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基于深度学习的氮氧传感器缺陷文本分类研究.pdf

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    摘要

    在全球传感器市场中，氮氧传感器占据着重要地位，关键生产技术被国外垄

    断。目前，我国正逐步摆脱对国外技术依赖，然而由于国内相关企业生产工艺存

    在缺陷，导致产品缺陷难以避免。为节省成本，企业需对这些缺陷产品进行分类

    以便返修或报废。氮氧传感器由于本身结构复杂难以实现缺陷自动化分类，目前

    主要依靠检测工人对缺陷产品的不良现象记录为缺陷文本，从而进一步根据缺陷

    文本进行分类。这种方式分类效率低、效果差，分类效果依赖于人工的经验程度，

    可能造成错误分类，使产品多次返修或因错误返修而报废，导致生产成本增

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