中厚板生产过程中，板坯的头尾部及侧面会由于一系列的因素而发生较为严重的塑性变形，使得轧制成品的平面形状偏离矩形形状，需要后续的精整以及剪切工序使其满足订单所需的规格。而现今钢板轮廓检测方法，大多苦于现场环境复杂，噪声污染严重，导致检测精度不高。因此，基于机器视觉的中厚板轮廓精准识别成为提高中厚板剪切效率、降低剪切损耗的有效手段和必选方案。 本系统将给出基于机器视觉的中厚板形状检测系统硬件配置与软件功能总体方案，建立中厚板图像轮廓采集系统的架构，开发大尺寸运动目标采集模型、结合中厚板厚度变化的相机动态标定及畸变矫正模型以及多尺度噪声融合情况下的中厚板轮廓识别模型等一系列高精度检测模型，可以精准检测到中厚板的轮廓特征，为后续剪切提供数据指导。 基于机器视觉中厚板轮廓检测系统具有很高的检测精度，宽度检测指标±3mm，长度检测指标±20mm（40m），可极大程度降低剪切后长度不足以及问题板的比例。该项技术不仅是中厚板企业和市场的需要，也是摆脱国外厂商在机器视觉检测技术方面垄断的需求。相比传统中厚板检测及剪切方案，可大幅度提高剪切智能化水平，有效降低劳动强度，为中厚板生产线降本提质增效奠定良好基础。现已推广应用至某4300mm宽厚板生产线，预计年度创效约380万元。

热连轧控制过程是典型多工序、多变量、多层级的大型复杂工业流程。针对尺寸质量精度差、产品性能控制稳定性差、生产效率低下等关键共性技术难题，以材料加工过程自动化、信息化、智能化、绿色化等为出发点，开发具有自主知识产权的热连轧质量精准控制系统具有非常重要的现实意义。 本技术将给出带钢连轧自动化系统的硬件配置与软件功能总体方案，建立热连轧全工序多层次完整的控制体系架构，开发热连轧活套高度-张力多变量解耦控制模型、基于硬度前馈的多机架前馈AGC控制模型、基于SMITH预估补偿的监控AGC控制模型、板凸度前馈和反馈控制模型、强宽工艺微张力协调控制模型、融合工艺机理和大数据的轧制过程数学模型等一系列智能化质量精准控制模型，可为热连轧生产线提供完整的控制系统方案。 应用智能化的热连轧质量精准控制系统使带钢尺寸质量控制精度全面达到PREMETAL等国际先进水平，厚度指标±20μm ，宽度指标0-2mm，凸度指标±30μm。该项技术填补国内空白，打破了国外封锁和技术垄断。相比传统热连轧控制系统，可大幅度节能降耗、提高成材率和带钢质量、减少工人劳动强度，已推广应用至某1100mm全连续热连轧等30余条生产线，至少创造300亿元的经济效益。

冷轧机板形控制核心技术具有典型的多变量、多控制回路、非线性、强耦合、时变性强的特征，是冶金领域高科技产品的代表之一。现代化的主流板形控制冷轧机通常具备多种板形控制的调节机构，如轧辊倾斜控制、工作辊/中间辊弯辊控制、工作辊/中间辊窜辊和工作辊分段冷却控制，众多的调节机构是实现高精度板形控制的保证，但也为实际的控制带来了很大的难题。深入研究冷轧板形控制系统的核心模型，制定合理有效的板形控制策略，开发适用于实际冷轧带钢生产的板形控制系统，对提高我国冷轧板形控制水平具有重要的意义。 在带材平直度控制方面，开发出独具特色的整体镶块式板形测量辊。实际应用测量精度高、工作稳定可靠。开发出基于数字信号处理技术DSP的无线板形信号处理系统。信号传输抗干扰能力强、使用周期长、调试维护方便。开发出基于模型自适应与板形控制影响效率函数相结合的多变量板形闭环控制系统，实现冷轧带钢板形质量的高精度控制。提出并建成基于最小磨损与轴向力板形控制优化设计的4/6辊混合配置冷连轧机组，形成冷连轧板形技术的鞍钢模式。采用非对称板形综合控制技术，解决实际生产过程中板形与轧制工艺控制难题。 在边部减薄控制方面，开发具有自主知识产权的短行程工作辊窜辊单端锥度控制功能的UCMW六辊冷连轧机。制定了边部减薄控制用短行程工作辊窜辊式六辊冷轧机的技术方案，设计了独特的工作辊辊形，开发了工作插入量、窜辊速度、弯辊力等工艺参数的数学模型，形成带钢边部减薄高效控制工艺技术。开发了窜辊预设定和再设定相结合的边部减薄控制动态高精度设定模型；基于功效系数多特征点优化的反馈控制模型；动态变规格窜动、非对称窜动和窜辊速度动态设定等控制功能，提高边部减薄控制稳定性，减少轧辊磨损和轴向力，延长轧辊的使用寿命；冷轧硅钢平直度与边部减薄协调控制系统，实现带钢边部减薄的高精度控制。

主要内容 1、新型弹性密封导套+单炭化室压力调节技术，彻底解决了装煤冒烟的难题，真正实现了无烟装煤，省去了常规配置的装煤除尘地面站。 2、焦炉自动测温加热技术，通过配套安装火道温度测量设备、自动火落判断设备、烟气分析设备、计算机系统，使用专有软件系统，通过数据采集、分析反馈、模型控制，实现焦炉加热控制优化、火落管理优化、标准温度优化。 3、焦炉机车自动管控技术，开发以高精度码牌为定位检测方式，辅以定位计算、纠错、激光防碰撞、数据无线传输、无线视频传输等多种安全保护措施及高新技术手段的焦炉机车联锁定位和机车综合管理系统，实现了机车无人操作和有人值守的全自动运行。 4、焦炉荒煤气上升管余热利用技术，针对以前工艺和换热技术的不足，开发应用了高效上升管换热器技术、模块化换热器技术和“互联网+”全自动化监控预警系统，形成了一套完整的焦炉上升管荒煤气显热回收技术链，取得明显的技术效果。

主要内容 （1）高速连铸的恒温出坯技术 主要研究满足钢坯进入轧机前的连铸出坯温度要求，减少钢坯切断时的温度波动范围，包括：高拉速控制、浇铸过热度控制、二次冷却动态控制、试验验证等内容。 （2）方坯连铸和轧钢过程的衔接技术 主要研究方坯缓冲技术、缓冲区温度控制技术、连铸和轧制速度匹配控制技术等。 （3）钢坯补热技术 主要研究感应补热过程工艺设计、加热温度控制数学模型。 （4）高刚度轧机控温轧制技术 主要研究直轧方坯轧制成形控制、孔型系统优化、成型过程温度控制技术、产品的尺寸精度控制等。 （5）长型材产品性能稳定性控制技术 主要研究长型材成形过程温度制度控制、产品质量稳定性控制技术等。包括成分设计、变形制度、温度制度、速度制度等。

本技术包含高炉热风炉节能优化、热轧加热炉节能优化、燃气锅炉节能优化等三个课题，主要通过分析不同的炉窑特点，通过CAE仿真、优化模型、智能控制、自动寻优等技术实现炉窑的自动化运行和节能优化的目的。

主要技术包括冷轧不锈钢的连轧机、焊机、退火、酸洗、平整和拉矫的高度集成技术，实现一条高度集成的联合机组。开发出一种具有自主知识产权的18辊轧机装备，能满足不锈钢，高强及超高强钢、先进高强宽带钢的冷轧轧制需求。开发与之配套的退火炉、酸洗段成套工艺装备，实现冷轧不锈钢退火炉、酸洗段工艺及装备技术国产化。以及绿色节能环保型清洗技术、低能耗直燃退火炉、炉子智能数学模型等智能制造技术、中性盐电解+混酸酸洗技术、余热回收及利用解决方案、先进废气处理DENOX技术和高速通板解决方案。

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。

转炉全自动炼钢控制技术是伴随着计算机网络技术．计算机信息技术，以及工业控制技术和工业控制网络的发展而逐步发展起来的，全部炼钢过程是以炼钢模型控制为主，操作工实时监控为辅的炼钢控制技术。 副枪系统是转炉实现自动化炼钢的关键设备，具备测温、取样、快速定氧(定碳)、测定液面等功能。

长期以来，国内钢铁企业无法批量生产热轧薄规格超高强钢板，特别是2-8mm的超高强钢。为占领薄规格超高强钢这一高附加值利基市场，打破国外企业垄断，本项目从用户需求出发，开发了具有高强度、高疲劳、高耐磨、高防护、高耐磨蚀和抗高温软化等一系列超高强钢产品。同时，开展了关键装备技术、工艺技术、以及用户使用技术等成套技术研究。 提出了热连轧TP钢概念及其组织设计原则，开发全球首发产品TP系列先进耐磨钢BW300TP和BW400TP，成功解决了易加工和耐磨性的矛盾，成为该行业标志性产品，引领了搅拌车行业的升级换代。开发热成形桥壳钢、耐磨蚀钢、超高强结构钢、耐磨钢、防护钢等五大类17个牌号产品。热轧产品的强度水平从700MPa提高至2000MPa，全面替代进口，与国际先进水平保持同步。开发的全球首发产品高强度热成形桥壳钢BQT800成为商用车热成型桥壳高强轻量化有效途径。开发了强度级别最高的耐磨蚀钢BMS1400，用于大国重器“天鲲号”和“天鲸号”配套海水输浆管。 自主集成了一套薄规格专业热处理线，并开发了关键工艺技术。首次开发了薄规格钢板多路径柔性淬火系统，包括淬火机新的设计以及淬火机模型创新等。首次开发了采用风机搅拌均匀化的低温加热炉技术；集成了一套在线平直度检测与智能判定装备，开发了具备自动反馈控制的矫直模型。开发了一整套薄规格超高强钢全流程板形控制成套技术，成功解决薄规格超高强钢的板形控制世界难题，极限不平度≤1mm/m。关键装备技术创新和工艺技术创新实现了薄规格超高强钢高效、稳定生产，最薄规格从3mm设计极限突破至2mm。 开发了以超高强钢选材、结构仿真设计、焊接和服役寿命评估为核心的6类关键用户服务技术，建立了热轧超高强钢的用户服务技术体系，提出并制定热轧超高强钢焊接接头性能评价标准，被工程机械行业用户广泛接受并应用。 本项目成果获得2019年中国宝武技术创新重大成果奖一等奖。开发成功宝钢全球首发产品3个，共11个牌号获得上海市高新技术成果认定。受理发明专利34项（5项国际专利），授权13项。授权实用新型专利5项。认定企业技术秘密18项，登记软件著作权1项，制定企业产品标准二项，发布论文33篇。 本项目总经济效益2.56亿元，其中装备创新效益3746万元，2017-2019年产品销售量28.5万吨，产品经济效益21807万元。