通过对国内近百条中厚板生产线的工艺技术装备现状研究发现，产线普遍在关键工艺质量参数感知、多工序协调优化方面，长期面临如下突出问题： 1、生产过程中轧制、剪切等工序的自动化达到较高水平，但是各工序控制系统相对孤立，尚未形成联动，部分工序缺失关键质量参数，不能基于反馈进行动态优化控制，机理模型的预测和控制精度低，严重影响产品质量、生产效率和成材率的提升； 2、缺少钢板轮廓识别和板形检测关键大型仪表，导致轧后钢板头尾形貌、轮廓和板形等关键质量参数难以在线精准识别，仍以人工方式线下测量，无法与轧制过程形成在线反馈控制，难以通过在线工艺优化来保证最终产品质量； 3、依靠人工经验的传统组板系统订单匹配度低、精准剪切控制能力偏低，无法根据钢板实时轮廓信息优化组板策略导致组板余材过多，影响生产效率和成材率。剪切工序也无法根据实时轮廓形状优化剪切策略。此外，剪切工序与轧制过程、组坯过程除基础的产品信息交互之外，无其它过程质量数据交互，迫切需要将轧后钢板实际轮廓形状与订单合同进行实时动态匹配，急需开发面向多目标约束的优化剪切和动态组板策略，以实现减少切损的同时提高订单的匹配度。 针对宽厚板制造领域内过程精准控制科学问题和相关技术瓶颈，2010年由山钢与东北大学等单位组建联合研发团队，在国家十三五重点研发计划《基于CPS架构的多工序协调优化与质量精准控制及应用示范》（2017YFB0304103）项目和山东省《宽厚板智能轧制数字化车间是的试点示范》项目的支撑下，依托山东省山钢王国栋院士工作站科研平台，深入推进开展产学研合作和协同创新，发挥高校基础研究理论创新优势与企业产工程技术优势，联合开展本项目关键共性技术的科研攻关工作。

中厚板产品广泛应用于油气输送、船舶海工、桥梁建设，压力容器、高强工程机械、建筑结构等行业领域，中厚板产品是国家工业建设、城市建设、经济发展和国防军工的重要支撑材料。而高品质厚板作为中厚板产品中的明珠，主要应用于国家重大工程和重大装备的承压、承重等关键承力部件，如盾构机的刀盘、风电塔筒及门框、风电安装船的桩腿、高层建筑的箱柱底座等，高品质厚板产品质量直接影响国家工程的建设，但长期以来，高品质厚板长期依赖进口，立项之初，其制造技术一直存在三个方面的技术瓶颈，具体如下： 1、连铸坯生产保探伤特厚钢板技术。因铸坯内部缺陷和特厚钢板的压缩比受限等原因，保证特厚钢板的探伤性能要求一直是行业难点，同时此类特厚钢板往往应用于关键的承力部件，如重型装备的盾构机采用180mm以上的特厚板，对其探伤性能要求满足国标Ⅰ级要求。传统采用模铸工艺生产特厚钢板，因其能耗高、效率低，已无法满足绿色高效的制造要求。因此，迫切需要开发低压缩比连铸坯生产保探伤特厚板技术，实现连铸坯生产180mm以上保探伤特厚板。 2、高强韧易焊接厚板制造技术。高强韧易焊接特厚板是决定焊接钢结构服役安全性的关键，如建筑用承力柱、桁架等部位要求100mm以上460MPa级厚板，为了保证钢板的强韧性匹配，传统采用正火工艺生产，因碳当量高，焊接过程中易产生裂纹，对建筑结构的安全性产生较大的隐患。而采用TMCP工艺生产大厚度高强度钢板时，虽然采用低碳当量可改进焊接性，但TMCP工艺生产大厚度钢板组织控制难度大，低温韧性稳定控制的技术瓶颈尚未突破。 3、在线淬火生产高强韧厚板制造技术。在碳达峰、碳中和背景下，为了降低能源消耗并减少碳排放，同时提高产品竞争力，行业内普遍采用在线淬火工艺生产厚度≤50mm以下550MPa钢板，但海洋工程领域的风电安装船的桩腿等行业设计需求厚度≥60mm、强度≥690MPa高强韧厚板，随着世界能源结构调整和我国风电行业的快速发展，对此类产品的需求将更加迫切，但在线淬火工艺生产难以获得全厚度截面的马氏体组织，导致钢板韧性差一直是行业难题。 综上所述，为了满足重大工程对高品质厚板需求，迫切需要突破高品质特厚板生产的关键技术瓶颈！

中厚板钢板是钢铁工业的重要产品之一，主要用于航空航天、桥梁建造、汽车制造以及国防装备等领域。在轧制过程中，与冷轧薄板相比，中厚板需要采用热轧工艺，轧制温度更高、环境也更加恶劣，国内外尚无成功的热轧钢板表面在线无损检测的成功案例，其主要原因是面临以下难题： 1、热轧环境下钢板表面容易产生雾化效果，并且光线传播容易变形，利用摄像头进行采集的时候容易发生光线偏移，造成图像变形或者影响图像的整体质量，增加图像中的噪声。 2、受环境、光照、生产工艺和噪声等多重因素影响，检测系统的信噪比一般较低，微弱信号难以检出或不能与噪声有效区分。如何构建稳定、可靠、精准的检测系统，以适应光照变化、噪声以及其他外界不良环境的干扰，是要解决的问题之一。 3、由于检测对象多样、表面缺陷种类繁多、形态多样、背景复杂，对于众多缺陷类型产生的机理以及其外在表现形式之间的关系尚不明确，致使对缺陷的描述不充分，缺陷的特征提取有效性不高，缺陷目标分割困难；同时，很难找到“标准”图像作为参照，这给缺陷的检测和分类带来困难，造成识别率尚有待提高。 4、从机器视觉表面检测的准确性方面来看，尽管一系列优秀的算法不断出现，但在实际应用中准确率仍然与满足实际应用的需求尚有一定差距，如何解决准确识别与模糊特征之间、实时性与准确性之间的矛盾仍然是目前的难点。

本项目建立了一套完整的工艺控制理论，把轧制技术的关键理论控制技术在简化装备的条件下实现本土化，改变核心控制理论掌握在国外少数相关公司及专家手里的局面，填补国内板带热轧技术的理论和实践空白，在热连轧机组和中厚板机组，实现了用国产技术替代引进的技术，采用自主开发过程控制技术替代国外Siemens的技术、GeTMeic的技术、Tippins技术，为这些板带厂取得了巨大的直接经济效益，真正实现国内板带材轧制控制理论应用的突破，达到比国外引进技术更高、更好的控制水平。

制约模具钢中厚板技术进步以及全行业推广三方面技术瓶颈如下： 1、高碳-高合金模具大板坯开发瓶颈—模具钢中厚板谱系化问题 受转炉冶炼高合金化损耗大、均质化困难，尺寸效应引发的大板坯裂纹问题制约，世界上尚没有采用“转炉+立弯式连铸” 进行高碳-高合金大板开发的先例（C：0.36-0.45wt%，合金：9-15wt%），基于不对称变形条件下等向冲击性能（≥0.8）及满足NADCA标准的组织控制技术，1000-4000mm超宽板短制程生产技术亦是空白。 2、复合模具钢开发瓶颈—模具钢中厚板厚度提升问题 真空复合坯料在成本上、生产节奏上优于钢锭，在轧制规格及内部质量方面上优于400mm以上规格连铸坯。其技术本质在于金属 “熔化-凝固”的延申，因此模具钢的易裂难焊性（CE:0.56-3.38）、模具钢的高磁性对电子束的磁偏吹等成为利用复合坯生产模具钢最大的技术瓶颈。世界上尚没有采用“真空电子束复合”技术进行模具钢开发的成功案例。 3、低圧缩比、短制程模具中厚板生产工艺瓶颈—生产的轧制极限和效率的问题 无论是谱系化模具钢中厚板生产，还是复合技术生产，均需最大程度的挖掘连铸坯料的轧制极限，即突破行业内中厚板生产最小压缩比，达到压缩比≤2的水平，同时实现短流程并保证质量长期稳定、可控。 鞍钢股份有限公司项目团队依托省、集团重大项目，开展高品质模具钢中厚板关键制备技术攻关，突破传统连铸生产模具钢的合金化极限，坯料规格极限以及压缩比极限，形成“高效生产-稳定控制”一体化工艺，实现“关键制备技术-材料应用”全链条自主创新，开发出五大系列30余种模具中厚板产品。

针对上述传统质量检测方法的问题，开发能够实现中厚板表面质量在线检测检测手段势在必行，成为生产中亟待解决的问题、意义重大。 （1）采用基于非接触的 CCD 成像原理，实现在线抓捕高温表面钢板的图像,解决复杂环境下高对比度、高清晰的成像。 （2）开发实时高效的在线检测及在线分析技术。中板厂生产节奏快，快的时候不到 2 分钟一块钢板就轧制完成。所以表面检测系统必须是在生产时快速成像、快速处理图像，在下一块钢板到达矫直机之前快速形成检测结果提供给操作工，需要极快的处理速度 （3）根据中厚板表面复杂的特殊情况，建立高准确度的缺陷识别模型。中厚板水、氧化铁皮等造成表面非常复杂，需开发准确度高的缺陷识别模型，才能实现在线缺陷识别。

本研发项目攻克了矢量控制、多机并联、电机参数自动辨识、模型参数自整定、非线性补偿、负荷观测器、实时以太网、快速数据采集分析技术等多项难题，共计获得发明专利4项，实用新型专利2项，软件著作权6项，国内外学术论文5篇，获得省部级优秀论文一等奖，被国内核心期刊、EI、IEEE收录。本项目经中国机械工业联合会鉴定处于国际先进水平，其产品通过国际TüV的2项认证和CCS中国船级社认证。 自2009年本项目产品先后在中厚板和棒线材生产线、飞剪、转炉等国产高端装备得到应用，总计装机容量约为200MW，累计销售1000多套，累计合同额约1.5亿元，为用户节省投资约5千万元，为北京市累计纳税300多万元。

热轧板带钢密集快冷工艺装备技术，是在热轧板带轧后冷却工序最具推广应用潜力的新技术之一，该技术主要通过冷却装置合理的结构设计克服传统的U型集管冷却装置冷却速度低、冷却均匀性差以及温度控制精度低等固有缺点，可完全满足高等级管线钢、汽车钢高强结构钢等对于高冷速、高冷却均匀性及高精度冷却路径等控冷工艺的需求，近年来逐步得到企业的认可与肯定，在热轧生产线得到了较多的推广应用，具有重要的推广价值。

热轧板带钢常化冷却工艺装备技术，主要作用是克服热轧板带钢在常规的常化热处理工艺后强度降低、合格率下降、组织粗大以及生产成本升高等问题，该技术主要在常化热处理炉之后增加快速冷却装置，控制正火后的冷却过程，采用合理的常化后钢板冷却工艺的实施，达到控制板带钢组织性能的目的，该技术的实施可提高常化热处理产品的合格率、降低合金元素含量、降低生产成本，助力企业提高市场竞争力。

钢铁工业产品线中热连轧、中厚板、连铸坯、棒材、冷轧板带等生产线具有复杂性、多变性等特点，其产品的质量好坏直接影响到生产 效率和企业效益。针对这种高温、高速、人工检测效率极低、工人强度大安全性难移保证等众多关键问题，我们开发钢铁工业非接触的、高速、高精度在线质量检测关键技术具有非常重要的现实意义。 该技术给出了基于机器视觉的高温高速成像，复杂背景缺陷库及模型建立，并行计算系统等关键技术的成套钢铁工业视觉检测方案，通过工业摄像机获取到的大量钢板图像数据，经过并行计算机系统综合计算、分析，使用深度学习卷积神经网络方法建立缺陷数据识别模型，这样在生产过程中若再次出现同类缺陷类型时实现将同类缺陷抓拍并检测识别出来，从而实现质量自动分析及缺陷报警。 应用该技术可以对钢铁工业板带钢生产减少废品率，减少开卷次数，减少翻板次数，降低工人劳动强度，改善工人质检作业环境，实现在线质量检测的同时可整体提高产线生产效率。从实际应用上看，可大幅度减少由于批量质量问题产生的损失，该技术已推广到多个热连轧、中厚板、连铸坯、棒材、退火酸洗等生产线应用，据有些客户热轧、中厚板钢厂使用该技术后实际数据对比可知，每年整体产生1000万以上的价值。