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。

针对国内微合金化钢生产中存在的板带材表面质量缺陷，以及生产过程能耗高、成材率低、生产效率低的实际情况，钢铁研究总院在2015年9月首先与邯郸钢铁集团有限公司签订技术合作合同，共同开展宽厚板边直裂控制技术和微合金化钢红送裂纹控制技术的研究工作，并取得初步成效。 在此基础上，2017年7月由首钢集团有限公司联合邯郸钢铁集团有限公司、鞍钢股份有限公司、山西太钢不锈钢股份有限公司、新冶高科技集团公司等在微合金化钢生产中具有丰富实践经验和研究基础的单位，共同承担“十三五”国家重点研发计划中“钢铁流程铸-轧界面物质流与能量流协同优化及智能控制技术”课题的研究任务。以期在微合金化钢板带材生产关键技术方面取得突破，首先在国内建成集连铸坯表面无缺陷生产技术、边直裂控制技术、红送裂纹控制技术等为一体的大板坯连铸-轧钢界面高效化、绿色化关键技术集成应用示范生产线，并向钢铁企业进行工程化推广，使连铸坯真正成为物质流、能量流、信息流的载体，被直接输送到下一步轧制工序，彻底打通和捋顺铸-轧界面，为下工序高效率、绿色化、高质量生产奠定坚实的基础。

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！

近年来，江南造船、沪东中华等我国造船企业承接了大量超大型集装箱船订单，对90 mm厚度以上止裂钢板有大量的需求。最近的2021年，中国船舶集团先后成功揽入法国达飞、瑞士地中海、加拿大塞斯潘等国际班轮巨头的批量集装箱船订单，特别是与法国达飞签订了22艘箱船订单，总价超150亿元，刷新国内最大单笔船舶订单纪录]。沪东中华和江南造船共交付10艘超大型集装箱船，实现全球首创最大最先进23000TEU液化天然气（LNG）双燃料动力集装箱船项目的完美收官，进一步巩固了中国船舶集团在全球超大型集装箱船市场的领先地位[6]。但是国内钢铁行业在大厚度高止裂韧度钢板生产方面的不足，制约了止裂钢产品的供货，打压了当前国内超大型集装箱船建造迅猛发展的势头。 大厚度、高强度、止裂韧性优异的船舶用止裂钢是超大型集装箱船的安全保障。在生产方面难度极大： 1）采用连铸坯生产特厚钢板存在轧制压缩比不足的制约； 2）轧制变形渗透和轧后冷却在钢板厚度方向存在不均匀现象； 3）较低终轧温度极大考验着厚板轧机的轧制力和扭矩极限。 此外，全厚度钢板断裂时，尺寸效应放大了断裂过程的复杂性，钢板止裂韧性与低温冲击、裂纹尖端张开位移（CTOD）及无塑性转变温度（NDTT）等常规断裂测试结果均没有可靠规律。钢板止裂韧性评价成本高、周期长，进一步增加了特厚止裂钢板的生产难度。

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。

项目属冶金科学连铸技术领域。项目为“十三五”国家重点研发计划“钢铁流程关键要素协同优化和集成应用”项目中的“钢铁流程铸-轧界面物质流与能量流协同优化及智能控制技术”课题的主要研究任务，以及企业间的横向技术合作。项目的研究时间为2015年9月-2021年12月。针对国内微合金化钢板带材生产中存在的能耗高、成材率低、生产效率低的实际情况，在实验室计算机仿真和模拟加热、轧制等实验研究的基础上，以邯钢、鞍钢、京唐、莱钢等大板坯连铸机-加热炉-轧机生产线为依托，重点开展了连铸坯表面无缺陷生产、边直裂控制和红送裂纹控制等关键工艺与装备技术的研发和工业生产验证工作。形成的关键技术成果与创新如下： （1）探明了边直裂的形成机理，创新性的提出：合理优化铸坯角部形状,可以提高铸坯温度的均匀性，同时有效改善铸坯轧制过程中的角部受力和变形状态，达到消除和避免轧制过程边直裂产生的核心思想。开发出独有的连铸坯角部形状二次倒角工艺与装备系统专利技术，在国际上率先实现工业化应用。大幅度减小板带材的裁边量，使成材率提高约1%。 （2）微合金化钢红送裂纹形成机理研究取得突破，开发出了独家的双工位铸坯红送裂纹在线控制工艺和装备专利技术，一方面使铸坯8～10mm表面层温度快速降低到铁素体相区，实现了微合金化钢由冷装或码垛温装向平均750℃以上快冷直装的跨越，另一方面满足了铸坯高拉速、高效率生产，彻底解决了铸坯表面残水蒸发给厂房及设备带来的污染。 （3）首次开发出基于热流监测的锥度动态控制技术和组合结构的侧面支撑足辊装备以及弧形曲面形状优化的新型倒角结晶器，使低碳钢和超低碳钢大倒角连铸坯正常工作拉速达到1.7m/min，最高拉速达到1.8m/min；同时有效避免了裂纹敏感性宽厚板铸坯的角部横裂纹缺陷发生，使铸坯表面无缺陷率达到99.6%以上。 （4）在世界范围内首次集成连铸坯表面无缺陷生产、边直裂控制和红送裂纹控制等关键技术，并辅助以多种优化工艺与控制模型软件，创建了低成本、高效化板带材绿色制造工业示范生产线。 项目开发实现了系统技术成果在国内大型钢铁企业的推广应用，优化了微合金化钢生产工艺，提高了钢的成材率、节约了能源、大幅度缩短了生产时间。有力的推动了行业技术进步。 项目共获得授权专利33件，其中国际发明专利4件、国际实用新型专利6件。为在国内和国际市场推广奠定良好的基础。

汽车用薄规格热轧酸洗板对表面质量要求较高，要具有良好的表面质量，同时对力学性能也有严格要求。薄规格热轧酸洗汽车板是一种高附加值的汽车用钢。 本钢以建设精品板材基地为目标，近年把汽车用热轧酸洗板作为汽车用钢的重点发展方向，随着本钢酸洗生产线的正式投产及与生产热轧酸洗板的前部工序设备相关技术改造的完成，本钢已全面具备研制开发和生产汽车用热轧酸洗板的能力，目前可以批量生产780MPa以下和最小1.2mm厚度规格的薄规格高强汽车用热轧高强酸洗板。 本钢近年对薄规格高强热轧酸洗汽车板产品进行了深入的基础研究、技术质量攻关及市场推广等工作。本钢提高了炼钢生产的钢质纯净度水平、热轧轧制工艺控制水平，力学性能稳定性大幅提高，实现了高强薄规格热轧酸洗板整体生产能力及质量水平的提高；在表面质量方面，结合酸洗工艺的优化，解决（或极大改善了）夹杂、氧化铁皮、硌印、表面锈蚀、色差、表面清洁性、表面粗糙度等诸多问题，成功实现了高强热轧酸洗板的批量生产， 本系列产品主要包括QStE、SAPH、SP和S-MC等。质量指标包括表面质量、板型和力学及成型性能。本项目通过控制钢板内部组织，晶粒尺寸以及析出物的形态和数量的方法，保证钢板强度和成型性能；采用稳定高效环保的酸洗工艺消除热轧板的表面氧化铁皮；通过CVC板型控制系统，满足用户对产品板型的要求。 到目前为止，国内的热轧酸洗板仍然以普通厚板为主，高强薄板方面的产品极少。截至2021年9月，本钢已累计生产薄规格高强热轧酸洗板系列产品18.5万吨，性能合格率100%，板形良好，已成功供货东风日产、上海汽车、沈阳华晨、奇瑞汽车、上海通用、东华汽车、江铃汽车、天津汽车、北京现代等汽车厂。

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。