油气长输管道环焊缝处缺陷对管道安全的危害性巨大。对管道进行无损检测是发现事故隐患、保证管道安全运行的常用手段，但传统无损检测方法无法有效识别位于环焊缝处等表面形貌复杂位置的缺陷。本文设计实现了一套管道环焊缝缺陷涡流检测系统，利用涡流信号合成二维阻抗图，从二维阻抗图几何特征入手对缺陷进行识别与判断。　　在阻抗分析法理论基础上，通过提取涡流检测原始信号中的幅值、相位信息合成二维阻抗图；利用图像处理算法提取阻抗图几何特征；通过散布矩阵选择分类效果好的几何特征作为缺陷识别的特征参数；选择BP神经网络作为缺陷识别算法，实现了缺陷信号自动识别，识别正确率较高。　　设计并实现了管道环焊缝缺陷涡流无损检测系统。对涡流检测探头的选型进行了详细分析，根据所选探头以及管道内检测应用环境设计了相应的硬件电路。包括基于直接数字合成技术（DDS）的IQ信号涡流探头激励源、用于原始涡流信号二维信息提取的正交锁相放大、高速 AD 采集系统以及嵌入式 SoC 主控平台。　　构建了管道环焊缝缺陷涡流检测软件平台，实现了涡流无损检测信号采集与处理、缺陷识别、波形显示及硬件控制。涡流检测原始信号通过SoC PL端进行采集、预处理及信息提取后，通过USB、AXI或TCP/IP送入C#上位机或者SoC PS端进行波形显示、阻抗图合成、图像处理以及缺陷识别，同时利用基于FPGA的BP神经网络硬件加速算法对神经网络识别过程进行加速。　　利用涡流无损检测系统对实际管道切片的缺陷进行检测实验。实验结果表明，系统大大提高了涡流无损检测在识别管道环焊缝处缺陷的准确率，克服了传统检测手段无法准确判断环焊缝处缺陷的缺点，为涡流无损检测应用于管道内检测器提供了基础。