• <tr id="yyy80"></tr>
  • <sup id="yyy80"></sup>
  • <tfoot id="yyy80"><noscript id="yyy80"></noscript></tfoot>
  • 99热精品在线国产_美女午夜性视频免费_国产精品国产高清国产av_av欧美777_自拍偷自拍亚洲精品老妇_亚洲熟女精品中文字幕_www日本黄色视频网_国产精品野战在线观看 ?

    基于CUVE-PLS-DA的雞蛋新鮮度在線(xiàn)檢測(cè)分級(jí)

    2016-12-06 09:11:19王巧華李小明段宇飛
    食品科學(xué) 2016年22期
    關(guān)鍵詞:新鮮度波長(zhǎng)預(yù)處理

    王巧華,李小明,段宇飛

    (1.華中農(nóng)業(yè)大學(xué)工學(xué)院,湖北 武漢 430070;2.華中農(nóng)業(yè)大學(xué) 國(guó)家蛋品加工技術(shù)研發(fā)分中心,湖北 武漢 430070)

    基于CUVE-PLS-DA的雞蛋新鮮度在線(xiàn)檢測(cè)分級(jí)

    王巧華1,2,李小明1,段宇飛1

    (1.華中農(nóng)業(yè)大學(xué)工學(xué)院,湖北 武漢 430070;2.華中農(nóng)業(yè)大學(xué) 國(guó)家蛋品加工技術(shù)研發(fā)分中心,湖北 武漢 430070)

    針對(duì)目前雞蛋新鮮度檢測(cè)技術(shù)方法存在勞動(dòng)強(qiáng)度大、檢測(cè)精度低、分級(jí)效率不足等缺陷,本研究在4 800 枚/h的禽蛋傳輸機(jī)上搭建了可見(jiàn)-近紅外透射光譜(501~1 000 nm)在線(xiàn)檢測(cè)裝置,動(dòng)態(tài)采集雞蛋透射光譜數(shù)據(jù),并建立光譜信息與雞蛋哈夫值等級(jí)的偏最小二乘判別模型。采用3∶1原則對(duì)雞蛋樣本進(jìn)行隨機(jī)劃分,其中校正集169 個(gè),驗(yàn)證集57 個(gè),通過(guò)比較多種光譜預(yù)處理方法以及兩種特征波長(zhǎng)選擇方法,得出標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變換預(yù)處理方法和多模式共識(shí)方法能夠有效地提高模型的正確率、運(yùn)算效率和預(yù)測(cè)能力,優(yōu)化模型后的校正集和驗(yàn)證集準(zhǔn)確率分別為92.31%、91.23%。結(jié)果表明本實(shí)驗(yàn)建立的可見(jiàn)-近紅外光譜透射光譜檢測(cè)方法能夠?qū)﹄u蛋的新鮮度進(jìn)行無(wú)損、智能、在線(xiàn)檢測(cè)分級(jí)。

    雞蛋;新鮮度;在線(xiàn)檢測(cè);偏最小二乘判別法;多模式共識(shí)法

    雞蛋因其易消化、口感佳,并含有大量的蛋白質(zhì)、脂肪、維生素等豐富營(yíng)養(yǎng)物質(zhì)而深受廣大消費(fèi)者的喜愛(ài)。雞蛋新鮮度會(huì)隨著時(shí)間的推移逐步下降,營(yíng)養(yǎng)成分逐漸丟失[1]。根據(jù)農(nóng)業(yè)部標(biāo)準(zhǔn)雞蛋品質(zhì)新鮮度在B級(jí)以下

    不建議消費(fèi)者食用,而目前我國(guó)蛋品市場(chǎng)和蛋品加工企業(yè)在線(xiàn)智能無(wú)損檢測(cè)技術(shù)尚未成熟,因此對(duì)雞蛋新鮮度的快速無(wú)損檢測(cè)具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

    光譜分析技術(shù)是近幾年發(fā)展起來(lái)的一種高效、無(wú)損、智能檢測(cè)技術(shù),并已經(jīng)在石油、農(nóng)業(yè)、醫(yī)療、工業(yè)等領(lǐng)域得到了成功的應(yīng)用[2-7]。國(guó)內(nèi)外眾多研究者對(duì)雞蛋的新鮮度、氣室高度、蛋白高度等方面開(kāi)展了相關(guān)的研究和探索。侯卓成等[8]基于傅里葉近紅外漫反射光譜分析技術(shù),運(yùn)用無(wú)偏最小二乘法建立了光譜信息與雞蛋的氣室高度、氣室直徑和蛋白高度3 個(gè)指標(biāo)的定量分析模型,所得出的回歸模型具有較好的準(zhǔn)確性和預(yù)測(cè)能力。林顥等[9]提出了一種基于近紅外光譜漫反射結(jié)合一類(lèi)支持向量機(jī)技術(shù),建立了一種鑒別新鮮蛋和非新鮮蛋的判別模型,其模型預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率為80%。Soltani等[10]基于介電光譜技術(shù)和機(jī)器視覺(jué)技術(shù),運(yùn)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、決策樹(shù)、支持向量機(jī)3 種方法建立了光譜信息與雞蛋新鮮度的回歸模型,得出驗(yàn)證集的相關(guān)系數(shù)分別為0.817、0.906、0.920。Giunchi等[11]基于傅里葉近紅外光譜漫反射分析技術(shù),運(yùn)用偏最小二乘法建立了光譜信息與雞蛋氣室高度、蛋白高度、哈室單位的定量回歸模型,得出了驗(yàn)證集的相關(guān)系數(shù)分別為0.722、0.789、0.676。

    上述研究表明了雞蛋的新鮮度能夠通過(guò)近紅外光譜技術(shù)進(jìn)行定量和定性的分析,但是大部分研究者都是基于靜態(tài)分析,而動(dòng)態(tài)研究雞蛋品質(zhì)的大多為機(jī)器視覺(jué)技術(shù)、生物傳感器技術(shù)等,少有應(yīng)用光譜技術(shù)的,針對(duì)目前我國(guó)市場(chǎng)、企業(yè)檢測(cè)雞蛋新鮮度勞動(dòng)強(qiáng)度大、效率低、準(zhǔn)確率不高等缺點(diǎn),本研究提出了一種基于多模式共識(shí)結(jié)合偏最小二乘判別分別(consensus uninformative variable elimination-partial least squares-discriminant analysis,CUVE-PLS-DA)的可見(jiàn)-近紅外透射光譜在線(xiàn)檢測(cè)雞蛋新鮮度等級(jí)的方法,為蛋品品質(zhì)的光譜檢測(cè)實(shí)際應(yīng)用提供了技術(shù)支撐[12-14]。

    1 材料與方法

    1.1 材料

    當(dāng)日產(chǎn)的新鮮雞蛋,購(gòu)于湖北省武漢市九峰山養(yǎng)雞場(chǎng)。供試樣本226 枚,雞蛋的質(zhì)量50~76 g;雞蛋的短軸直徑42~48 mm;雞蛋的長(zhǎng)軸直徑53~65 mm。將所有雞蛋樣本均貯藏在溫度24 ℃、相對(duì)濕度65%的恒溫恒濕生化培養(yǎng)箱內(nèi)。

    1.2 儀器與設(shè)備

    本實(shí)驗(yàn)光譜采集裝置如圖1所示,主要由計(jì)算機(jī)、USB2000+便攜式光譜儀(美國(guó)Ocean Optics公司)、光電開(kāi)關(guān)、準(zhǔn)直鏡、暗箱、雞蛋運(yùn)輸傳送裝置、光亮度調(diào)節(jié)箱、可編程控制器等部件構(gòu)成。雞蛋通過(guò)4 800 枚/h的傳送裝置運(yùn)輸?shù)焦怆妭鞲衅鞅挥|發(fā)的位置,控制器收到傳感器的觸發(fā)信號(hào)后將其轉(zhuǎn)換并反饋到電腦光譜采集軟件,從而通過(guò)軟件驅(qū)動(dòng)光譜儀采集雞蛋的透射光譜。

    電子天平 上海精密科學(xué)儀器有限公司。

    圖1 雞蛋透射光譜在線(xiàn)采集裝置Fig.1 On-line transmission spectral acquisition device for eggs

    1.3 方法

    1.3.1 雞蛋原始透射光譜

    實(shí)驗(yàn)每3 d從恒溫恒濕箱里隨機(jī)挑選雞蛋樣品30 枚,將雞蛋進(jìn)行編號(hào)并依次放入ZYJD330蛋品運(yùn)輸機(jī)上;光源選用LS-3000型的鹵素?zé)粼矗卉浖O(shè)置積分時(shí)間100 ms、平滑次數(shù)10 次、平滑寬度為5 nm。采集的雞蛋原始透射光譜圖(光譜采集范圍500~1 000 nm),如圖2所示。

    圖2 雞蛋的原始透射光譜Fig.2 Original transmission spectra of eggs

    1.3.2 新鮮度常規(guī)檢測(cè)方法

    通過(guò)上述采集裝置采集完雞蛋的光譜信息后,將雞蛋放入精度0.01 g的電子天平稱(chēng)量,然后破殼,利用精度0.01 mm的數(shù)顯游標(biāo)卡尺測(cè)量環(huán)繞蛋黃邊境不同點(diǎn)的蛋白高度3 次,取平均值作為最終的蛋白高度,最后利用標(biāo)準(zhǔn)的哈夫(Ha)值公式計(jì)算雞蛋的新鮮度,并按照美國(guó)農(nóng)業(yè)部的劃分標(biāo)準(zhǔn)將其分為3 類(lèi):AA級(jí)(Ha≥72)、A級(jí)(60<Ha<72)、B級(jí)及以下(Ha≤60)。

    式中:h為蛋白平均高度/mm;w為雞蛋質(zhì)量/g。

    1.3.3 樣本集劃分方法

    實(shí)驗(yàn)中不同新鮮度的雞蛋樣本226 個(gè),按照3∶1原則將其隨機(jī)劃分校正集和驗(yàn)證集,其中校正集的樣本個(gè)數(shù)為169 個(gè),用來(lái)建立新鮮度判別模型,而剩余的57 個(gè)雞蛋作為驗(yàn)證集用來(lái)檢驗(yàn)?zāi)P偷倪m用性及預(yù)測(cè)精度。

    1.3.4 預(yù)處理和建模方法

    雞蛋在線(xiàn)無(wú)損檢測(cè)的過(guò)程中需要一個(gè)運(yùn)行穩(wěn)定、運(yùn)算效率快、準(zhǔn)確率高的預(yù)測(cè)模型,本研究嘗試了PLS-DA法和K最鄰近(K-nearest neighbor,KNN)算法對(duì)雞蛋新鮮度進(jìn)行分級(jí)。

    KNN算法的思路是未知類(lèi)別樣本點(diǎn)去尋找與附近已知K個(gè)樣本點(diǎn)進(jìn)行比較,K個(gè)樣本點(diǎn)與未知樣本點(diǎn)某一類(lèi)相似的個(gè)數(shù)最多,則歸結(jié)為該類(lèi),其中的相似是以歐式距離作為評(píng)判的依據(jù),越小越相似,樣本點(diǎn)K的選擇是根據(jù)模型的交叉驗(yàn)證準(zhǔn)確率為依據(jù)。

    PLS-DA是一個(gè)線(xiàn)性分類(lèi)方法,是結(jié)合偏最小二乘回歸的性質(zhì)和判別分類(lèi)技術(shù)的一種方法[15]。該方法的基本實(shí)現(xiàn)過(guò)程如下:

    首先在原始變量X中提取與Y變量(M×1維矩陣,M代表校正集樣本數(shù)目,1列則代表著每一個(gè)樣本類(lèi)別標(biāo)簽,本研究將類(lèi)別標(biāo)簽分為3 類(lèi),1代表AA級(jí),2代表A級(jí),3代表B級(jí)及以下)協(xié)方差關(guān)聯(lián)比較大的主成分X1。

    將原始Y變量轉(zhuǎn)換成虛設(shè)矩陣Y1(Y1為M×3維矩陣),即將原始標(biāo)簽轉(zhuǎn)換成二進(jìn)制的0和1標(biāo)簽,將樣本的歸屬類(lèi)標(biāo)簽置為1,在剩余兩類(lèi)的標(biāo)簽都置為0。

    建立X1與Y1的偏最小二乘回歸模型,根據(jù)模型的運(yùn)算將得到每一個(gè)樣本的預(yù)測(cè)值Yc(M×3),樣本將歸屬于Yc最接近于1的那一類(lèi)。

    校證集的正確率能夠有效說(shuō)明該判別模型的準(zhǔn)確性,驗(yàn)證集的正確率能夠表明該模型的預(yù)測(cè)能力及推廣性。校證集和預(yù)測(cè)集的正確率越高,說(shuō)明本模型的精確度和預(yù)測(cè)能力越高。

    在線(xiàn)采集雞蛋透射光譜的過(guò)程中,會(huì)受到機(jī)器的振動(dòng)、高頻隨機(jī)噪聲、基線(xiàn)漂移、樣品不均勻、光散射等各種外界噪聲影響,因此有必要對(duì)原始透射光譜進(jìn)行濾波和校正,從而有利于提高模型的精度[16-18]。比較無(wú)預(yù)處理(NONE)、SG濾波(Savitzky-Golay,SG)、一階導(dǎo)數(shù)(first derivative,F(xiàn)D)、標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變換(standard normal variate,SNV)、多元散射校正(multiple scatter correction,MSC)不同種預(yù)處理的方法結(jié)合PLS-DA法建立了定性分級(jí)模型,并使用驗(yàn)證集來(lái)進(jìn)行驗(yàn)證模型。

    1.3.5 特征波段提取方法

    在采集雞蛋透射光譜的過(guò)程中,會(huì)受到各種各樣隨機(jī)的外界條件所干擾,所獲得的光譜信息中會(huì)存在一些基線(xiàn)漂移、冗雜、噪聲等無(wú)用信息。選擇合適的方法去剔除這些無(wú)用的信息,不僅能夠有效的改善模型的準(zhǔn)確率,而且也能夠極大地提高模型的運(yùn)算效率。

    1.3.5.1 無(wú)信息變量消除法

    無(wú)信息變量消除(uninformative variable elimination,UVE)法是Center最早提出的篩選特征波長(zhǎng)的有效算法,該算法核心目的是淘汰一些與因變量關(guān)聯(lián)非常小的波長(zhǎng)[19]。該算法的具體實(shí)現(xiàn)是首先向原始光譜數(shù)據(jù)添加等同行列大小一定數(shù)量級(jí)的(本實(shí)驗(yàn)采用大小0~10-8)隨機(jī)噪聲,并將其稱(chēng)之為無(wú)信息的變量,然后每次剔除一個(gè)樣本,將剩余的樣本訓(xùn)練集建立偏最小二乘回歸模型,從而能夠得到每一個(gè)回歸模型的回歸系數(shù)β,通過(guò)可信度Cj判斷是否保留該波長(zhǎng)點(diǎn)。

    綜上所述,超細(xì)鼻胃鏡不僅能夠有效減低對(duì)患者的刺激程度,還可以在消化道狹窄性病變中對(duì)胃腸道進(jìn)行更全面、細(xì)致的檢查,配合相關(guān)器械還可進(jìn)行內(nèi)鏡下活檢與治療,在內(nèi)鏡下診療領(lǐng)域發(fā)揮獨(dú)特優(yōu)勢(shì),應(yīng)當(dāng)廣泛推廣應(yīng)用于各內(nèi)鏡治療中心。

    式中:βj為第j點(diǎn)波長(zhǎng)的所有模型回歸系數(shù),j=1,2,3,...1 000;mean(βj)表示平均回歸系數(shù);std(βj)表示方差。滿(mǎn)足如下的條件,能夠有效地剔除光譜數(shù)據(jù)中的一些無(wú)信息的變量,也為最后的波長(zhǎng)篩選結(jié)果。|Ck|>max|Cm|,k取1~500,m取501~1 000。

    1.3.5.2 多模式共識(shí)法

    單一方法挑選的特征波段往往受到多種因素、參數(shù)的影響,而且或許會(huì)在不同的條件下選取的特征波段結(jié)果有所差別,因此本研究針對(duì)于此缺陷嘗試將多模式共識(shí)的理論應(yīng)用到特征波段的選取。CUVE的實(shí)現(xiàn)算法流程圖如圖3所示。

    圖3 多模式共識(shí)法篩選波長(zhǎng)的流程圖Fig.3 Flow chart of CUVE for wavelength selection

    首先從總校正集樣本X(m×n)隨機(jī)選取約50%樣本X1(m×n),建立無(wú)信息變量消除-PLS(uninformative variables elimination,UVE-PLS)篩選波長(zhǎng);然后重復(fù)運(yùn)行上述步驟200 次,每一次都會(huì)有波長(zhǎng)的篩選結(jié)果;記錄每一個(gè)波長(zhǎng)點(diǎn)被選擇的頻率f,最后通過(guò)十折交互驗(yàn)證后的模型正確率來(lái)判斷最佳的頻率閾值,根據(jù)據(jù)頻率閾值,篩選出最后保留的波長(zhǎng)點(diǎn)。

    2 結(jié)果與分析

    2.1 樣本集的劃分結(jié)果

    對(duì)樣本集隨機(jī)分選后的結(jié)果見(jiàn)表1。

    表1 樣本的分類(lèi)情況Table1 Sample classification

    2.2 光譜數(shù)據(jù)建模及預(yù)處理結(jié)果分析

    圖4 KNN算法K的選擇Fig.4 K Selection for KNN algorithm

    KNN算法K的合適選擇對(duì)于模型的預(yù)測(cè)能力和推廣至關(guān)重要,本研究使用交叉驗(yàn)證的錯(cuò)誤率來(lái)進(jìn)行K值的選取,根據(jù)圖4能夠看出當(dāng)K值為9的時(shí)候,此時(shí)的交叉驗(yàn)證錯(cuò)誤率最低。通過(guò)K=9的KNN算法與PLS-DA去預(yù)測(cè)雞蛋新鮮度等級(jí)進(jìn)行比較,PLS-DA其校正集的準(zhǔn)確率和驗(yàn)證集的準(zhǔn)確率均高于KNN模型對(duì)應(yīng)的值。

    表2 KNN和PLS-DA兩種建模方法比較Table2 Comparison of two modeling methods KNN and PLS-DA

    KNN算法是通過(guò)領(lǐng)域空間去尋找相似樣本的個(gè)數(shù),而在一些樣本離散度較大、樣本等級(jí)個(gè)數(shù)不均勻的情況下,往往所獲得的結(jié)果不夠理想。而PLS-DA是多元回歸、典型相關(guān)性、主成分分析集于一體的現(xiàn)代分析統(tǒng)計(jì)方法,比較適合復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析,根據(jù)表2兩種建模方法結(jié)果的比較,最終選取了PLS-DA作為最終的建模方法。

    表3 不同預(yù)處理方法所建立的PLS-DA模型結(jié)果Table3 Results of PLS-DA models based on different spectral preprocessing methods

    由表3可以看出,不同預(yù)處理的方法所獲得的判別準(zhǔn)確率有所差別,而且經(jīng)過(guò)預(yù)處理后的模型預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率均比無(wú)預(yù)處理的結(jié)果要高。經(jīng)比較,標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變換預(yù)處理更有效地去除了光譜噪聲、減弱顆粒大小、光程長(zhǎng)短變化、表面散射等隨機(jī)因素對(duì)光譜的影響,經(jīng)其處理后所獲得的模型預(yù)測(cè)效果最優(yōu)。

    2.3 特征波段提取與分析

    2.3.1 無(wú)信息變量消除法挑選特征波段的結(jié)果

    由表3可知,經(jīng)過(guò)預(yù)處理后的模型預(yù)測(cè)集正確率和預(yù)測(cè)能力仍然不足,模型的推廣性有待優(yōu)化。對(duì)光譜進(jìn)行特征波段提取能夠有效地濾除與雞蛋新鮮度沒(méi)有關(guān)聯(lián)或者是關(guān)聯(lián)微乎其微的波段,同時(shí)也能夠優(yōu)化判別模型,提高在線(xiàn)檢測(cè)分級(jí)的效率[20-24]。

    圖5 基于無(wú)信息變量法選出的特征波長(zhǎng)Fig.5 Selection of characteristic wavelengths by UVE

    基于無(wú)信息變量法選出的特征波長(zhǎng)見(jiàn)圖5。采取無(wú)信息變量后篩選出22 個(gè)波長(zhǎng),通過(guò)這些波長(zhǎng)點(diǎn)建立PLS-DA模型,最后得到校正集的正確率為89%,預(yù)測(cè)集的正確率為88%,可見(jiàn)通過(guò)無(wú)信息變量法篩選后波長(zhǎng)進(jìn)行建模能有效提高模型的預(yù)測(cè)能力。

    2.3.2 多模式共識(shí)法挑選特征波段的結(jié)果

    由于無(wú)信息變量法添加的為隨機(jī)噪聲,每一次使用該方法隨機(jī)噪聲大小數(shù)值都會(huì)有所變化,因此經(jīng)常會(huì)得到不同的波長(zhǎng)篩選結(jié)果,這樣選取的波長(zhǎng)變量往往有些不牢靠。針對(duì)此缺陷,本實(shí)驗(yàn)嘗試將多模式共識(shí)的方法應(yīng)用于波長(zhǎng)篩選[25]。

    圖6 最優(yōu)頻率閾值Fig.6 Optimization of frequency threshold

    從圖6可以看出,f≥2的時(shí)候交叉驗(yàn)證后的模型準(zhǔn)確率最高,最后將按照f(shuō)≥2的判定準(zhǔn)則選出如圖7中的39 個(gè)特征波長(zhǎng)用來(lái)建立PLS-DA模型,建立模型的校正集準(zhǔn)確率為92.31%,預(yù)測(cè)集的準(zhǔn)確率為91.23%。

    圖7 通過(guò)多模式共識(shí)法所選的特征波長(zhǎng)Fig.7 Wavelength variables selected by CUVE

    通過(guò)與無(wú)信息變量消除法相比,多模式共識(shí)采用隨機(jī)和組合的方式建立多個(gè)子模型,選出來(lái)的波長(zhǎng)點(diǎn)更具有可靠性,有效地提取了特征波段,該方法篩選波段用來(lái)建模得到更好的檢測(cè)結(jié)果。

    3 結(jié) 論

    在比較多種光譜預(yù)處理方法對(duì)模型結(jié)果影響的基礎(chǔ)上,確定了SNV為最佳預(yù)處理,模型校正集的準(zhǔn)確率為86.39%,驗(yàn)證集的準(zhǔn)確率為84.21%,能夠有效地提高模型的準(zhǔn)確率和預(yù)測(cè)能力。將多模式共識(shí)理論應(yīng)用于雞蛋透射光譜的波長(zhǎng)選擇,基于多模式共識(shí)法挑選特征波段后的建模效果優(yōu)于無(wú)信息消除變量法。

    通過(guò)多模式共識(shí)法將500 個(gè)波長(zhǎng)縮減到39 個(gè)特征波長(zhǎng),用39 個(gè)特征波長(zhǎng)建模,最終得到的模型校正集的準(zhǔn)確率為92.31%,預(yù)測(cè)集的準(zhǔn)確率為91.23%,滿(mǎn)足了在線(xiàn)高效檢測(cè)要求,為可見(jiàn)-近紅外光譜用于雞蛋新鮮度在線(xiàn)檢測(cè)提供了技術(shù)支持。

    [1] 王巧華, 周平, 熊利榮, 等. 雞蛋反射特性及其與新鮮度的關(guān)系[J].華中農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào), 2008, 27(1): 140-143.

    [2] 顧小紅, 馮宇, 湯堅(jiān). 偏最小二乘法在紅外光譜識(shí)別茶葉中的應(yīng)用[J].分析科學(xué)學(xué)報(bào), 2008, 24(2): 131-135.

    [3] 黃濤, 李小昱, 彭毅, 等. 基于近紅外光譜的淡水魚(yú)新鮮度在線(xiàn)檢測(cè)方法研究[J]. 光譜學(xué)與光譜分析, 2014, 34(10): 2732-2736.

    [4] 寧井銘, 宛曉春, 張正竹, 等. 近紅外光譜技術(shù)結(jié)合人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)判別普洱茶發(fā)酵程度[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào), 2013, 29(11): 255-259.

    [5] 張仲源, 劉靜, 管驍, 等. 近紅外光譜技術(shù)在食品檢測(cè)中的應(yīng)用研究進(jìn)展[J]. 食品與發(fā)酵工業(yè), 2011, 37(11): 159-165. DOI:10.13995/ J.cnki.11-1802/ts.2011.11.012.

    [6] 張彬, 陳劍虹, 焦明星. 氯鹽溶液近紅外光譜分析研究[J]. 光譜學(xué)與光譜分析, 2015, 35(7): 1840-1843.

    [7] 介鄧飛, 謝麗娟, 饒秀勤, 等. 近紅外光譜變量篩選提高西瓜糖度預(yù)測(cè)模型精度[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào), 2013, 29(12): 264-270.

    [8] 侯卓成, 楊寧, 李俊英, 等. 傅里葉變換近紅外反射用于雞蛋品質(zhì)的研究[J]. 光譜學(xué)與光譜分析, 2009, 29(8): 2063-2068.

    [9] 林顥, 趙杰文, 陳全勝, 等. 近紅外光譜結(jié)合一類(lèi)支持向量機(jī)算法檢測(cè)雞蛋的新鮮度[J]. 光譜學(xué)與光譜分析, 2010, 30(4): 929-92; 312.

    [10] SOLTANI M, OMID M. Detection of poultry egg freshness by dielectric spectroscopy and machine learning techniques[J]. LWTFood Science and Technology, 2015, 62: 1034-1042. DOI:10.1016/ j.lwt.2015.02019.

    [11] GIUNCHI A, BERARDINELLI A, RAGNI L, et al. Non-destructive freshness assessment of shell eggs using FT-NIR spectroscopy[J]. Journal of Food Engineering, 2008, 89: 142-148. DOI:10.1016/ j.talanta.2014.10.042.

    [12] 岑易科. 基于機(jī)器視覺(jué)的雞蛋品質(zhì)檢測(cè)方法研究[D]. 杭州: 浙江大學(xué), 2006.

    [13] 潘磊慶. 基于機(jī)器視覺(jué)和聲學(xué)技術(shù)融合檢測(cè)雞蛋品質(zhì)的研究[D].南京: 南京農(nóng)業(yè)大學(xué), 2007.

    [14] 劉艷, 李慶武, 黃小微, 等. 雞蛋透光圖像特征提取與新鮮度檢測(cè)模型研究[J]. 科學(xué)技術(shù)與工程, 2015, 15(25): 72-77.

    [15] BALLABIO D, CONSONNI V. Classification tools in chemistry part 1: linear models PLS-DA[J]. The Royal Society of Chemistry, 2013, 5: 3790-3798. DOI:10.1039/C3ay40582f.

    [16] 高榮強(qiáng), 范世福, 嚴(yán)衍祿, 等. 近紅外光譜的數(shù)據(jù)預(yù)處理研究[J].光譜學(xué)與光譜分析, 2004, 24(12): 1563-1565.

    [17] 尼珍, 胡昌勤, 馮芳. 近紅外光譜分析中光譜預(yù)處理方法的作用及其發(fā)展[J]. 藥物分析雜志, 2008, 28(5): 824-829.

    [18] 江澤慧, 費(fèi)本華, 楊忠. 光譜預(yù)處理對(duì)近紅外光譜預(yù)測(cè)木材纖維素結(jié)晶度的影響[J]. 光譜學(xué)與光譜分析, 2007, 27(3): 435-438.

    [19] CENTNER V, MASSART D, NOORD O E D. Elimination of uninformative variables for multivariate calibration analytical chemistry[J]. 1996, 69(21): 3851-3858.

    [20] 孫俊, 金夏明, 毛罕平, 等. 基于高光譜圖像光譜與紋理信息的生菜氮素含量檢測(cè)[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào), 2014, 30(5): 167-173.

    [21] 余曉雅, 張玉鈞, 殷高方, 等. 基于偏最小二乘回歸的藻類(lèi)熒光光譜特征波長(zhǎng)選取[J]. 光學(xué)學(xué)報(bào), 2014, 34(9): 1-6.

    [22] 徐秋, 李娜, 趙慧潔, 等. 基于光譜特征的自適應(yīng)子空間波段選擇方法[J]. 北京航空航天大學(xué)學(xué)報(bào), 2013, 39(5): 635-639.

    [23] 黃維, 田豐玲, 劉振堯, 等. 基于不同PLS算法的方竹筍中蛋白質(zhì)分析的近紅外光譜特征波段選擇[J]. 2013, 34(22): 133-137.

    [24] GOUVINHAS I, MACHADO N, CARVALHO T, et al. Short wavelength Raman spectroscopy applied to the discrimination and characterization of three cultivars of extra virgin olive iils in different maturation stages[J]. Talanta, 2015, 132: 829-835. DOI:10.1016/ j.talanta.2014.10.042.

    [25] 韓清娟, 張夢(mèng)軍, 曹文軒, 等. 基于多模式共識(shí)的近紅外光譜波長(zhǎng)的選擇方法[J]. 分析科學(xué)學(xué)報(bào), 2013, 29(6): 758-762.

    On-Line Detection and Classification of Egg Freshness Based on Consensus Uninformative Variable Elimination-Partial Least Squares-Discriminant Analysis (CUVE-PLS-DA)

    WANG Qiaohua1,2, LI Xiaoming1, DUAN Yufei1
    (1. College of Engineering, Huazhong Agricultural University, Wuhan 430070, China; 2. National Egg Processing Technology Research and Development Sub-centers, Huazhong Agricultural University, Wuhan 430070, China)

    Although there are many methods available to detect egg freshness at present, they have shortcomings including laboriousness, low precision and low classification efficiency. An on-line monitoring device based on visible/near infrared spectroscopy (501–1 000 nm) was fitted to the 4 800 eggs per hour egg transport machine for the purpose of dynamically collecting transmittance spectral data for eggs. The collected data were used to establish a partial least squares discriminant (PLS-DA) model for the Haugh unit value of eggs. A total of 226 egg samples were randomly divided into two set: calibration set (n = 169) and validation set (n = 57). By compared different spectral pretreatments and two wavelength selection methods, it was found that standard normal variate (SNV) transformation and multi-pattern consensus method could effectively improve the accuracy, efficiency and predictive ability of the PLS-DA model. The final calibration and validation accuracy were 92.31% and 91.23%, respectively. This study showed that visible-near infared spectroscopy could be used as a real-time and non-destructive detection method to classify egg freshness.

    egg; freshness; online; partial least squares; multi-pattern

    10.7506/spkx1002-6630-201622028

    TS253.7

    A

    1002-6630(2016)22-0187-05

    王巧華, 李小明, 段宇飛. 基于CUVE-PLS-DA的雞蛋新鮮度在線(xiàn)檢測(cè)分級(jí)[J]. 食品科學(xué), 2016, 37(22): 187-191. DOI:10.7506/spkx1002-6630-201622028. http://www.spkx.net.cn

    WANG Qiaohua, LI Xiaoming, DUAN Yufei. On-line detection and classification of egg freshness based on consensus uninformative variable elimination-partial least squares-discriminant analysis (CUVE-PLS-DA)[J]. Food Science, 2016, 37(22): 187-191. (in Chinese with English abstract) DOI:10.7506/spkx1002-6630-201622028. http://www.spkx.net.cn

    2016-04-17

    國(guó)家自然科學(xué)基金面上項(xiàng)目(31371771);湖北省科技支撐計(jì)劃項(xiàng)目(2015BBA172);

    “十二五”國(guó)家科技支撐計(jì)劃項(xiàng)目(2015BAD19B05);公益性行業(yè)(農(nóng)業(yè))科研專(zhuān)項(xiàng)(201303084)

    王巧華(1970—),女,教授,博士,研究方向?yàn)闄C(jī)電一體化、智能化檢測(cè)與控制、機(jī)器視覺(jué)。E-mail:wqh@mail.hzau.edu.cn

    猜你喜歡
    新鮮度波長(zhǎng)預(yù)處理
    HPLC-PDA雙波長(zhǎng)法同時(shí)測(cè)定四季草片中沒(méi)食子酸和槲皮苷的含量
    基于預(yù)處理MUSIC算法的分布式陣列DOA估計(jì)
    雙波長(zhǎng)激光治療慢性牙周炎的療效觀察
    日本研發(fā)出可完全覆蓋可見(jiàn)光波長(zhǎng)的LED光源
    淺談PLC在預(yù)處理生產(chǎn)線(xiàn)自動(dòng)化改造中的應(yīng)用
    絡(luò)合萃取法預(yù)處理H酸廢水
    便攜式多用途光波波長(zhǎng)測(cè)量?jī)x
    基于自適應(yīng)預(yù)處理的改進(jìn)CPF-GMRES算法
    基于TTI的冷鮮羊肉新鮮度研究
    不同新鮮度金槍魚(yú)肉蒸煮品質(zhì)的研究
    国内精品美女久久久久久| 少妇猛男粗大的猛烈进出视频 | 国产色爽女视频免费观看| 国产淫语在线视频| 黄色一级大片看看| 一个人看视频在线观看www免费| 人妻制服诱惑在线中文字幕| 日本熟妇午夜| 最近中文字幕2019免费版| 91精品一卡2卡3卡4卡| 成人高潮视频无遮挡免费网站| av在线亚洲专区| 日日摸夜夜添夜夜添av毛片| 欧美97在线视频| 99久久人妻综合| 国产成人aa在线观看| 亚洲婷婷狠狠爱综合网| 九九热线精品视视频播放| 欧美一区二区国产精品久久精品| 丰满乱子伦码专区| 精品久久国产蜜桃| 欧美精品国产亚洲| 亚洲国产欧美在线一区| 少妇被粗大猛烈的视频| 亚洲精品日韩av片在线观看| av在线观看视频网站免费| 波多野结衣高清无吗| 永久网站在线| 久久精品人妻少妇| 亚洲一级一片aⅴ在线观看| 久久精品综合一区二区三区| 亚洲欧美清纯卡通| 日日干狠狠操夜夜爽| 一本一本综合久久| av女优亚洲男人天堂| 久久久国产成人免费| 一本久久精品| 只有这里有精品99| 亚洲乱码一区二区免费版| www日本黄色视频网| 99久久精品热视频| 亚洲国产精品专区欧美| 2021天堂中文幕一二区在线观| 久久精品久久精品一区二区三区| 亚洲av.av天堂| 久久这里只有精品中国| 久久亚洲精品不卡| 国产私拍福利视频在线观看| 国产国拍精品亚洲av在线观看| 嫩草影院精品99| 免费搜索国产男女视频| 男插女下体视频免费在线播放| 午夜激情福利司机影院| 蜜桃亚洲精品一区二区三区| 级片在线观看| 日韩在线高清观看一区二区三区| 国产免费男女视频| 国产免费福利视频在线观看| 亚洲乱码一区二区免费版| 在线免费观看的www视频| 国产高清国产精品国产三级 | 国产极品精品免费视频能看的| 美女黄网站色视频| 免费观看的影片在线观看| 国产综合懂色| ponron亚洲| 国产精品三级大全| 最近2019中文字幕mv第一页| 尾随美女入室| 国产一区二区三区av在线| 偷拍熟女少妇极品色| 韩国高清视频一区二区三区| 网址你懂的国产日韩在线| 亚洲精品日韩av片在线观看| 午夜老司机福利剧场| 最近最新中文字幕大全电影3| 99视频精品全部免费 在线| 日日撸夜夜添| 亚洲成人久久爱视频| 99久久精品一区二区三区| 精品人妻偷拍中文字幕| 免费观看人在逋| 婷婷色av中文字幕| 在线观看66精品国产| 亚洲国产精品专区欧美| 国产精品一区www在线观看| 天堂av国产一区二区熟女人妻| 男女啪啪激烈高潮av片| 国产高清国产精品国产三级 | 精品久久久久久电影网 | 老司机福利观看| 国产精品99久久久久久久久| 美女大奶头视频| 一区二区三区四区激情视频| 亚洲天堂国产精品一区在线| 国内少妇人妻偷人精品xxx网站| 成年女人永久免费观看视频| 极品教师在线视频| 全区人妻精品视频| 一级毛片电影观看 | 我的老师免费观看完整版| 亚洲内射少妇av| 51国产日韩欧美| 日日摸夜夜添夜夜添av毛片| www.色视频.com| 日韩欧美精品免费久久| 国产午夜精品一二区理论片| 欧美日本亚洲视频在线播放| 午夜福利在线观看吧| 真实男女啪啪啪动态图| 蜜臀久久99精品久久宅男| 超碰av人人做人人爽久久| 亚洲av电影不卡..在线观看| 人人妻人人澡人人爽人人夜夜 | 成人特级av手机在线观看| 三级国产精品片| 国产成人freesex在线| 亚洲欧美成人综合另类久久久 | 亚洲av中文av极速乱| av在线天堂中文字幕| 一级av片app| 白带黄色成豆腐渣| 国产一区二区在线av高清观看| 一级黄片播放器| 亚洲在久久综合| 少妇丰满av| 男女视频在线观看网站免费| 国产精品电影一区二区三区| 欧美bdsm另类| 亚洲国产色片| 熟妇人妻久久中文字幕3abv| 婷婷六月久久综合丁香| 热99re8久久精品国产| 国产成人一区二区在线| 九九久久精品国产亚洲av麻豆| 国内精品宾馆在线| 伊人久久精品亚洲午夜| 亚洲伊人久久精品综合 | 国语自产精品视频在线第100页| 亚洲一级一片aⅴ在线观看| 国产精品一区www在线观看| 亚洲无线观看免费| 婷婷色综合大香蕉| 久久久国产成人免费| 中国美白少妇内射xxxbb| 26uuu在线亚洲综合色| 性色avwww在线观看| 秋霞伦理黄片| 亚洲美女视频黄频| 久久久色成人| 亚洲精华国产精华液的使用体验| 美女国产视频在线观看| 日本黄色片子视频| 国产一级毛片七仙女欲春2| 91久久精品国产一区二区三区| 久久精品国产99精品国产亚洲性色| 亚洲经典国产精华液单| or卡值多少钱| 国产 一区 欧美 日韩| 国产精品综合久久久久久久免费| 国产精品女同一区二区软件| 日本一本二区三区精品| 91av网一区二区| 日韩欧美精品免费久久| 国产伦在线观看视频一区| 草草在线视频免费看| 午夜精品在线福利| 欧美激情久久久久久爽电影| 日本猛色少妇xxxxx猛交久久| 久久精品久久久久久久性| 国产黄片美女视频| 日韩强制内射视频| 男女那种视频在线观看| 国产 一区精品| 最后的刺客免费高清国语| 麻豆一二三区av精品| 亚洲精品成人久久久久久| 亚洲精品国产av成人精品| 久久久久久久久中文| www日本黄色视频网| 日本欧美国产在线视频| 国产成人午夜福利电影在线观看| 高清日韩中文字幕在线| 免费看日本二区| 亚洲国产高清在线一区二区三| 九九热线精品视视频播放| 精品99又大又爽又粗少妇毛片| 午夜福利在线观看免费完整高清在| 嫩草影院精品99| 久久精品国产鲁丝片午夜精品| 国产爱豆传媒在线观看| 丝袜美腿在线中文| 人人妻人人看人人澡| 久久精品夜夜夜夜夜久久蜜豆| 久久久久网色| 人人妻人人澡人人爽人人夜夜 | 日韩av在线大香蕉| 国产成人精品一,二区| 波多野结衣高清无吗| av国产久精品久网站免费入址| a级一级毛片免费在线观看| 男人舔女人下体高潮全视频| 亚洲国产欧美人成| 午夜激情欧美在线| 全区人妻精品视频| 国产免费视频播放在线视频 | 国产免费一级a男人的天堂| 青青草视频在线视频观看| 久久精品国产鲁丝片午夜精品| 午夜日本视频在线| 亚洲四区av| 国产免费男女视频| a级毛片免费高清观看在线播放| 亚洲美女搞黄在线观看| 日韩欧美精品v在线| 2021少妇久久久久久久久久久| 久久久久免费精品人妻一区二区| 亚洲av成人av| av线在线观看网站| 亚洲国产精品sss在线观看| 国产亚洲精品久久久com| 91狼人影院| 免费不卡的大黄色大毛片视频在线观看 | 69av精品久久久久久| 国产欧美日韩精品一区二区| 我的女老师完整版在线观看| 久久草成人影院| 国产免费福利视频在线观看| av国产久精品久网站免费入址| 亚洲欧美成人精品一区二区| 精品久久久久久久久av| 最近最新中文字幕大全电影3| 黄片无遮挡物在线观看| 午夜爱爱视频在线播放| 日本-黄色视频高清免费观看| 午夜亚洲福利在线播放| 午夜激情欧美在线| av在线蜜桃| 日日摸夜夜添夜夜爱| 青春草视频在线免费观看| 久久精品久久久久久噜噜老黄 | 国产不卡一卡二| 简卡轻食公司| 寂寞人妻少妇视频99o| 69人妻影院| 秋霞伦理黄片| 日韩欧美三级三区| 99热这里只有精品一区| 成人三级黄色视频| 韩国av在线不卡| 日本免费在线观看一区| 一区二区三区免费毛片| 黄色一级大片看看| 午夜亚洲福利在线播放| 日韩成人伦理影院| 男女边吃奶边做爰视频| 国产色婷婷99| 国产精品国产三级国产av玫瑰| 久久草成人影院| 在线观看av片永久免费下载| 久久国内精品自在自线图片| av福利片在线观看| 少妇猛男粗大的猛烈进出视频 | 观看免费一级毛片| 日韩精品有码人妻一区| 久久久国产成人精品二区| 国产精品综合久久久久久久免费| 日本欧美国产在线视频| 三级男女做爰猛烈吃奶摸视频| 免费观看人在逋| 国产伦精品一区二区三区四那| 国产成人免费观看mmmm| 欧美另类亚洲清纯唯美| 亚洲欧美日韩无卡精品| 中文字幕精品亚洲无线码一区| 插逼视频在线观看| 久久午夜福利片| 久久亚洲国产成人精品v| 亚洲av福利一区| 亚洲精品乱码久久久v下载方式| 久久99精品国语久久久| 在线免费观看不下载黄p国产| 中文亚洲av片在线观看爽| 日本爱情动作片www.在线观看| 午夜视频国产福利| 精品久久国产蜜桃| 欧美潮喷喷水| 亚洲内射少妇av| 国产 一区 欧美 日韩| 少妇丰满av| 色视频www国产| 日本免费一区二区三区高清不卡| 精品欧美国产一区二区三| 国产高清不卡午夜福利| 国产精品久久久久久av不卡| 久久久久国产网址| 精品免费久久久久久久清纯| 伦精品一区二区三区| 丰满乱子伦码专区| 精品久久久久久久人妻蜜臀av| 亚洲精品色激情综合| 高清毛片免费看| 精品人妻视频免费看| 最近2019中文字幕mv第一页| 在线观看av片永久免费下载| 熟女人妻精品中文字幕| 两个人的视频大全免费| 久久久色成人| 国产免费一级a男人的天堂| 18禁裸乳无遮挡免费网站照片| 色综合色国产| 卡戴珊不雅视频在线播放| 中文资源天堂在线| 久久久精品欧美日韩精品| 国产精品野战在线观看| 亚洲国产欧美人成| 午夜视频国产福利| 精品久久久久久久久av| 秋霞伦理黄片| 国产精品日韩av在线免费观看| 又黄又爽又刺激的免费视频.| 久久久成人免费电影| 极品教师在线视频| 黄片wwwwww| 成人鲁丝片一二三区免费| 亚洲av中文av极速乱| 简卡轻食公司| 日韩av不卡免费在线播放| 99在线视频只有这里精品首页| 九九在线视频观看精品| 一级毛片我不卡| 亚洲经典国产精华液单| 一区二区三区免费毛片| 精品国产露脸久久av麻豆 | 最近手机中文字幕大全| av.在线天堂| 欧美xxxx黑人xx丫x性爽| 国产精品.久久久| 两个人视频免费观看高清| 欧美+日韩+精品| 中国国产av一级| 国产伦精品一区二区三区四那| 又粗又硬又长又爽又黄的视频| 成人亚洲精品av一区二区| 国产一区二区三区av在线| 99热全是精品| 国产午夜精品久久久久久一区二区三区| 成人性生交大片免费视频hd| 精品人妻偷拍中文字幕| 少妇熟女欧美另类| 村上凉子中文字幕在线| 女人被狂操c到高潮| av在线观看视频网站免费| 久久精品夜色国产| 只有这里有精品99| 国产69精品久久久久777片| 91午夜精品亚洲一区二区三区| 精品一区二区三区视频在线| av在线蜜桃| 中文乱码字字幕精品一区二区三区 | 欧美精品一区二区大全| 狂野欧美白嫩少妇大欣赏| ponron亚洲| 亚洲成人久久爱视频| 精品人妻偷拍中文字幕| 国产精品国产三级国产专区5o | 午夜精品在线福利| 九草在线视频观看| 婷婷六月久久综合丁香| 日韩中字成人| av播播在线观看一区| 亚洲国产精品成人久久小说| 日本免费在线观看一区| 日本爱情动作片www.在线观看| 夜夜爽夜夜爽视频| 黄片wwwwww| 久99久视频精品免费| 在线a可以看的网站| 91av网一区二区| 中文字幕av成人在线电影| 午夜老司机福利剧场| 少妇熟女aⅴ在线视频| 精品久久久久久久久av| 亚洲久久久久久中文字幕| 国产女主播在线喷水免费视频网站 | 成年版毛片免费区| 色综合站精品国产| 亚洲不卡免费看| 国产亚洲5aaaaa淫片| av国产久精品久网站免费入址| 亚洲精华国产精华液的使用体验| 热99在线观看视频| 非洲黑人性xxxx精品又粗又长| 亚洲成色77777| 97在线视频观看| 中文在线观看免费www的网站| 日产精品乱码卡一卡2卡三| 大香蕉97超碰在线| 在线播放无遮挡| 亚洲精品乱久久久久久| 少妇人妻精品综合一区二区| 亚洲精品乱码久久久v下载方式| 日本黄色视频三级网站网址| 国产精品久久视频播放| 久久精品91蜜桃| 日本欧美国产在线视频| 男女啪啪激烈高潮av片| 青春草国产在线视频| 精品人妻视频免费看| 成人亚洲精品av一区二区| 少妇丰满av| 久久精品国产鲁丝片午夜精品| 我的女老师完整版在线观看| 欧美潮喷喷水| 免费看美女性在线毛片视频| 成年版毛片免费区| 禁无遮挡网站| 在线天堂最新版资源| 国产精品日韩av在线免费观看| 看黄色毛片网站| 麻豆国产97在线/欧美| 欧美高清成人免费视频www| 男女国产视频网站| 亚洲在久久综合| 国产免费视频播放在线视频 | 亚洲欧美日韩无卡精品| 亚洲精品乱码久久久v下载方式| 国产私拍福利视频在线观看| 大又大粗又爽又黄少妇毛片口| 国产精品三级大全| 特级一级黄色大片| 一边摸一边抽搐一进一小说| 成人毛片60女人毛片免费| 在线免费观看不下载黄p国产| 亚洲自拍偷在线| 国产精品久久电影中文字幕| 国产一区亚洲一区在线观看| 国产又色又爽无遮挡免| 99国产精品一区二区蜜桃av| 99视频精品全部免费 在线| 1024手机看黄色片| 蜜臀久久99精品久久宅男| 国产v大片淫在线免费观看| 国产精品av视频在线免费观看| 亚洲图色成人| 床上黄色一级片| 色哟哟·www| 高清在线视频一区二区三区 | 美女高潮的动态| 美女大奶头视频| 久久久久久久久久久丰满| www.色视频.com| 国产成人精品一,二区| 国产精品日韩av在线免费观看| 国产成人一区二区在线| 一区二区三区免费毛片| 91久久精品电影网| 久久精品久久久久久久性| 3wmmmm亚洲av在线观看| 国产一区有黄有色的免费视频 | 男女边吃奶边做爰视频| 日本熟妇午夜| 国产精华一区二区三区| 国产高潮美女av| 三级国产精品片| 97人妻精品一区二区三区麻豆| 亚洲国产精品久久男人天堂| 又粗又硬又长又爽又黄的视频| 在线播放无遮挡| 亚洲国产精品成人综合色| av.在线天堂| 热99re8久久精品国产| 免费观看a级毛片全部| 国产乱人偷精品视频| 精品久久久久久久久av| 天天一区二区日本电影三级| 国产精华一区二区三区| 国产亚洲5aaaaa淫片| 国产精品久久电影中文字幕| 国产国拍精品亚洲av在线观看| 中国美白少妇内射xxxbb| 国产成人a∨麻豆精品| av在线蜜桃| 啦啦啦啦在线视频资源| 美女国产视频在线观看| 中文字幕av在线有码专区| 精品免费久久久久久久清纯| 国产av码专区亚洲av| 人妻少妇偷人精品九色| eeuss影院久久| 亚洲在线观看片| 听说在线观看完整版免费高清| 三级经典国产精品| 国产人妻一区二区三区在| 亚洲国产精品sss在线观看| 又爽又黄a免费视频| 男女边吃奶边做爰视频| 欧美不卡视频在线免费观看| 中文乱码字字幕精品一区二区三区 | 婷婷色综合大香蕉| 天堂网av新在线| 18禁在线播放成人免费| 国产av码专区亚洲av| 99热6这里只有精品| 久久精品国产自在天天线| 天堂网av新在线| 少妇裸体淫交视频免费看高清| 插逼视频在线观看| 国产精品国产三级国产专区5o | 亚洲av中文字字幕乱码综合| 91在线精品国自产拍蜜月| 午夜福利在线观看免费完整高清在| 高清在线视频一区二区三区 | 国产色婷婷99| 最近中文字幕高清免费大全6| 成年女人看的毛片在线观看| 免费看av在线观看网站| 最近最新中文字幕免费大全7| kizo精华| 性色avwww在线观看| 亚洲精品久久久久久婷婷小说 | 91av网一区二区| 亚洲av成人精品一区久久| 一级毛片久久久久久久久女| 高清午夜精品一区二区三区| 三级国产精品片| 日日撸夜夜添| 国产成人一区二区在线| 禁无遮挡网站| 美女大奶头视频| 精品久久久噜噜| 一个人免费在线观看电影| 日本-黄色视频高清免费观看| 成人鲁丝片一二三区免费| 久久久久久久久久黄片| 国产精品人妻久久久久久| 美女内射精品一级片tv| 又粗又爽又猛毛片免费看| 亚洲精品乱码久久久v下载方式| 国国产精品蜜臀av免费| 国产黄片美女视频| 免费黄色在线免费观看| 男女下面进入的视频免费午夜| 久久这里有精品视频免费| 男女视频在线观看网站免费| 婷婷色麻豆天堂久久 | 九九热线精品视视频播放| 国产精品1区2区在线观看.| 51国产日韩欧美| 色综合亚洲欧美另类图片| 亚洲欧美成人精品一区二区| 最近手机中文字幕大全| 亚洲国产精品sss在线观看| 天堂网av新在线| 成人午夜高清在线视频| 国产爱豆传媒在线观看| 国产在线一区二区三区精 | 成人一区二区视频在线观看| 日日摸夜夜添夜夜爱| 在线观看av片永久免费下载| 亚洲精品一区蜜桃| 美女xxoo啪啪120秒动态图| 国产熟女欧美一区二区| 亚洲精品456在线播放app| 长腿黑丝高跟| h日本视频在线播放| 久久人人爽人人片av| 最近最新中文字幕免费大全7| 国产精品99久久久久久久久| 国产精品嫩草影院av在线观看| 美女大奶头视频| 美女被艹到高潮喷水动态| av卡一久久| 亚洲真实伦在线观看| 又黄又爽又刺激的免费视频.| 国产黄片视频在线免费观看| 日本免费一区二区三区高清不卡| 久久精品国产鲁丝片午夜精品| av在线天堂中文字幕| 精品一区二区三区人妻视频| 亚洲久久久久久中文字幕| 日韩强制内射视频| 久久精品91蜜桃| 亚洲av不卡在线观看| 男女边吃奶边做爰视频| 精品国产一区二区三区久久久樱花 | 久久久久久久久久成人| 久久久国产成人免费| 亚洲怡红院男人天堂| av在线亚洲专区| 精品一区二区三区视频在线| 日韩制服骚丝袜av| 欧美激情国产日韩精品一区| 人妻少妇偷人精品九色| 日日撸夜夜添| 少妇熟女aⅴ在线视频| 热99re8久久精品国产| 亚州av有码| 高清视频免费观看一区二区 | 午夜免费男女啪啪视频观看| 啦啦啦观看免费观看视频高清| av卡一久久| 黄片无遮挡物在线观看| 可以在线观看毛片的网站| 欧美xxxx黑人xx丫x性爽| 亚洲国产精品sss在线观看| 99久久精品一区二区三区| 一本久久精品| 欧美bdsm另类| 中国美白少妇内射xxxbb| 国产淫片久久久久久久久| 菩萨蛮人人尽说江南好唐韦庄 | 九九热线精品视视频播放| 国产午夜福利久久久久久| 亚洲精品乱码久久久v下载方式|