钢铁棒材生产线的智能化调整与质量控制

钱申申

（江苏省苏钢集团有限公司，江苏 苏州 215000）

棒材企业通过学习先进技术和进行技术交流，形成了建设智能化生产线的共识，然而棒材生产线目前存在数据采集效率低、物料跟踪难、质量管控弱、成品质量差、库区混乱、成本居高等问题。总结了提升无人天车运行效率的经验，可以适应产业精细化的生产要求，搭建了行业领先的智能制造平台。

1 棒材生产线存在的主要问题

1.1 棒材生产线工艺

棒材生产线程序：热轧和冷轧坯由工作台运输，以供热轧辊为基础。通过表面损伤检查后，进入加热炉。用高压除鳞装置清洗红光束后，将它们焊接在一起而没有机头，然后进入粗轧机。控制轧制水冷却装置的温度被冷却，用飞剪将头和尾切断，然后进入轧机。轧制件通过飞剪剪切头和尾，通过控制轧制水的冷却来冷却，然后在终轧机中轧制。轧制的零件通过受控的冷水冷却装置进行冷却，并通过自动直径计，表面缺陷检测器，自动剪切飞刀多标尺分段，并用加速辊将成品杆踩在工作台上的冷却层上或尾部夹紧系统可自动从寒冷中冷却。滚刀切割台，然后经过一个简短的去除规则，自动计数，对齐设备对齐，固定设备拧紧，全长自动捆扎，自动称重，重新检查，列出，扎捆放在一个平台，用于收集成品，并使用无人起重机将其提升到收集架或用于堆垛一系列成品或物料存储的平台。仓库管理系统向无人桥式起重机发出指令，将钢筋提升到轿厢或火车的预定位置，然后运输它们，执行无人操作。

1.2 存在的主要问题

当前，生产线的机械设备类型小且智能，并且不可能进行远程集中控制。需要智能化的集中管理。具体而言，需要解决以下问题：

（1）钢坯在进入炉前没有通过质量控制，容易混入不良钢坯，从而影响产品的生产和质量；中小型棒材的表面检测器只能用于轧制速度低的棒材。物料表面检查，仪器向后，检查结果误差大。

（2）目前有两种类型的环形棒材和线材轧制，一种是焊接，另一种是铸轧。无头焊接技术的前身---意大利Danieli已发展到第三代，需要解决加热炉和研磨机的速度匹配，剥皮效果和设备稳定运行的问题；后者包括难以实现的钢铁生产系统和连铸。

（3）尽管使用了用于控制轧制和控制冷却的装置，该合金适应于根据新的国家标准减少钢筋的控制轧制和控制冷却，量化有待进一步探索。

（4）直径测量仪器的投资较少，其中大多数是手动样品直径测量，这带来了很高的安全风险，并且落后于问题的发现和处理，这通常会导致产品偏差。

（5）各种控制室遍布生产线，占用大量员工，控制室必须相连才能实现远程集中控制。自动化系统的基本功能需要划分，急需提高管理的准确性。大数据生产系统和高级定制模型缺失。生产线本身必须能够适应，缩短产品更换时间并响应系统公差。

（6）冷却轴承设备转向精度低，制动慢，事故多，容量不足。另外，冷剪切能力与冷却器和检查台的能力差得很重，导致钢的产量低和长时率降低。

（7）检查台具备的智能化程度比较欠缺，这样的欠缺造成整体效率差，错误率上升，且因为都需要人工完成所以人工成本过高。而且在检验台上面的采集装置的设备总是因为夹持力不足然后造成质量过差，并且效率十分差，并且现在的库存机器人以及工业机器人只是在初始的启用阶段，所以要想使用率提升是需要进一步规划完善的。

（8）整体的仓库方面处在混乱状态，并且起重机过于老旧，而且混乱的情况下还存在着管理员和操作员过多的情况，导致堆放区域十分的乱，这就是因为管理不善造成的，没有对整个仓库管理作出合理的规划。这导致仓库材料产品找出率和损坏率以及遗忘率增加，导致无法很好的利用资源。所以如果以上这些问题可以得到改善那么可以在很大的程度上将生产进度提高，形成一个新的智能轧钢控制系统，并且将产品的合格率可以上调百分之1。

2 棒材生产线智能化改造方案

2.1 总体改进计划

添加必要的设备并对现有设备进行智能改造，生产线管理系统分为计算机管理两个层次。第一层可以实现设备，生产过程控制和数据收集之间的相应控制，第二层可以实现生产计划管理，空温监测，同时报告生成的技术以及互联网检测技术都在其中，这为保证产品的质量和控制平台行了很大的方便。在这样的技术下打下的基础的情况下，可以解决仓库管理混乱的问题，实现智能仓库管理的新纪元，并且还可以逐步的减少人工的应用，可以将无人值守列入新的议程，这对于棒材生产线上严格控制产品的精度以及生产量和远程控制的需求可以起到很大的帮助，并且逐步的形成新的智能仓库管理系统。

2.2 表面检测仪的选择和开发

可以通过红外表面缺陷检测单元检测盲面和条的表面缺陷，但是最大检测速度仅为1m/s。通过将表面缺陷检测连接到轧机生产线，可以根据工艺要求检测并去除或保留轧制产品的表面缺陷，从而改善轧制产品的内部质量。贝克技术学院的BKVision仪表监视系统可以执行光束编号，方形，自动长度测量和特殊形状的自动光束识别，还可以检测钢筋的表面缺陷。检测速度为0m/s~20m/s，根据条形表面不同区域的不同光反射特性，使用独特的绿色光源辅助工业相机并扫描整个框架中的移动条形，提取，分析和识别特征图像信息，识别损坏并进入系统。

2.3 无头轧制技术的选择

该公司开发了无限滚动焊接类型技术（EWR）。由于该技术受焊接碳当量要求的影响很大，因此可以适应各种钢种。从理论上讲，连铸不成问题的钢基本上可以实现连铸和连轧。 EWR具有随时停止的灵活性，因此对辊线和改装的要求相对宽松。通过使用加热炉进行膨胀和改造，移动和调节排料辊的排料沟可以解决从再热炉到粗轧机的距离不足的问题。该问题适合于旧工厂的改造。连铸和连轧技术更适合新建的生产线，特别是当前的产能置换和搬迁项目，应优先考虑生产短工艺棒的生产线。无休止的轧制可以提高生产能力，并使公司实现直接的经济效益，从而节约能源并减少排放。

2.4 智能选择用于控制轧制和控制冷却的设备

在生产轴承钢，弹簧钢，未硬化和硬化钢，齿轮钢，工程钢和其他需要控制轧制和冷却的特殊类型的钢时，使用热机械控制轧制和冷却可以减少某些产品的离线热处理工艺。控制表面和芯部的晶粒尺寸的均匀性，并提高总长度的均匀性。例如，轧制采用由温度计，红外探测器和计算机控制系统控制的受控轧制和冷却技术，以抑制高温相变并净化结构，提高钢材的强度和延展性。在现有工艺中直接轧制后，可通过快速冷却来实现残余热处理。以钢筋为例：中轧后轧制件的表面温度为1000℃～1050℃，通过水冷装置将钢的温度冷却，然后进行最终轧制和连续轧制。单元轧制后，轧制件的表面温度将升高30℃～60℃，达到950℃～1050℃的范围。然后通过水冷却装置冷却轧制件，以使其表面快速冷却。在空气冷却阶段之后，热量从轧制件的芯传递到表面。一旦冷却器变红，轧件的最终冷却温度约为600℃～750℃，这可以改善钢的性能以达到组织绩效的目的。

2.5 选择网络直径计

使用网络检测技术可以提高检测率，解决泄漏检测问题，降低检测率，并在手动采样时带来潜在的安全隐患，这对于改善产品精度控制非常有用。在线检测器可以直接安装在生产线上，使用测量技术可以进行实时检测和辊子反馈，并且可以进行更好的直接过程调整。

2.6 在检查表中添加自动化设备

选择自动计数设备。自动条形计数器通常适用于规格大于8 mm的产品。可以完成钢筋的自动计数和连接。功能包括：高系统可靠性，强大的干扰保护（包括高分辨率图像）以及完整的计数过程。计数过程可以被数据信号记录系统自动的跟踪到。钢筋的技术功能的主要实现方法是通过电枢计数分割来实现的，该系统主要采用的是视觉技术对钢筋进行识别以及定位，然后合成图像，最后完成对钢筋的计数。然后在钢筋有一定的数量的时候可以利用软件来进行区分，然后让钢进行自动分裂。

实现了正常计数，将错误率降低到一万以下，深受用户好评。基于图像识别原理，用于重新检查整个钢筋束的计数器捕获钢筋端侧的图像并将其传输到计算机。计算机通过模型算法进行计算，识别钢筋，在图中标记钢筋的末端，然后计算整个钢筋束。可以使用设定的数量重新检查杆数，可以实现自动和手动拍摄，并且可以任意设置整束光的数量。是一个错误，需要发出警报并可以手动更正。该设备安装在称重平台后约1.1 m处，以实现对整个光束质量和数量的交叉检查，并减少错误包装的比率。选择用于称重和捆绑杆的机器以及OEM和焊接机器人的系统。自动杆捆扎系统应完成将杆从检查台收集到捆扎中，并使用辊道输送机将其运输到皮带位置。杆首次连接成圆柱形后，通过多条串联的自动控制线将它们连接起来。装订机完成了棒的全长装订，并将圆柱形的棒束通过辊道转移到称重，重新检查和库存成品的工作区域。当前，大多数捆扎机都使用电线来完成自动连接和自动称重，但是清单仍然大部分是手动的。也有钢装订机通过单词机通过喷墨机注入有关钢带的信息，并且双条形码识别很容易跟踪。逐渐地，使用了自动焊接和OEM机器人。根据完成区域中的焊接标签的工艺特性，将预打印的标签焊接并压到钢筋的末端或钢筋的表面。技术，图像识别软件驱动工业机器人替代手动任务，实现生产线控制系统和测量系统的数据存储，完成整个焊接过程和OEM自动化，达到智能库存的目的。

3 结语

综上所诉，棒材的生产线都是高速度的已然从每秒20m的生产速度调整到了每秒50m，这对棒材的生产质量以及产量有了质的提升，但是就算这样仍然还是存在着精细加工系统处理不足的情况，以及辅助设备的不稳定还有连接质量等，就比如，清单的质量不达标，非常容易脱落，起重机的管理过于混乱，以及仓库跟不上进度还有工厂处在高强度工作的情况。本文提出了利用关键技术来增加或改造一些设备和控制系统以集成到现有过程中，形成一种新型的智能钢轧制控制系统，以实现智能钢轧制。基于生产线棒的公司的现有应用案例，我们还总结了一些在提高无人起重机的运营效率和扩大成品仓库生产线方面的经验。试因地制宜进行应用推广，可以带动整个行业的技术进步和发展。