高溫連鑄坯是連接冶煉與軋制工序的重要紐帶，其表面質(zhì)量體現(xiàn)了煉鋼連鑄工藝控制水平，影響到鑄坯熱裝熱送和軋制產(chǎn)品質(zhì)量，對鋼鐵流程綠色高效生產(chǎn)具有重要意義。一直以來，因受過程控制參數(shù)多、工藝復雜、高溫粉塵等多種因素影響，鑄坯表面質(zhì)量檢測都以人工經(jīng)驗為主，存在檢測結果準確性偏低、作業(yè)環(huán)境差、缺陷信息無法及時反饋、質(zhì)量問題難追溯等諸多問題。

為解決這些行業(yè)共性難題，該項目研發(fā)團隊扎根生產(chǎn)一線，根據(jù)現(xiàn)場操作流程查找對應缺陷樣本，累計辨識異形坯圖片數(shù)千張，確認各類缺陷樣本500余張，先后采集原料、轉(zhuǎn)爐、精煉、連鑄全煉鋼流程設備工藝參數(shù)281個。在大量的分析研究基礎上，他們創(chuàng)新采用新型半導體450納米的藍色激光光源，開發(fā)了多信息融合的高溫連鑄坯表面缺陷檢測算法模型，并多次進行了迭代升級。同時，該項目還采用了機器視覺等新一代信息技術，攻克異形坯斷面復雜、表面高溫、氧化鐵皮背景干擾等難題，實現(xiàn)了異形坯表面質(zhì)量在線檢測和基于即時學習的鑄坯質(zhì)量預報。

數(shù)據(jù)顯示，該系統(tǒng)圖像分辨率達到0.2毫米、常見缺陷綜合檢出率達到97.1%、各類缺陷識別準確率達到91.79%、預報系統(tǒng)各類缺陷準確率達到90.60%，檢測精度指標高于國外廠商相關表檢系統(tǒng)。

此外，在提高質(zhì)量穩(wěn)定性的同時，該技術可有效避免因操作人員近距離觀察連鑄坯表面而帶來的安全隱患，極大改善職工作業(yè)環(huán)境，還可大幅提升連鑄工序生產(chǎn)效率、安全和設備管理水平等，填補了行業(yè)空白，具有較高的推廣應用價值。