钢丝绳作为牵引、承载构件，因具有良好弯曲性能及结构多样等优点，被广泛应用于交通运输、港口、煤炭等多个领域。钢丝绳在运行中产生的如断裂、磨损、腐蚀等各类损伤，会造成重大的安全事故。因此，准确检测运行中钢丝绳的损伤状态，及时维修或报废问题钢丝绳，对保障人员生命安全、保证生产具有重大意义。本文采用虚拟仪器技术，在信号处理及定量识别算法研究的基础上，设计钢丝绳损伤检测系统，并验证系统的可行性。首先，对钢丝绳常见损伤及产生原因、断丝分类及断口特征进行分析，研究了钢丝绳损伤检测的几种方法并重点对漏磁检测法原理、方法及应用现状进行了研究。在此基础上，针对钢丝绳断丝信号的特点，研究采集信号的处理及定量识别算法，并通过仿真模拟，确定了检测系统的最终算法。针对传统消噪方法的弊端，研究小波消噪的应用；建立改进的BP神经网络模型，实现损伤信号的定量识别。综合以上研究，提出了检测系统的总体设计方案，并分别进行了硬件和软件设计。根据设计方案，完成硬件平台搭建以及基于LabVIEW的检测软件开发，实现数据采集、信号去噪、定量识别、结果显示与保存四大功能模块。最后，采用新设计的检测系统检测样本钢丝绳，记录并分析数据，判定测量系统的可接受性。通过计算计数型测量系统分析评定指标Kappa值，对评价者自身及评价者与标准之间的一致性进行评定，并根据MSA手册规定的相关指标，判断测量系统可否接受。实验结论表明检测系统达到了设计目标。论文结尾对所做内容及结论进行了总结，提出了检测系统仍存在的问题，展望了以后的改进及研究方向。