为了防止石油化工行业输送产品的管道发生灾难性故障,对其进行无损检测至关重要,而对这些管道故障的检测主要集中在量化由管道腐蚀引起的壁厚减薄。超声波管道内检测技术拥有对缺陷敏感、检测直接准确等优点,成为管道无损检测的常用技术。目前,压电超声换能器和电磁超声换能器是两种常用的超声激励方法。其中,压电超声检测需要涂抹耦合剂,会影响检测效率。与压电相比,电磁超声可以简单地产生各类超声波,无需直接接触或耦合剂,但其存在转换效率低和易受噪声影响的问题。因此,对信号进行降噪及特征提取是提高电磁超声管道内检测系统有效性和可靠性的关键步骤。针对电磁超声管道内检测系统缺陷检测的问题,本文研究了电磁超声的基本检测机理,缺陷检测的基本方法,并对回波信号特性、不同缺陷波形特征进行分析。引入算法处理性能评价标准,并采用高斯回波模型对回波信号进行数学建模。针对电磁超声系统回波信号信噪比较差的问题,选用经验模式分解对回波信号预处理,根据信号分解后IMF的特征分布情况,提出了基于欧式距离的IMF筛选原则,并与传统能量法进行对比。针对预处理后信号仍有噪声的问题,通过奇异谱分析对信号进行去噪,提出基于频谱分析的窗口大小选取方法及基于赫斯特指数的重构阶次选取方法对算法进行改进,通过仿真验证了所提算法在降噪和特征保留等处理性能上的有效性。针对缺陷特征提取的问题,研究了几种信号包络法,在考虑检测精度及计算量的情况下,选取峰值包络法中的希尔伯特-黄变换完成信号包络及特征提取。通过计算管道厚度值大小和其它特征参数,推断和确定管道缺陷的类型和尺寸,进而实现缺陷识别。之后使用MATLAB平台设计数据处理系统软件,通过界面操作完成数据的读取、处理及厚度值显示,使算法便于工程应用。为验证本文提出的数据处理技术的处理效果,在实验室制作含有大面积腐蚀及小面积腐蚀的标准试块,分析所提算法对实际检测信号降噪和特征提取的效果,最后对含缺陷的实验管道进行了检测。各实验结果表明,提出的算法具有较高的检测效率,能够实现较为准确的缺陷识别。