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龙图腾网获悉西安交通大学申请的专利复合绝缘子内部缺陷的微波检测系统及可视化定量评估方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118777537B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411121639.5，技术领域涉及：G01N33/00；该发明授权复合绝缘子内部缺陷的微波检测系统及可视化定量评估方法是由方阳;王若男;李勇;陈振茂设计研发完成，并于2024-08-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本复合绝缘子内部缺陷的微波检测系统及可视化定量评估方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种复合绝缘子内部缺陷的微波检测系统及可视化定量评估方法，属于微波无损检测技术领域，检测系统包括矢量网络分析仪、计算机、被测试件、同轴电缆、矩形波导及夹具、三轴扫描台、扫描台控制器；评估方法包括：利用检测系统对被测试件进行圆柱面扫描以获取被测试件上各个扫查点的反射信号；对反射信号进行自适应的直达波抑制处理以得到直达波抑制后的缺陷图像；对缺陷图像进行处理，以得到抑制背景噪声、增强缺陷区域对比度的缺陷图像；基于高对比度的缺陷图像，利用其灰度直方图来确定阈值，进行图像分割，得到二值化缺陷图像；基于二值化缺陷图像进行缺陷位置和面积评估。本发明能有效地对复合绝缘子内部缺陷进行高精度可视化检测及精确定量表征，对保证电力系统的平稳安全运行具有重要的应用价值。

本发明授权复合绝缘子内部缺陷的微波检测系统及可视化定量评估方法在权利要求书中公布了：1.一种复合绝缘子内部缺陷的微波检测系统的可视化定量评估方法，该系统包括矢量网络分析仪1、计算机2、三轴扫描台控制器3、三轴扫描台、夹具6、矩形波导7、复合绝缘子试件8、同轴电缆9； 所述矢量网络分析仪1用于发射特定频段的微波信号并接收来自复合绝缘子试件8的反射信号，同时进行计算得到反射系数S11，并将反射系数传输至计算机2； 所述矢量网络分析仪1与计算机2电性连接，计算机2通过LABVIEW软件控制矢量网络分析仪1所发射微波信号的参数，包括工作频段、频率间隔、反射系数数据格式、功率，同时接收矢量网络分析仪1所传输的数据并储存； 所述矢量网络分析仪1通过同轴电缆9电性连接矩形波导7进行传输入射信号与反射信号，同轴电缆为输送线，传播TEM波，矩形波导7为扫描探头，传播TE10波； 所述三轴扫描台包括一个旋转轴4和两个直线轴5；旋转轴4通过夹持固定装置带动复合绝缘子试件8平稳旋转；两个直线轴5分别用于对复合绝缘子试件8进行轴向直线扫描与控制提离，与旋转轴4一起实现对复合绝缘子试件8的圆柱面扫描； 所述直线轴5中的提离轴与矩形波导7通过夹具6机械连接，从而实现三轴扫描台带动矩形波导7扫描复合绝缘子试件8； 所述三轴扫描台控制器3与计算机2、旋转轴4和直线轴5电性连接，计算机2通过三轴扫描台控制器3来控制三轴扫描台的移动； 其特征在于，所述可视化定量评估方法包括如下步骤： S1、复合绝缘子微波反射信号采集 利用微波检测系统对复合绝缘子试件8进行圆柱面扫描以获取复合绝缘子试件8上各个扫查点的反射信号； 确定微波检测系统工作参数，包括工作频段、频率间隔、提离、扫描范围和扫描步长，随后在所明确的工作参数下利用微波检测系统采集复合绝缘子试件8的反射信号；根据复合绝缘子试件8中各层材料的相对介电常数来确定微波穿透能力与分辨率均达到最优的工作频段，根据矩形波导7到复合绝缘子试件8的距离，确定频率的最大步进间隔，根据实验验证明确最佳提离，根据复合绝缘子试件8尺寸明确扫描范围，根据要求的缺陷尺寸精度、工作频段中的最短波长以及矩形波导7口径尺寸共同确定最佳扫描步长；基于工作参数，微波检测系统通过计算机2控制矢量网络分析仪1和三轴扫描台，实现对复合绝缘子试件8的二维圆柱面采样，完成对复合绝缘子试件8的反射信号采集； S2、复合绝缘子内部缺陷的微波成像可视化 对反射信号进行自适应的直达波抑制处理以得到直达波抑制后的缺陷成像图； 在检测到的反射波中包括携带缺陷信息的反射波和不携带缺陷信息的直达波；直达波即来自矩形波导7与同轴电缆9接口处的回波、复合绝缘子试件8中除缺陷界面以外各异质界面的回波，这部分回波不携带任何缺陷信息，是每个缺陷点反射波和非缺陷点反射波的共有成分，同时在反射波中占比大，严重影响了缺陷信号与非缺陷信号的区分以及后续缺陷成像中缺陷区域与非缺陷区域的对比度；有鉴于此，针对直达波的特性，提出基于矩阵奇异值分解的自适应直达波抑制算法来对所采集到的反射信号进行信号处理；在重构的反射信号中提取信号特征，进行缺陷成像； 基于矩阵奇异值分解的自适应直达波抑制算法的实现过程为：将反射信号重构为矩阵A，对矩阵A进行奇异值分解得到对角矩阵S，此时进入循环中，将对角矩阵S中前k个奇异值置0，对于首次迭代，k＝1，随后将前k个奇异值置0后的，即直达波抑制后的对角矩阵S'再次带入奇异值分解公式中，对矩阵A进行逆重构，得到消除直达波后的反射系数矩阵A'；根据消除直达波后的反射系数矩阵A'提取时域信号面积SA作为信号特征，进行缺陷成像；基于所得缺陷图像，利用Tenengrad函数计算清晰度；迭代终止的条件为本次迭代与上一次迭代所得缺陷图像的清晰度之差小于10-3，若终止条件不能满足，则更新k，k'＝k+1，进入下一个循环，若终止条件满足，则停止迭代，跳出循环；通过迭代得到清晰度关于迭代步长的函数γk，选择γk的第一个峰值点所对应的缺陷图像作为最优的缺陷图像，并输出；如此，便确定了对角矩阵S中的直达波分量，并且得到了最佳的缺陷成像结果； S3、采用高斯高通滤波-对比度受限的自适应直方图均衡化复合算法对S2中的缺陷成像结果进行增强处理 首先对缺陷图像进行高斯高通滤波处理，高斯高通滤波器通过抑制频域图像的低频部分来达到图像锐化的效果，其在缺陷成像图中的使用效果即为抑制图像中的背景噪声，高斯高通滤波器表达为： 其中，Hi,j为图像的频域形式，h为高斯滤波器的系数，Gaui,j为频域中经高斯滤波器变换后的图像，row为图像的行数，col为矩阵的列数，D0为变换参数； 基于高斯高通滤波器处理后的图像继续进行对比度受限的自适应直方图均衡化处理，该处理在不增强背景噪声的情况下增强图像中缺陷区域的对比度；通过对缺陷图像依次进行高斯高通滤波处理和对比度受限的自适应直方图均衡化处理，从而实现进一步抑制背景噪声、增强对比度的目的； S4、利用灰度直方图确定图像分割的阈值，对S3中的图像进行分割，得到二值化图像 经信号处理与图像处理获得高对比度的缺陷图像后，绘制出缺陷图像的灰度直方图；进行包络处理得到各缺陷图像的灰度直方图包络线；在灰度直方图的包络线中，会出现两个波峰和中间的一个波谷，以第一个波峰为中心的波段代表背景区域像素点的聚集区，以第二个波峰为中心的波段代表缺陷区域像素点的聚集区，通过寻找两波峰之间的最小值来确定波谷像素个数所对应的灰度值；同时以无缺陷的成像图作为参考，计算无缺陷成像图的灰度均值；将该灰度均值作为补偿标准，利用各缺陷图像的灰度直方图包络线波谷所对应的灰度值加上无缺陷成像图的灰度均值，得到灰度阈值；利用该灰度阈值对各个缺陷图像进行图像分割，得到二值化缺陷图像； S5、对二值化缺陷图像进行缺陷位置和面积评估 二值化缺陷图像呈0-1分布，值为1的像素点为缺陷点，值为0的像素点为背景点；对于缺陷位置评估，缺陷区域呈单连通区域，寻找该区域质心即获得缺陷位置；对于缺陷面积评估，在二值化缺陷图像中统计缺陷点的个数，同时利用扫描步长获得缺陷图像中像素点对应的尺寸，将该尺寸乘以缺陷点的个数即获得缺陷的平面尺寸。

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