基于漏磁原理的管道内检测信号和管壁缺陷之间存在强非线性关系,导致缺陷(特别是小缺陷)识别和分析困难。针对内检测器漏磁信号中的缺陷识别问题,设计一种新的缺陷识别方法,可以在漏磁内检测数据中精确识别缺陷。该方法包括3个部分:针对普通基值校准算法在多通道数据对齐中精度低的问题,提出一种基值二次校准算法,为后续数据分析提供精确数据源;区别于常规方法中用到的峰谷值等显性特征,提出6种更能反映缺陷信号的本质特征,并设计了相应的特征提取方法,为缺陷识别提供精确的分类依据;设计了基于随机森林的缺陷识别算法,可以在漏磁内检测数据中精确识别各种缺陷。最后,对所提出的方法进行了性能对比分析和试验验证。结果表明:所设计的缺陷识别方法准确率为99.59%,其中对小缺陷的识别灵敏度为98.66%,证明所提出的缺陷识别方法可有效地完成目标缺陷的识别。