冷轧废水是冶金行业最难处理的废水之一。首先冷轧工序复杂，包括酸轧、脱脂、热镀锌、电镀锡、彩涂、平整等，各个工序不同种类的废水汇总成冷轧废水。其次是冷轧废水水量大、有机物含量高、成分复杂。第三，钢铁企业废水排放口主要排放的是环保达标的冷轧废水。环保局在每个排放口都安装了在线检测装置，对废水系统处理的稳定性要求高。
宝钢冷轧废水主要主要由预处理单元和生化处理单元两部分构成。冷轧废水COD为1000-3000mg/L，总氮为40-60mg/L，经过处理后，冷轧外排水COD为60-90mg/L，总氮为20-35mg/L。传统处理工艺已经不能满足新的废水排放标准，而且国内外钢厂均采用类似的处理工艺尚无成熟的处理工艺可借鉴。因此，本项目以构建高效冷轧废水处理工艺为目标，杜绝水质超标排放，实现冷轧废水各种污染物全流程管控。
作者：高怀
发表时间： 2021-09-06 01:34:58
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钢材的氧化在热轧过程贯穿始终，由于热轧流程长，影响氧化因素多且相互耦合。而对于“轧制+气氛+温度”强耦合氧化理论，国际未见报道，由此造成氧化界面演变及氧化皮相组成控制技术开发方向不明确。同时，考虑到热轧氧化过程无法在线检测，属于典型黑箱过程，仅凭工程师经验控制势必试错量大、稳定性差。因此，实现热轧氧化精准、稳定控制是一项世界性难题。综上所述，构建多因素耦合的热轧氧化控制理论，形成具我国有自主知识产权的热轧氧化控制成套技术，实现热轧氧化调控由经验试错向数字化、智能化控制的转型，是全面提升钢材表面质量，保障制造业转型升级的必由之路。
作者：高怀
发表时间： 2020-07-15 09:21:33
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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。
作者：高怀
发表时间： 2020-06-17 02:48:38
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由北京科技大学、山西太钢不锈钢股份有限公司、马钢(集团)控股有限公司、甘肃酒钢集团宏兴钢铁有限公司不锈钢分公司和北京科技大学设计研究院有限公司等单位共同完成的“基于深度学习的热轧带钢表面在线检测与质量评级”项目，针对在线应用的表面缺陷检测系统存在缺陷检出率与识别率低、周期性缺陷难以检测、未能实现表面质量在线分级等问题，将深度学习算法应用于热轧带钢表面缺陷在线检测与识别，开发了基于深度学习的热轧带钢表面在线检测与质量评级系统，取得的创新性成果如下：
1. 开发了基于深度学习的热轧带钢表面缺陷检测算法，常见缺陷检出率达98%，识别率达92%，与国外先进系统相比，缺陷检出率和识别率分别提高了3%和7%。
2. 提出了基于对抗生成网络的半监督样本学习方法，能够有效的利用大量无标签样本，解决深度学习方法对有标签样本需求量大的难题。
3. 开发了基于长短时记忆网络的周期性缺陷识别算法，实现了热轧带钢辊印、划伤等批量缺陷的追踪及预警，可有效避免批量质量事故。
4. 采用层次分析法对热轧带钢进行表面质量综合评级，充分挖掘表面检测系统提供的缺陷信息，综合考虑缺陷类别、尺寸和数量等因素，实现了热轧带钢表面质量评级从人工经验到量化模型的智能转变。
该项目获得授权发明专利4件，软件著作权8件，发表论文38篇；成功开发了基于深度学习的热轧带钢表面在线检测与质量评级系统，在太钢、马钢、酒钢以及台湾尚承钢铁、印尼青山钢铁等多家企业成功应用，推动了热轧带钢表面质量和生产效率的提高，经济和社会效益显著。
作者：zdd
发表时间： 2020-05-06 11:07:59
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以数学模型为基础，通过大数据研究方法形成转炉冶炼过程控制系统的吹炼模型、加料模型和终点控制模型，形成一套转炉智能制造控制及仿真系统软件。控制系统通过流程输出端数据群能够自调整过程控制参数。控制及仿真系统利用过程监控数据具备自学习功能。
研究转炉智能制造技术的过程监控方法，通过炉气成分分析、音频化渣技术、副枪技术或倒炉取样以及下渣检测技术检验和修正模型。
在创新应用激光炉气分析技术的基础上，提高入炉原料供应标准，完善转炉基础数据信息在线检测技术，开发静态和动态智能控制模型、自动出钢技术，实现对转炉冶炼全过程的无干预智能化炼钢。
作者：高怀
发表时间： 2020-04-22 10:50:58
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采用基于机器视觉的测量方案，能够实现镰刀弯、翘扣头等非对称特征量的实时检测，效率高，安装简单，能够适用于各种安装环境，此外具有自主知识产权的玻璃折射成像模型、标定技术使得在热轧环境下具有更高的检测精度，满足现场检测需求。基于金属三维流动特性的板坯变形模型为基础，结合模糊预测模型、神经网络模型，使得镰刀弯、翘扣头缺陷的控制具有更高的精度，并具备自适应能力，满足各种工况条件下的镰刀弯、翘扣头缺陷控制。相关技术申请发明专利6项，具有自主知识产权，并成果应用于国内大型钢铁企业。
作者：ustbgyy
发表时间： 2020-03-24 05:15:59
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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。
作者：ustbgyy
发表时间： 2020-03-24 05:15:52
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LIBS弥补了传统元素分析方法的不足，具有分析简便快速，对样品形貌要求低，且对样品破坏性小，可进行一定距离范围内的遥测，环境适应性强，从而可以实现自动化在线检测。本项目自主研制基于LIBS技术的全自动废旧金属分拣系统。该系统通过自动样品装载，传动，样品捕获同步控制，采用激光对废样块表面进行预剥蚀，消除表面对基体成分识别的干扰；传输至检测位置后，根据要检测材料的中元素含量范围的差异性特点，筛选特征元素的发射谱线，通过采集的特征谱线信号，优化设计神经网络相关算法，进而实现对材料的快速鉴别，继而通过样品分拣系统完成对样品的分离。
作者：wys@csm.org.cn
发表时间： 2020-03-19 03:55:48
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本项目是大型钢铁企业、科研院所、检测机构等急需的产品。为了实现钢铁材料的高质量发展，通过对钢材尺寸、表面缺陷等进行在线检测识别，可以提高生产效率、降低废品率并降低劳动强度。本项目研究基于机器视觉的钢材尺寸、表面缺陷等在线检测识别技术与装备，包含以下四项技术：金属材料尺寸和外形在线综合检测仪；基于机器视觉技术的热轧高速线材表面质量在线检测仪；基于机器视觉技术的铁磁性金属表面微小裂纹在线检测和标识仪；热轧板带边部无定向边部链式毛刺检测技术
作者：wys@csm.org.cn
发表时间： 2020-03-19 03:55:28
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酸洗模型由酸浓度在线检测系统、冷轧带钢表面质量在线检测系统和酸洗工艺段智能系统三部分组成。酸洗模型主要应用与冷轧领域，其中所使用的人工神经网络、遗传算法、数据挖掘和计算机视觉等可拓展应用到冶金信息化多个领域。
作者：wisdri2020
发表时间： 2020-03-17 02:55:37
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