涡流无损检测技术作为五大常规无损检测技术之一，不仅能够探测导体表面的涂层厚度，材料成分，组织状态以及某些物理量和机械量，还能检测材料或构件中是否有缺陷并判断缺陷的形状，大小，分布，走向及内部固含物。脉冲涡流无损检测技术因其激励信号的频域特点，有效率高，检测准确的特性，有作广泛的应用前景。 本文以涡流检测技术理论为基础，系统地分析了脉冲涡流检测的基本理论。以此为理论基础，设计了一套脉冲涡流检测系统用于检测金属缺陷。该脉冲涡流检测系统可分为硬件、软件两个子系统。基于计算机的硬件系统由激励源、涡流传感器、信号放大电路、数据采集卡、计算机这五个主要部分组成；由于涡流探伤中，影响涡流的因素很多，产生大量噪声使得信号分析相对困难，因此本文引入了小波理论进行信号分析以提取缺陷信号特征值。由于金属裂纹和是最常见的金属缺陷，而缺陷深度是缺陷重要属性。因此，最后，本课题在利用信号分析提取的特征值之上，用神经网络BP算法实现了对试验数据的拟合，最终实现了对金属缺陷深度的定量检测。本实验结果表明：金属裂纹深度与涡流峰值有很大的相关性。可以将涡流峰值作为金属裂纹深度量化的特征值。