本课题来源于实际科研项目——哈尔滨市科技创新基金项目：城市燃气管道内部缺陷智能检测器的设计。油气管道的正常工作运行对于我国国民经济和人民生产生活而言，具有非常重要的现实意义。大量油气管道因为人为或不可抗拒因素而造成管道内部的破损，带来了潜在的安全隐患。管道漏磁无损检测技术是一种节约、安全的管道检测方法，是对油气管道进行检测、维护的有效技术手段。它的使用不仅使传统的开挖抽检的单一管道检测手段得到了补充，而且有效的改善了对管道进行检侧的准确性。管道缺陷无损检测机器人是工业机器人技术在管道缺陷检测领域内的有效应用，它的出现极大的改变了对管道内部缺陷情况检测困难的情况。管道内部缺陷智能检测机器人的设计涉及电子电路、计算机、信息处理、模式识别、探伤、管道等多个理论与研究领域。本文主要的工作任务是利用实验室环境建立管道模型，进行管道内部缺陷检测器设计研究，完成运载体及检测电路设计与制作，及缺陷提取智能方法研究。首先介绍课题的背景及意义，国内外的发展现状。接下来对漏磁检测原理进行分析：说明管道检测的基本原理及对缺陷漏磁场分析的两种理论方法，即磁偶极子模型和有限元方法，并对两种方法做出比较，确定用有限元方法进行管道漏磁检测的理论分析。然后，针对有限元方法，实现其在基于漏磁方法的管道缺陷检测中的应用：对有限元软件进行简单介绍及分析，并对基于有限元方法的漏磁缺陷模型的建立进行研究，得到相关数据结果。基于51单片机，设计管道缺陷漏磁检测系统：对管道内部缺陷漏磁检测器的数据检测、存储、传输等硬件电路的设计原理及过程进行详细分析对管道内部缺陷特征提取方法进行研究：建立免疫径向基神经网络对缺陷特征进行提取，将结果与基于梯度算法的径向基神经网络对比，最后对试验结果进行分析。通过对实验结果的具体分析，明确了本文使用的免疫径向基神经网络算法相较于传统的梯度算法而言，具有更好的精度和收敛速度，能够满足课题的要求。同时，指出了论文中存在的不足，为后续的研究工作制指明了方向。本课题的进行，对实验室环境下管道内部缺陷进行漏磁检测方法的研究具有实际应用价值和探索意义。