1.一种弱磁激励的钢丝绳探伤装置，其特征在于，包括分体设置的励磁部分和漏磁信号检测部分；

励磁部分包括两个励磁单元，分别用于设置在待测钢丝绳的两端；漏磁信号检测部分设有用于供待测钢丝绳穿过并沿钢丝绳移动的检测通道，检测通道上设置有第一设定数量的磁感应传感器；

各励磁单元均包括第二设定数量的磁性元件，所述磁性元件为永磁铁，其中第一磁单元中各永磁铁设置成环状，各永磁铁的N极指向环状的圆心，第二励磁单元中各永磁铁设置成环状，各永磁铁的S极指向环状的圆心；

各励磁单元中磁性元件的数量根据待测钢丝绳的长度确定，待测钢丝绳越长，各励磁单元中设置的磁性元件越多；

还包括主控制模块，主控制模块连接所述漏磁信号检测部分中各磁感应传感器的输出端，所述主控制模块用于进行以下处理：

1)采用基于经验模态分解的小波软阈值去噪算法对待测钢丝绳表面的磁场信号数据进行降噪处理，具体步骤如下：

步骤1：对待测钢丝绳表面的磁场信号数据进行镜像对称边界延拓，得到处理后的步骤2：采用公式 和 对y(t)进行分解，得到满足固有模态分量要求的cij和残余量rn；y(t)为添加噪声后的信号量，即待分解函数；对残余量rn添加高斯白噪声序列w(t)；

步骤3：重复k次步骤2，得到了每次不同白噪声下满足固有模态分量要求的分量集合cij，i≤n,j≤k，取分量集合的平均值作为最终固有模态分量步骤4：判断是否满足退出分解条件，如果满足，则退出分解；否则采用db5小波将每个固有模态分量分解成6层；

步骤5：对于从第1层到第6层固有模态分量，每层选择一个阈值，并且对高频系数用软阈值进行处理；

步骤6：根据第6层的低频系数和从第1层到第6层的经过修改的高频系数，计算出信号的小波重构；

2)将去噪后的待测钢丝绳表面的磁场信号数据归一化到0～255之间，并进行二维展开，得到待测钢丝绳表面的灰度图像；

3)对待测钢丝绳表面的灰度图像进行局部适应插值和领域插值，得到两幅差值后的高分辨率灰度图像，并对插值后的两幅灰度图像进行二维离散小波变换，取局部适应插值算法得到的灰度图像的高频部分和邻域插值算法得到的灰度图像的低频部分进行二维离散小波逆变换，重构出高分辨率的灰度图像；

4)从提高分辨率后的灰度图像中提取特征量，并将所述特征量输入到人工神经网络判断待测钢丝绳是否出现断点。

2.根据权利要求1所述的一种弱磁激励的钢丝绳探伤装置，其特征在于，所述检测通道上设置有检测环，各磁感应传感器在检测环上沿检测通道的轴线周向设置。

3.根据权利要求1所述的一种弱磁激励的钢丝绳探伤装置，其特征在于，还包括信号调理模块，信号调理模块包括差分信号放大电路和模数转换电路，差分信号放大电路的输入端连接各磁感应传感器的输出端，差分信号放大电路的输出端连接模数转换电路的输入端；所述主控制模块连接模数转换电路的输出端。

4.根据权利要求3所述的一种弱磁激励的钢丝绳探伤装置，其特征在于，所述信号调理模块还包括加法基线抬升电路，加法基线抬升电路的输入端连接所述模数转换电路的输出端，加法基线抬升电路的输出端连接所述主控制模块。

5.根据权利要求1所述的一种弱磁激励的钢丝绳探伤装置，其特征在于，还包括脉冲发生模块，脉冲发生模块包括光电编码器和光电编码器检测电路，光电编码器用于发出脉冲信号；光电编码器检测电路的输入端连接所述光电编码器的输出端，所述主控制模块连接光电编码检测电路的输出端。

6.根据权利要求5所述的一种弱磁激励的钢丝绳探伤装置，其特征在于，所述光电编码器检测电路包括光电耦合器和信号整形电路，光电耦合器的输入端连接光电编码器，输出端连接信号整形电路；所述主控制模块连接信号整形电路的输出端，整形电路用于对光电编码器发出的脉冲信号上升沿和下降沿整形。

7.根据权利要求1所述的一种弱磁激励的钢丝绳探伤装置，其特征在于，所述主控制模块还连接有显示模块。

8.根据权利要求1所述的一种弱磁激励的钢丝绳探伤装置，其特征在于，所述主控制模块包括ARM芯片和FPGA芯片，ARM芯片连接所述漏磁信号检测部分中的各磁感应传感器。

9.根据权利要求8所述的一种弱磁激励的钢丝绳探伤装置，其特征在于，所述主控制模块还连接有数据存储模块。

10.一种弱磁激励的钢丝绳探伤方法，其特征在于，包括如下步骤：(1)将第一励磁单元中磁性元件的N极设置在待测钢丝绳的其中一端，第二励磁单元中磁性元件的S极设置在待测钢丝绳的另一端；所述磁性元件为永磁铁，其中第一磁单元中各永磁铁设置成环状，各永磁铁的N极指向环状的圆心；第二励磁单元中各永磁铁设置成环状，各永磁铁的S极指向环状的圆心；

(2)采用漏磁信号检测部分对待测钢丝绳的表面进行磁场检测，得到待测钢丝绳表面的磁场数据；

(3)对待测钢丝绳表面的磁场数据进行除基线处理和降噪处理，采用基于经验模态分解的小波软阈值去噪算法对待测钢丝绳表面的磁场信号数据进行降噪处理，将去噪后的待测钢丝绳表面的磁场信号数据归一化到0～255之间，并进行二维展开，得到待测钢丝绳表面的灰度图像；降噪处理的具体步骤如下：步骤1：对待测钢丝绳表面的磁场信号数据进行镜像对称边界延拓，得到处理后的步骤2：采用公式 和 对y(t)进行分解，得到满足固有模态分量要求的cij和残余量rn；y(t)为添加噪声后的信号量，即待分解函数；对残余量rn添加高斯白噪声序列w(t)；

步骤3：重复k次步骤2，得到了每次不同白噪声下满足固有模态分量要求的分量集合cij，i≤n,j≤k，取分量集合的平均值作为最终固有模态分量步骤4：判断是否满足退出分解条件，如果满足，则退出分解；否则采用db5小波将每个固有模态分量分解成6层；

步骤5：对于从第1层到第6层固有模态分量，每层选择一个阈值，并且对高频系数用软阈值进行处理；

步骤6：根据第6层的低频系数和从第1层到第6层的经过修改的高频系数，计算出信号的小波重构；

(4)对待测钢丝绳表面的灰度图像进行局部适应插值和领域插值，得到两幅差值后的高分辨率灰度图像，并对插值后的两幅灰度图像进行二维离散小波变换，取局部适应插值算法得到的灰度图像的高频部分和邻域插值算法得到的灰度图像的低频部分进行二维离散小波逆变换，重构出高分辨率的灰度图像；

(5)从提高分辨率后的灰度图像中提取特征量，并将其输入人工神经网络进行定量识别，判断待测钢丝绳是否出现断点。