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基于分类模型与迁移学习的航天设备多余物精确定位方法探究
一、引言
1.1研究背景与意义
航天事业作为现代科技发展的重要标志，其对于国家的战略意义不言而喻。随着航天技术的飞速发展，人类对宇宙的探索不断深入，航天设备在其中扮演着至关重要的角色。然而，航天设备内部的多余物问题却始终如同一颗隐藏的“定时炸弹”，威胁着航天任务的顺利进行和航天器的安全运行。
多余物是指在航天设备的制造、装配、调试等过程中，由于各种原因进入设备内部的非预期物质，如金属碎屑、焊渣、导线段、灰尘颗粒等。这些多余物的来源十分广泛，可能是生产过程中的加工残留，也可能是装配环节的疏忽，甚至是设备在运输、储存过程中受到外界环境的影
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