合软硬件平台进行实验验证。通过实验平台对样品进行了一系列实验,结果表明本文所设计的TMR检测传感器可以很好地采集管道在地磁场环境下的缺陷特征信号,硬件降噪和软件降噪结合的办法可以很好地去除噪声干扰,采用基于KNN算法的识别分类方法可以很好的表征缺陷位置。因此,该系统对复杂结构下的管道缺陷识别具有较强的辨识能力,且能够实现信号在强干扰环境下的信号处理与识别判断,对于管道缺陷检测技术的发展具有一定的指导意义。