• <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 ?

    BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在玻璃缺陷識別中的應(yīng)用

    2019-06-09 10:36:01吉祥戴曙光
    軟件導(dǎo)刊 2019年4期
    關(guān)鍵詞:BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

    吉祥 戴曙光

    摘 要:在玻璃缺陷識別系統(tǒng)中,利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本原理結(jié)合特征參數(shù)設(shè)計BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。為了更準確地識別玻璃表面缺陷,在傳統(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法基礎(chǔ)上,提出加入動量因子、引入陡度因子以及調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)效率的方法,并進行對比試驗。仿真結(jié)果表明,3種方法均可提高缺陷識別率,但只有引入陡度因子的方法可使最優(yōu)誤差與期望誤差最為接近,能夠更好地改善網(wǎng)絡(luò)收斂性。

    關(guān)鍵詞:缺陷識別;BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);動量因子;陡度因子;自適應(yīng)學(xué)習(xí)效率

    DOI:10. 11907/rjdk. 182269

    中圖分類號:TP319文獻標識碼:A文章編號:1672-7800(2019)004-0137-04

    0 引言

    隨著制造業(yè)的快速發(fā)展,人們對玻璃質(zhì)量的要求也越來越高,但在其生產(chǎn)中仍經(jīng)常會出現(xiàn)缺陷。缺陷首先會影響玻璃外觀,其次會影響玻璃內(nèi)在性能,使玻璃在使用中存在損壞的可能[1]。目前,玻璃缺陷檢測方法主要分為人工抽檢、激光檢測與機器視覺檢測。由于機器視覺檢測具有分辨識別能力強、精度高、環(huán)境適應(yīng)性強且可以連續(xù)工作等優(yōu)點,因此得到了廣泛應(yīng)用。德國INNOMESS公司基于莫爾條紋干涉原理設(shè)計了一款玻璃缺陷在線檢測系統(tǒng),不僅能夠有效檢測玻璃缺陷并將其分類,還能根據(jù)莫爾條紋檢測出玻璃的光學(xué)畸變[2]。但從國外引進設(shè)備存在造價昂貴、不易進行現(xiàn)場調(diào)試等缺點,因此徐州工程學(xué)院的陳通等[3]提出采用超聲探傷法對玻璃進行檢測,從而有效改善了國內(nèi)檢測技術(shù)的不足,打破了國外的技術(shù)壟斷。但目前國內(nèi)大部分研究者采用的方法都未能有效解決檢測識別率低等問題,且試驗過程中依然存在環(huán)境干擾。為進一步提高檢測精度,本文對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在玻璃缺陷識別中的應(yīng)用進行研究,并針對其誤差較大的問題,提出加入動量因子、引入陡度因子以及自適應(yīng)學(xué)習(xí)效率的方法。最后通過對均方誤差曲線的對比分析,可看出只有引入陡度因子的方法能使最優(yōu)誤差與期望誤差最為接近,且誤差曲線下降平穩(wěn),未出現(xiàn)較大抖動。通過對樣本的仿真分析,最終確定算法精度可達88%。

    1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述

    神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點在于其通過模擬人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),在前向訓(xùn)練過程中建立起學(xué)習(xí)記憶,再將輸出誤差反饋到輸入中,不斷調(diào)節(jié)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)連接方式,使得輸出滿足要求。

    1.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本原理

    BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中用人工神經(jīng)元模擬人腦中的神經(jīng)細胞[4],人工神經(jīng)元的多個輸入模擬神經(jīng)細胞樹突,用來接受信息;輸出端模擬神經(jīng)細胞軸突,用于將輸出信息通過神經(jīng)末梢傳遞給其它神經(jīng)元[5];連接方式模擬神經(jīng)細胞之間的神經(jīng)末梢。其中每個神經(jīng)元都有自己的閾值,只有當輸入數(shù)據(jù)累積計算超過閾值時,才會將累積結(jié)果的影響傳遞給下一個神經(jīng)元[6],如圖1所示。

    1.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)過程

    如圖2所示,典型BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分為輸入層、隱含層與輸出層。其中輸入層負責(zé)接收外部數(shù)據(jù),輸出層輸出數(shù)據(jù)結(jié)果,而隱含層通過反饋誤差不斷調(diào)節(jié)連接權(quán)值,使最終輸出結(jié)果滿足要求[7]。對隱含層層數(shù)的選擇并無規(guī)律可循,多數(shù)情況下層數(shù)為1,若層數(shù)過多,雖然可以降低網(wǎng)絡(luò)誤差,但也會帶來網(wǎng)絡(luò)復(fù)雜化以及訓(xùn)練時間較長等問題[8]。

    在圖2中,i為輸入層節(jié)點,k為輸出層節(jié)點,j為隱含層節(jié)點,權(quán)值[wij]用于調(diào)節(jié)各層之間連接。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識別主要分為前向傳播和反向傳播。前向傳播是指將輸入數(shù)據(jù)傳播到系統(tǒng)中,然后通過輸入層與隱含層之間權(quán)值計算輸入隱含層的加權(quán)和,通過激活函數(shù)進行輸出,并傳輸?shù)捷敵鰧覽9];反向傳播是指誤差信號的反向傳播,可調(diào)整連接權(quán)值[wij]。

    由式(17)可知反向傳播訓(xùn)練規(guī)則,將輸出誤差反饋到輸入節(jié)點,根據(jù)訓(xùn)練規(guī)則不斷調(diào)整權(quán)值,從而使均方誤差最小,且實際輸出與預(yù)期結(jié)果最為接近。

    2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計

    雖然目前針對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已進行了較多理論研究,但對其設(shè)計過程尚未形成一套知識體系,只能依靠前人經(jīng)驗及使用者實際需要設(shè)計網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),從而求得更精確的解。

    2.1 初始參數(shù)設(shè)定

    (1)輸入數(shù)據(jù)初始化。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計第一步是將輸入數(shù)據(jù)進行標準化處理,使輸入數(shù)據(jù)存在一定可比性,適合進行綜合對比評價。主要包括以下幾種方式:最大-最小標準化、Z-score標準法、函數(shù)轉(zhuǎn)化[10]。Z-score標準化適用于輸入數(shù)據(jù)最值未知,或其取值超過規(guī)定范圍的情況,主要是基于輸入數(shù)據(jù)平均值與標準差進行的數(shù)據(jù)歸一化[11]。

    (2)BP網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)構(gòu)建。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建首先需要確定網(wǎng)絡(luò)層數(shù)[12],以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入層與隱含層節(jié)點數(shù)。輸入層節(jié)點數(shù)是玻璃缺陷圖像經(jīng)特征提取后的特征值個數(shù),如特征分別是氣泡、粘錫、結(jié)石、劃痕,輸入層節(jié)點數(shù)目則為4;隱含層隨著層數(shù)增多,結(jié)構(gòu)變得更加復(fù)雜,用于隱含層計算消耗的時間也不斷增多[13]。隱含層節(jié)點數(shù)對網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練性能會產(chǎn)生一定影響,對于不同應(yīng)用場景,其節(jié)點數(shù)選取也不同。當節(jié)點數(shù)過少時,不能完全體現(xiàn)樣本數(shù)據(jù)規(guī)律[14],因此有經(jīng)驗公式為:

    (3)網(wǎng)絡(luò)連接初始權(quán)值。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在學(xué)習(xí)訓(xùn)練時,若初始權(quán)值過大,會使神經(jīng)元接收的網(wǎng)絡(luò)加權(quán)和較大,落入S型激活函數(shù)飽和區(qū),S型函數(shù)導(dǎo)數(shù)在該點取值很小,導(dǎo)致訓(xùn)練速度下降很慢。為了使經(jīng)初始加權(quán)計算后的神經(jīng)元接收的網(wǎng)絡(luò)加權(quán)和接近0,故一般初始連接權(quán)值[wji]和[wkj]取(-1,1)中的隨機數(shù)[15]

    (4)期望誤差。期望誤差作為評判神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)是否結(jié)束的標志,用[E]表示,由網(wǎng)絡(luò)收斂速度及學(xué)習(xí)精度確定,其數(shù)學(xué)表達式如式(20)所示。

    (5)學(xué)習(xí)效率。由式(17)可知,學(xué)習(xí)效率[η]對每一次反向傳播中的步長作出相應(yīng)調(diào)整,學(xué)習(xí)效率決定每一次反向傳播迭代中的權(quán)值變化量,原步長數(shù)學(xué)表達式為:

    直接使用原步長[l]對權(quán)值進行反向調(diào)整,會使目標函數(shù)下降較快,從而對最優(yōu)權(quán)值搜索不仔細,故使用學(xué)習(xí)效率[η]對原步長l進行調(diào)節(jié)。學(xué)習(xí)效率[η]的確定采用以下公式:

    2.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法改進

    (1)引入動量因子。標準BP算法在反向傳播過程中,權(quán)值調(diào)整沒有考慮到t時刻之前誤差函數(shù)梯度的調(diào)整方向,所以在訓(xùn)練過程中會出現(xiàn)振蕩[16]。為了提高訓(xùn)練速度,在權(quán)值調(diào)整時引入動量因子。動量因子與t時刻之前權(quán)值調(diào)整向量的乘積稱為動量項,權(quán)值調(diào)整表達式為:

    (2)引入陡度因子。當誤差函數(shù)處于誤差曲面平坦區(qū)時,即使權(quán)值調(diào)整變化較大,其誤差函數(shù)下降依舊緩慢,因為此時誤差函數(shù)梯度對權(quán)值變化不敏感;當誤差函數(shù)處于坡度較大區(qū)域時,對權(quán)值變化則較為敏感,即使權(quán)值變化很小,也能使誤差迅速下降[17]。因此,提出引入陡度因子的改進方法,當誤差函數(shù)進入平坦區(qū)時,通過式(24)所示的函數(shù)形式壓縮節(jié)點輸入,使誤差函數(shù)退出誤差曲面平坦區(qū),其表達式為:

    (3)調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)效率。BP算法學(xué)習(xí)結(jié)束的標志是實際誤差達到期望值,算法收斂速度的標志是能否用較少的迭代次數(shù)使實際誤差滿足期望誤差要求。學(xué)習(xí)效率調(diào)整只與網(wǎng)絡(luò)總誤差有關(guān),選擇合適的學(xué)習(xí)效率能夠減少不必要的迭代次數(shù),提高算法速度[19]。在誤差變化平緩的區(qū)域,若[η]較小,將使網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練次數(shù)增加,且收斂慢,很難脫離平坦區(qū)域,而在誤差變化劇烈、曲面坡度較大的區(qū)域,若[η]較大,則會使權(quán)值調(diào)整過量,導(dǎo)致權(quán)值來回調(diào)整,訓(xùn)練出現(xiàn)振蕩。為提高網(wǎng)絡(luò)收斂性、加快學(xué)習(xí)速度,提出基于誤差均值方差的學(xué)習(xí)效率自適應(yīng)調(diào)節(jié)方法,該方法表達式為:

    3 玻璃缺陷類型識別及結(jié)果分析

    在BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器初始參數(shù)設(shè)定之后,確定系統(tǒng)識別缺陷的種類分別是劃痕、氣泡、結(jié)石、粘錫,4種類別各取30幅圖像,共選取120幅缺陷玻璃圖像作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的原始圖像,并在訓(xùn)練中分別通過加入動量因子、自適應(yīng)調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)效率、引入陡度因子3種改進措施提高識別率。算法均方誤差曲線如圖3所示。

    在圖3中,橫坐標表示迭代次數(shù),縱坐標表示均方誤差,上方實線表示均方誤差性能,中間虛線表示在訓(xùn)練過程中的最優(yōu)均方誤差,最下方點畫線表示期望均方誤差。

    由圖3(a)-圖3(d)比較可知,當?shù)螖?shù)在500次時,只有引入陡度因子的方法可使最優(yōu)誤差與期望誤差最為接近,且誤差曲線下降平穩(wěn),未出現(xiàn)較大抖動,從而進一步驗證了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類的準確性。應(yīng)用函數(shù)sim對樣本進行仿真分析,采用競爭輸出的方式,即神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點互相競爭,用4個輸出節(jié)點中的最大值確定勝利者,確定勝者為1,其余為0。若輸出結(jié)果與相應(yīng)目標輸出相同,則判斷為目標缺陷。部分輸出數(shù)據(jù)如表1所示。

    將表1所有數(shù)據(jù)結(jié)果進行分類統(tǒng)計,統(tǒng)計結(jié)果如表2所示。經(jīng)分析可知,玻璃缺陷的識別率為88%,分類基本準確,但某些測試樣本判斷錯誤。導(dǎo)致該現(xiàn)象的原因可能是缺陷形狀不確定,以及前期圖像預(yù)處理與特征提取造成了特征信息損失,從而引起誤判,降低了識別率,因此需要對圖像處理算法作進一步改進。

    4 結(jié)語

    本文在經(jīng)典BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)上引入自適應(yīng)調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)效率、陡度因子、動量因子3種改進算法,并進行對比實驗。由誤差性能曲線分析得出,引入陡度因子的方法可使均方誤差與期望均方誤差最為接近,網(wǎng)絡(luò)收斂性最快且識別率最高。通過樣本玻璃的實驗分析,結(jié)果表明,系統(tǒng)缺陷識別率可達88%。然而該實驗是在實驗室而非生產(chǎn)環(huán)境中進行的,下一步需要轉(zhuǎn)移工作環(huán)境。另外,當前系統(tǒng)識別率只有88%,雖然能夠基本準確識別出缺陷種類,但識別種類較少,還需對分類算法進行不斷優(yōu)化。

    參考文獻:

    [1] 王飛. 基于機器視覺的玻璃質(zhì)量在線檢測系統(tǒng)研究[D]. 洛陽:河南科技大學(xué),2010.

    [2] 劉懷廣,陳幼平. 浮法玻璃缺陷在線識別技術(shù)的研究[J]. 小型微型計算機系統(tǒng),2011,6(4):738-742.

    [3] 陳通,石端虎,王輝,等. 基于虛擬儀器的玻璃微裂紋監(jiān)控系統(tǒng)的應(yīng)用研究[J]. 電子設(shè)計工程,2013,21(24):184-186.

    [4] WEI G,MA S. Implicit and explicit camera calibration:theory and experiments[J]. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 1994, 16(5): 469-480.

    [5] STRATHY N W,SAID F,SUEN C Y. A Sequential method of extracting contour chains from an image[J]. IEEE Pattern Recognition,1994,2:580-582.

    [6] EAM K T,DINESH P M. A transputer-based automated visual inspection system for electronic devices and PCBs[J]. Optics and Lasers in Engineering,1995,12(8):161-180.

    [7] FRANCESCO ADAMO,F(xiàn)ILIPPO ATTIVISSIMO,ATTILIO DI NISIO,et al. An online defects inspection system for satin glass based on machine vision[C].International Instrumentation and Measurement Technology Conference,2009.

    [8] 王建雙. 基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器設(shè)計與研究[D]. 哈爾濱:哈爾濱理工大學(xué),2009.

    [9] PENG X,CHEN Y,YU W,et al. An online defects inspection method for float glass fabrication based on machine vision[J]. The International Journal of Advanced Manufacturing Technology,2008,39:1180-1189.

    [10] 喻賓揚,王召巴. 玻璃缺陷檢測新方法的研究[J]. 傳感器與微系統(tǒng),2008(8):60-62.

    [11] 王麗亞. 圖像的特征提取和分類[D]. 西安:西安電子科技大學(xué),2006.

    [12] 李玉鑒. 前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中隱層神經(jīng)元數(shù)目的一種直接估計方法[J]. 計算機學(xué)報,1999,22(11):1204-1208.

    [13] 董長虹. MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與應(yīng)用[M]. 北京:國防工業(yè)出版社,2005.

    [14] 馮超. 基于DSP的圖像識別算法研究[D]. 天津:天津大學(xué),2007.

    [15] 史春朝. BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的改進及其在PID控制中的應(yīng)用研究[D]. 天津:天津大學(xué),2006.

    [16] 王智文,劉美玲,黃秋鳳. 基于改進BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)車型識別的研究[J]. 廣西工學(xué)院學(xué)報,2008,19(3):23-26.

    [17] 吳仕勇. 基于數(shù)值計算方法的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及遺傳算法的優(yōu)化研究[D]. 廣州:華南師范大學(xué),2006.

    [18] 徐月美,張虹,姜薇. 改進BP算法的研究及應(yīng)用[J]. 微計算機信息,2009,25(8):170-173.

    [19] LIU YISHU,YANG LIHUA,SUN QIAN. Contour-based moment invariants and their application to the recognition of object shapes[J]. Journal of Image and Graphics,2004,9(3):308-313.

    [20] 袁紅春,熊范綸,淮曉永. 一種估計前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中隱層神經(jīng)元數(shù)目的新方法[J]. 小型微型計算機系統(tǒng),2003,24(4):657-660.

    (責(zé)任編輯:黃 ?。?/p>

    猜你喜歡
    BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
    基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的北京市房價預(yù)測研究
    商情(2016年43期)2016-12-23 14:23:13
    一種基于OpenCV的車牌識別方法
    基于遺傳算法—BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的乳腺腫瘤輔助診斷模型
    一種基于改進BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測T/R組件溫度的方法
    基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的光通信系統(tǒng)故障診斷
    科技視界(2016年26期)2016-12-17 17:57:49
    提高BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)速率的算法研究
    考試周刊(2016年21期)2016-12-16 11:02:03
    就bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)銀行選址模型的相關(guān)研究
    基于DEA—GA—BP的建設(shè)工程評標方法研究
    價值工程(2016年30期)2016-11-24 13:17:31
    基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的旅行社發(fā)展方向研究
    商情(2016年39期)2016-11-21 09:30:36
    復(fù)雜背景下的手勢識別方法
    国产爽快片一区二区三区| 51午夜福利影视在线观看| 国产女主播在线喷水免费视频网站| 最黄视频免费看| 成人18禁高潮啪啪吃奶动态图| 夜夜骑夜夜射夜夜干| 日韩一区二区三区影片| 人妻 亚洲 视频| 免费女性裸体啪啪无遮挡网站| av福利片在线| 两个人看的免费小视频| 亚洲av综合色区一区| 成人午夜精彩视频在线观看| 日韩av在线免费看完整版不卡| 亚洲国产av新网站| 日本wwww免费看| 国产99久久九九免费精品| 777久久人妻少妇嫩草av网站| 一级黄片播放器| 亚洲欧美激情在线| 久久精品亚洲熟妇少妇任你| 无限看片的www在线观看| 国产精品一区二区精品视频观看| 50天的宝宝边吃奶边哭怎么回事| 久久久久久久精品精品| 一区二区三区四区激情视频| 老司机影院成人| 亚洲精品国产av蜜桃| 免费黄频网站在线观看国产| 午夜影院在线不卡| 国产午夜精品一二区理论片| 亚洲人成网站在线观看播放| 午夜福利,免费看| 亚洲av日韩精品久久久久久密 | 女性生殖器流出的白浆| 最近中文字幕2019免费版| 天天躁夜夜躁狠狠久久av| 日韩av免费高清视频| 免费在线观看视频国产中文字幕亚洲 | 国产精品三级大全| 日韩一本色道免费dvd| 国产一区亚洲一区在线观看| 老司机亚洲免费影院| av天堂在线播放| 成人亚洲精品一区在线观看| 日韩大片免费观看网站| 高清欧美精品videossex| 精品人妻1区二区| 视频区欧美日本亚洲| 一区二区三区精品91| av一本久久久久| 亚洲精品第二区| 少妇被粗大的猛进出69影院| 欧美日韩成人在线一区二区| 人人澡人人妻人| 99热全是精品| 19禁男女啪啪无遮挡网站| 成人黄色视频免费在线看| 人人妻人人添人人爽欧美一区卜| 亚洲国产成人一精品久久久| 人体艺术视频欧美日本| 日韩大片免费观看网站| 久久精品亚洲熟妇少妇任你| 另类亚洲欧美激情| 欧美日韩成人在线一区二区| 一级毛片女人18水好多 | 国产97色在线日韩免费| 女性被躁到高潮视频| 美女午夜性视频免费| 男女免费视频国产| 中国国产av一级| 秋霞在线观看毛片| av有码第一页| 久久久久视频综合| 少妇 在线观看| 国产精品久久久人人做人人爽| 电影成人av| 91麻豆av在线| 欧美黄色淫秽网站| 免费高清在线观看日韩| 伊人亚洲综合成人网| 操美女的视频在线观看| 黄片播放在线免费| 无限看片的www在线观看| 欧美成人午夜精品| 国产在线观看jvid| 捣出白浆h1v1| 肉色欧美久久久久久久蜜桃| 天天操日日干夜夜撸| 中文欧美无线码| 黄色片一级片一级黄色片| 国产片内射在线| 啦啦啦中文免费视频观看日本| 午夜福利影视在线免费观看| 一二三四在线观看免费中文在| 999久久久国产精品视频| 巨乳人妻的诱惑在线观看| 亚洲av美国av| 亚洲成色77777| 国产黄色免费在线视频| 亚洲免费av在线视频| 欧美久久黑人一区二区| 9色porny在线观看| 国产熟女欧美一区二区| 精品国产一区二区三区久久久樱花| 免费观看人在逋| 天天躁夜夜躁狠狠久久av| 日本wwww免费看| √禁漫天堂资源中文www| 亚洲精品久久午夜乱码| 2021少妇久久久久久久久久久| 久久人人爽人人片av| 免费黄频网站在线观看国产| 国产91精品成人一区二区三区 | 亚洲精品日本国产第一区| 在线亚洲精品国产二区图片欧美| 91麻豆精品激情在线观看国产 | 欧美大码av| 妹子高潮喷水视频| 亚洲成色77777| 少妇的丰满在线观看| 丝袜脚勾引网站| kizo精华| 国产国语露脸激情在线看| 国产免费一区二区三区四区乱码| 一区二区日韩欧美中文字幕| 国产精品一国产av| 亚洲av片天天在线观看| h视频一区二区三区| 91国产中文字幕| 日日夜夜操网爽| 极品少妇高潮喷水抽搐| 久久久国产精品麻豆| 90打野战视频偷拍视频| 午夜日韩欧美国产| 久久久久网色| 18禁观看日本| 少妇精品久久久久久久| 日韩欧美一区视频在线观看| 一二三四社区在线视频社区8| 性色av乱码一区二区三区2| 国产色视频综合| 自拍欧美九色日韩亚洲蝌蚪91| 日本av手机在线免费观看| 亚洲午夜精品一区,二区,三区| 久久久久久免费高清国产稀缺| 天天影视国产精品| 成年人免费黄色播放视频| 亚洲激情五月婷婷啪啪| 亚洲国产欧美在线一区| 热re99久久国产66热| 女人被躁到高潮嗷嗷叫费观| av网站免费在线观看视频| 9色porny在线观看| 国产真人三级小视频在线观看| 视频在线观看一区二区三区| 大片免费播放器 马上看| 波多野结衣av一区二区av| 日韩av不卡免费在线播放| 黄色怎么调成土黄色| 欧美变态另类bdsm刘玥| 亚洲一区二区三区欧美精品| 色播在线永久视频| 蜜桃在线观看..| 国产成人av教育| 欧美国产精品va在线观看不卡| 国产精品国产av在线观看| 欧美人与性动交α欧美精品济南到| 高清不卡的av网站| 国产一区有黄有色的免费视频| 久久精品成人免费网站| 午夜福利视频精品| 日韩精品免费视频一区二区三区| 69精品国产乱码久久久| 手机成人av网站| 亚洲,欧美,日韩| 精品久久久久久电影网| 激情视频va一区二区三区| 国产免费现黄频在线看| 国产精品三级大全| 老熟女久久久| 嫁个100分男人电影在线观看 | 99re6热这里在线精品视频| 精品一区二区三区四区五区乱码 | 丝袜美腿诱惑在线| 亚洲精品久久午夜乱码| 久久精品aⅴ一区二区三区四区| 国产精品一国产av| 97人妻天天添夜夜摸| 19禁男女啪啪无遮挡网站| 91麻豆av在线| 99久久人妻综合| 伊人亚洲综合成人网| 国产av国产精品国产| 在线观看一区二区三区激情| 亚洲人成电影观看| 在线 av 中文字幕| 国产精品九九99| av网站在线播放免费| 欧美 日韩 精品 国产| 黄频高清免费视频| 亚洲av电影在线观看一区二区三区| 嫩草影视91久久| 欧美精品一区二区大全| 一级毛片我不卡| 亚洲视频免费观看视频| 少妇的丰满在线观看| 国产无遮挡羞羞视频在线观看| 人体艺术视频欧美日本| 一区二区三区四区激情视频| 国产一卡二卡三卡精品| 七月丁香在线播放| 午夜精品国产一区二区电影| 又大又爽又粗| 色播在线永久视频| 日本黄色日本黄色录像| 成人三级做爰电影| 午夜精品国产一区二区电影| 一级片免费观看大全| 啦啦啦在线免费观看视频4| 国产真人三级小视频在线观看| 欧美人与性动交α欧美精品济南到| 五月天丁香电影| 精品人妻熟女毛片av久久网站| 一本—道久久a久久精品蜜桃钙片| 韩国高清视频一区二区三区| 欧美精品一区二区大全| 一本大道久久a久久精品| 午夜福利,免费看| 精品欧美一区二区三区在线| 丝瓜视频免费看黄片| 日韩人妻精品一区2区三区| 美女福利国产在线| 欧美人与善性xxx| 精品久久蜜臀av无| 黑人巨大精品欧美一区二区蜜桃| 日韩一本色道免费dvd| netflix在线观看网站| 亚洲第一青青草原| 国产激情久久老熟女| 18禁观看日本| 男人操女人黄网站| 777久久人妻少妇嫩草av网站| 亚洲成色77777| 久久ye,这里只有精品| 亚洲国产精品国产精品| 精品国产乱码久久久久久小说| 九色亚洲精品在线播放| 国产福利在线免费观看视频| 热re99久久国产66热| 黄片小视频在线播放| 两人在一起打扑克的视频| 欧美亚洲日本最大视频资源| 免费高清在线观看视频在线观看| 美女国产高潮福利片在线看| 亚洲九九香蕉| 9191精品国产免费久久| 人人妻人人爽人人添夜夜欢视频| svipshipincom国产片| 亚洲伊人色综图| 久久性视频一级片| 久久人人爽人人片av| 成年美女黄网站色视频大全免费| 大片免费播放器 马上看| 午夜福利,免费看| 午夜激情久久久久久久| tube8黄色片| 又大又黄又爽视频免费| 精品少妇一区二区三区视频日本电影| 最近中文字幕2019免费版| 亚洲精品久久午夜乱码| 亚洲,欧美,日韩| 男女边吃奶边做爰视频| 日韩视频在线欧美| 精品久久久久久电影网| www.自偷自拍.com| 别揉我奶头~嗯~啊~动态视频 | 在线观看免费视频网站a站| 青草久久国产| 午夜福利免费观看在线| 亚洲av国产av综合av卡| 男男h啪啪无遮挡| 一个人免费看片子| 免费女性裸体啪啪无遮挡网站| 大片电影免费在线观看免费| 久久精品久久久久久久性| 最近中文字幕2019免费版| 熟女少妇亚洲综合色aaa.| 一级a爱视频在线免费观看| 久久久久精品国产欧美久久久 | 久久精品成人免费网站| 午夜免费鲁丝| 嫩草影视91久久| 久久人妻熟女aⅴ| 国产高清国产精品国产三级| 免费在线观看影片大全网站 | 久久久久视频综合| 一级黄片播放器| 大香蕉久久网| 中文字幕色久视频| 99热全是精品| 亚洲av电影在线进入| 多毛熟女@视频| 国产欧美日韩一区二区三区在线| 中文字幕人妻丝袜制服| 亚洲精品国产色婷婷电影| 国产精品久久久av美女十八| 国产精品亚洲av一区麻豆| 狠狠精品人妻久久久久久综合| 两性夫妻黄色片| 国产老妇伦熟女老妇高清| 国产高清不卡午夜福利| 亚洲欧美一区二区三区久久| 99精国产麻豆久久婷婷| 日本wwww免费看| 日韩一区二区三区影片| 超色免费av| 在现免费观看毛片| 在线精品无人区一区二区三| 精品久久蜜臀av无| 老司机亚洲免费影院| 国产成人系列免费观看| 看十八女毛片水多多多| 日本vs欧美在线观看视频| 美女国产高潮福利片在线看| 亚洲国产日韩一区二区| 久久青草综合色| 尾随美女入室| 人人澡人人妻人| 亚洲精品一二三| 亚洲国产中文字幕在线视频| 男人添女人高潮全过程视频| 国产男女内射视频| 80岁老熟妇乱子伦牲交| 国产高清videossex| 精品视频人人做人人爽| 国产精品人妻久久久影院| 伊人久久大香线蕉亚洲五| 美女主播在线视频| 欧美日韩亚洲高清精品| 中文字幕人妻熟女乱码| 18禁观看日本| 菩萨蛮人人尽说江南好唐韦庄| 男人舔女人的私密视频| bbb黄色大片| 欧美亚洲日本最大视频资源| av福利片在线| 亚洲av成人不卡在线观看播放网 | 久久99热这里只频精品6学生| 亚洲,欧美,日韩| 两个人看的免费小视频| 十八禁网站网址无遮挡| 啦啦啦视频在线资源免费观看| 99re6热这里在线精品视频| 黑人欧美特级aaaaaa片| 国产一区二区三区综合在线观看| 国产av国产精品国产| 欧美日本中文国产一区发布| 久久99热这里只频精品6学生| 亚洲久久久国产精品| 丰满迷人的少妇在线观看| 欧美老熟妇乱子伦牲交| 两个人看的免费小视频| 欧美日本中文国产一区发布| 亚洲中文日韩欧美视频| 叶爱在线成人免费视频播放| 精品久久久精品久久久| 亚洲欧美精品自产自拍| 欧美精品亚洲一区二区| 这个男人来自地球电影免费观看| 亚洲熟女毛片儿| 国产黄色免费在线视频| 超碰97精品在线观看| 国产色视频综合| 秋霞在线观看毛片| 男女之事视频高清在线观看 | 热99国产精品久久久久久7| 两个人免费观看高清视频| 亚洲精品日韩在线中文字幕| 精品高清国产在线一区| 亚洲人成网站在线观看播放| 日本vs欧美在线观看视频| 一区二区三区激情视频| 叶爱在线成人免费视频播放| 黄片播放在线免费| 国产淫语在线视频| 亚洲国产av新网站| 啦啦啦啦在线视频资源| 国产成人精品久久二区二区91| 国产成人免费无遮挡视频| 国产又色又爽无遮挡免| 日本vs欧美在线观看视频| 激情视频va一区二区三区| 亚洲av日韩在线播放| 在线观看免费高清a一片| 91麻豆精品激情在线观看国产 | 2018国产大陆天天弄谢| 国产又色又爽无遮挡免| 亚洲欧美日韩高清在线视频 | 国产一卡二卡三卡精品| 日本av手机在线免费观看| 久久鲁丝午夜福利片| 99国产精品99久久久久| 狠狠婷婷综合久久久久久88av| 最近手机中文字幕大全| 大型av网站在线播放| 狂野欧美激情性bbbbbb| 久久性视频一级片| 999久久久国产精品视频| 国产一区二区在线观看av| 精品亚洲成国产av| 欧美中文综合在线视频| 一本一本久久a久久精品综合妖精| 日本av手机在线免费观看| 黄色一级大片看看| 欧美日韩国产mv在线观看视频| 免费女性裸体啪啪无遮挡网站| 亚洲一区中文字幕在线| 免费看十八禁软件| 婷婷色av中文字幕| 精品国产一区二区久久| 国产又爽黄色视频| 搡老乐熟女国产| 一本一本久久a久久精品综合妖精| 看免费av毛片| 成在线人永久免费视频| 亚洲午夜精品一区,二区,三区| 日韩av在线免费看完整版不卡| 韩国高清视频一区二区三区| av福利片在线| 亚洲国产毛片av蜜桃av| 亚洲精品国产色婷婷电影| 国产精品二区激情视频| 王馨瑶露胸无遮挡在线观看| 亚洲一码二码三码区别大吗| 亚洲三区欧美一区| 免费在线观看黄色视频的| 国产野战对白在线观看| 国产精品欧美亚洲77777| 亚洲精品一二三| av国产精品久久久久影院| 人人妻人人澡人人爽人人夜夜| 我要看黄色一级片免费的| 老鸭窝网址在线观看| 丰满饥渴人妻一区二区三| 日本一区二区免费在线视频| 国产日韩欧美在线精品| 中国国产av一级| 一本大道久久a久久精品| 大香蕉久久网| 国产精品久久久久成人av| 一级片免费观看大全| 丰满饥渴人妻一区二区三| 99热国产这里只有精品6| 国产亚洲精品第一综合不卡| svipshipincom国产片| 99国产精品免费福利视频| 91精品国产国语对白视频| 欧美日韩综合久久久久久| 久久久久网色| 香蕉国产在线看| 久久精品国产a三级三级三级| 大码成人一级视频| 久久av网站| 在线观看免费高清a一片| 久久人妻熟女aⅴ| 又紧又爽又黄一区二区| 婷婷色综合大香蕉| 91成人精品电影| 免费av中文字幕在线| 亚洲男人天堂网一区| 精品少妇内射三级| 亚洲国产精品一区二区三区在线| 日韩中文字幕欧美一区二区 | 男女无遮挡免费网站观看| 久久热在线av| 成人亚洲欧美一区二区av| 9热在线视频观看99| 欧美成狂野欧美在线观看| 国产在线一区二区三区精| 午夜激情久久久久久久| 久久精品国产亚洲av涩爱| 丰满少妇做爰视频| 免费看十八禁软件| 欧美+亚洲+日韩+国产| 亚洲综合色网址| 久久av网站| 91精品伊人久久大香线蕉| 久久人妻福利社区极品人妻图片 | 国产国语露脸激情在线看| 搡老岳熟女国产| av天堂久久9| 亚洲中文av在线| 国产老妇伦熟女老妇高清| 亚洲激情五月婷婷啪啪| 中文字幕制服av| 少妇的丰满在线观看| 1024香蕉在线观看| 99九九在线精品视频| 久久久亚洲精品成人影院| 美女视频免费永久观看网站| 最新在线观看一区二区三区 | 国产精品人妻久久久影院| a级片在线免费高清观看视频| 黄色毛片三级朝国网站| 男女之事视频高清在线观看 | 男的添女的下面高潮视频| 一边摸一边抽搐一进一出视频| 高清黄色对白视频在线免费看| 精品少妇一区二区三区视频日本电影| 午夜老司机福利片| 丁香六月天网| 精品久久蜜臀av无| 成人午夜精彩视频在线观看| 91精品伊人久久大香线蕉| 男的添女的下面高潮视频| 晚上一个人看的免费电影| 777米奇影视久久| 男女床上黄色一级片免费看| 我要看黄色一级片免费的| 国产黄频视频在线观看| 精品亚洲成a人片在线观看| 久久久精品94久久精品| 国产精品一区二区在线观看99| 手机成人av网站| 欧美日韩福利视频一区二区| 日韩电影二区| 久久国产亚洲av麻豆专区| 交换朋友夫妻互换小说| 999久久久国产精品视频| 熟女少妇亚洲综合色aaa.| 国产欧美亚洲国产| 老司机在亚洲福利影院| 亚洲欧洲国产日韩| 午夜免费男女啪啪视频观看| 丰满少妇做爰视频| 国产黄频视频在线观看| 国产精品久久久av美女十八| 亚洲精品久久午夜乱码| 国产成人精品无人区| 欧美亚洲日本最大视频资源| 又粗又硬又长又爽又黄的视频| www.999成人在线观看| 欧美国产精品va在线观看不卡| 日本色播在线视频| 美女中出高潮动态图| 日日爽夜夜爽网站| 久久久亚洲精品成人影院| 老熟女久久久| 久久影院123| 肉色欧美久久久久久久蜜桃| 国产一级毛片在线| 国产精品免费大片| 久久女婷五月综合色啪小说| 97精品久久久久久久久久精品| 亚洲伊人久久精品综合| 久久av网站| 99国产精品一区二区三区| 波多野结衣一区麻豆| 精品视频人人做人人爽| 精品少妇内射三级| 超色免费av| 欧美精品高潮呻吟av久久| 高潮久久久久久久久久久不卡| 高清黄色对白视频在线免费看| 亚洲精品国产av蜜桃| 丰满人妻熟妇乱又伦精品不卡| 老司机影院毛片| 激情视频va一区二区三区| 亚洲国产欧美在线一区| av有码第一页| 国产视频一区二区在线看| 最新在线观看一区二区三区 | 伦理电影免费视频| 久久人妻福利社区极品人妻图片 | 各种免费的搞黄视频| 久久精品国产亚洲av涩爱| 9热在线视频观看99| 菩萨蛮人人尽说江南好唐韦庄| 黄片小视频在线播放| 久久精品亚洲熟妇少妇任你| 操出白浆在线播放| 免费看不卡的av| 欧美人与性动交α欧美软件| 99精品久久久久人妻精品| av视频免费观看在线观看| 国产在视频线精品| 美女主播在线视频| 另类亚洲欧美激情| 国产精品久久久久成人av| 日韩伦理黄色片| 国产欧美日韩一区二区三 | 欧美成人午夜精品| av又黄又爽大尺度在线免费看| 五月开心婷婷网| 亚洲欧美激情在线| 777米奇影视久久| 色94色欧美一区二区| 黄网站色视频无遮挡免费观看| 91麻豆av在线| 90打野战视频偷拍视频| 激情视频va一区二区三区| 一边亲一边摸免费视频| 欧美日韩综合久久久久久| 悠悠久久av| 免费av中文字幕在线| 中文字幕人妻丝袜制服| 久久久久久久国产电影| 久久影院123| 99国产精品一区二区蜜桃av | 精品一区在线观看国产| 狠狠婷婷综合久久久久久88av| 亚洲专区中文字幕在线| 国产一区二区 视频在线| 纵有疾风起免费观看全集完整版|