• <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 ?

    剎車片表面缺陷的圖像檢測方法

    2020-06-16 01:41:02韓志瑋高美鳳
    應用光學 2020年3期
    關(guān)鍵詞:灰度級剎車片特征參數(shù)

    韓志瑋,高美鳳

    (1. 江南大學 輕工過程先進控制教育部重點實驗室,江蘇 無錫 214122;2. 江南大學 物聯(lián)網(wǎng)工程學院,江蘇 無錫 214122)

    引言

    剎車片是汽車制動系統(tǒng)重要的安全部件,它的質(zhì)量直接影響到剎車系統(tǒng)的性能。在壓制生產(chǎn)的過程中,剎車片的摩擦塊表面容易出現(xiàn)凹陷、毛刺等缺陷。目前生產(chǎn)廠家都是靠人工目測篩選摩擦面出現(xiàn)缺陷的產(chǎn)品,但是人工檢測方法效率低下,并不能適應于大規(guī)模的生產(chǎn)環(huán)境。隨著機器視覺和圖像處理技術(shù)的發(fā)展,基于機器視覺的自動檢測方法正逐漸替代人工檢測法,得到了廣泛的應用。江恒等[1]設計了基于機器視覺技術(shù)的自動檢測微光夜視儀整機的系統(tǒng);宋麗梅等[2]基于圖像處理技術(shù),提出了一種改進梯度幅值相似性的包裝缺陷檢測算法;魏永杰等[3]提出累積梯度的圖像法檢測裂縫缺陷的方法;曾強[4]等設計了一種基于機器視覺技術(shù)的剎車片輪廓缺陷檢測方法,創(chuàng)建匹配模板實現(xiàn)對圖像的快速對準,再利用差影法檢測輪廓缺陷;費成等[5]設計了基于機器視覺的汽車剎車片自動檢測系統(tǒng),完成了圖像獲取、圖像校準、圖像定位、尺寸測量、缺陷標示、字符識別等任務。

    目前現(xiàn)有的針對剎車片表面缺陷的自動檢測方法基本上是基于模板匹配的檢測方法,該方法需要提前制作標準剎車片樣本的模板用于比對分析。但由于市面上剎車片種類繁多,各個型號的剎車片外觀形狀及表面紋理情況均不相同,為每一種剎車片都制作標準模板,費時費力。由于剎車片表面粗糙不平滑,存在復雜不規(guī)則的紋理情況,在復雜背景紋理的情況下檢測缺陷有一定的難度?;叶裙采仃嘯6](gray level co-occurrence matrices,GLCM)是一種提取紋理特征的有效方法,能夠應用于織物圖像的紋理分析[7]、醫(yī)學圖像的目標分割[8]、工業(yè)鋼軌表面缺陷提取[9]等。聚類分析是一種數(shù)據(jù)分析的過程,可將相似性的數(shù)據(jù)進行聚類,是一種無監(jiān)督的數(shù)據(jù)分類方法[10],密度聚類[11](density-based spatial clustering of applications with noise,DBSCAN)是聚類分析的一種方法,可識別任意形狀的數(shù)據(jù)簇。將紋理信息提取出來后,可利用聚類分析的方法分析紋理數(shù)據(jù),從而達到發(fā)現(xiàn)異常數(shù)據(jù)的目的。

    為了避免模板匹配法繁瑣的模板制作過程,本文提出一種基于機器視覺的結(jié)合灰度共生矩陣和密度聚類的剎車片表面缺陷檢測新方法,利用灰度共生矩陣提取剎車片正常紋理及缺陷紋理的特征,進而通過密度聚類分析紋理數(shù)據(jù)。該方法能夠適用不同類型的剎車片表面缺陷檢測,根據(jù)剎車片摩擦面自身的紋理特征及缺陷部位的特征自動檢測缺陷。

    1 灰度共生矩陣

    灰度共生矩陣是由Haralick[6]等人于1973 年提出,它是一種通過研究灰度的空間相關(guān)特性來描述紋理的常用方法,其描述為在θ 方向上,相隔距離d 的一對像素分別具有灰度值i 和j 出現(xiàn)的概率,記為 p(i,j;d,θ)?;叶裙采仃嚨臉?gòu)建需要考慮4 個構(gòu)造因子的取值,包括方向(θ)、灰度級(N)、滑動窗口及步長(d)?;叶裙采仃嚬灿?4 個統(tǒng)計特征參數(shù),這些特征能夠很好地描述紋理圖像中像素之間的相鄰關(guān)系。這14 個特征包括角二階矩(angular second moment,ASM)、對比度(contrast,CON)、相關(guān)性(correlation,COR)、逆差矩(inverse difference moment,IDM)、熵(entropy,ENT)、方 差(variance,VAR)、均 值 和(sum of average,SOA)、方差和(sum of variance,SOV)、差方 差(difference of variance,DOV)、和 熵(sum of entropy,SOE)、差熵(difference of entropy,DOE)、最大相關(guān)系數(shù)(maximal correlation coefficient,MCC)和2 個相關(guān)性度量參數(shù)(information measures of correlation,IMOC)。其中后3 個參數(shù)是對前11 個參數(shù)的進一步描述,因此后3 個參數(shù)很少被采用[12]。由于不同的特征參數(shù)表示不同的紋理特征,需要確定灰度共生矩陣構(gòu)造因子的取值并從11 個參數(shù)中選取最適合用于分類的特征參數(shù)。首先通過角二階矩、熵、逆差矩、對比度這4 個最有描述能力的特征參數(shù)[13]確定構(gòu)造因子的選取,再利用線性相關(guān)性確定具有分類能力的特征參數(shù)。

    1.1 構(gòu)造因子的選取

    根據(jù)剎車片摩擦面圖像的實際紋理情況,在不同構(gòu)造因子的情況下分別計算3 種不同類型樣本的4 個特征參數(shù)的值。

    1) 角二階矩

    它是灰度共生矩陣像素值的平方和,反映圖像灰度分布均勻程度及紋理粗糙程度。

    2) 熵

    熵是圖像信息量的度量,反映圖像紋理的非均勻程度和復雜程度。

    3) 逆差矩

    逆差矩反映圖像的局部平穩(wěn)性。

    4) 對比度

    對比度是對圖像局部灰度變化量的描述,反映圖像的清晰度和紋理清晰程度。

    通過實驗結(jié)果的分析確定各個構(gòu)造參數(shù)的取值。樣本圖像像素為250×250,這3 種樣本如圖1所示,其中(a)為正常樣本,(b)為含凹陷缺陷部位的樣本,(c)為含毛刺缺陷部位的樣本,缺陷部位由黑色方框框出。從圖中可以看出,凹陷部分與正常部分有明顯的差別,凹陷部分紋理情況比較單一,且灰度值明顯低于正常部分;而毛刺部分較正常部位區(qū)別不明顯,只見灰度值稍低于正常部位,且一般情況下凹陷部位缺陷面積較小,毛刺部位缺陷面積會比較大。

    圖 1 正常紋理及含缺陷紋理樣本Fig. 1 Normal and defective texture samples

    1.1.1 方向參數(shù)的選擇

    方向參數(shù)θ 為灰度共生矩陣相鄰像素之間的 角 度 關(guān) 系。常 用 的θ 角 度 包 括0°、45°、90°、135°。當紋理呈現(xiàn)一定方向性時,灰度共生矩陣會在某個方向上差異較大[14]。固定滑動窗口尺寸和灰度級均為16,步長為1,計算3 個不同類型樣本的4 個不同方向的4 個特征參數(shù)的值之間的方差,實驗數(shù)據(jù)如表1 所示,由表中可見,不同方向上數(shù)據(jù)的方差較小,基本上約等于零。方差反映了數(shù)據(jù)的離散程度,方差的值越小說明數(shù)據(jù)離散程度越小,數(shù)據(jù)之間差異不明顯,故θ 角度影響較小,說明剎車片摩擦面紋理不具有特定的方向性。為了減小計算的復雜度與計算時間,本文θ 直接取值為0°。

    表 1 正常、凹陷、毛刺3 種樣本在不同方向的特征值之間的方差Table 1 Variance between eigenvalues of normal,concave,and burr samples in different directions

    1.1.2 灰度級的選擇

    圖 3 特征值—灰度級的關(guān)系曲線Fig. 3 Relation curves of eigenvalue-gray level

    灰度級為圖像壓縮后最大的像素等級,它指定生成的灰度共生矩陣的大小[15]。固化滑動窗口尺寸為16、步長為1、角度為0°,灰度級取值8、16、32、64、128,分別進行不同灰度級下特征值的計算,得到特征值—灰度級曲線關(guān)系如圖3 所示。從實驗結(jié)果看出,當灰度級為8 時,熵、逆差矩、對比度3 種特征值之間差距較小,只有角二階矩一個特征參數(shù)能夠明顯地區(qū)分;而當灰度級逐漸增大,不同樣本的熵、逆差矩、對比度3 種特征值之間差距逐漸增大,能夠區(qū)分不同的樣本;當灰度級達到64 及以上時,角二階矩特征的變化逐漸不明顯,此時失去區(qū)分各個樣本的能力。由于灰度級較大會增加灰度共生矩陣的維數(shù),從而引起運算時間增加,故灰度級應盡可能縮小。為了使盡可能多的特征參數(shù)能夠區(qū)分不同的樣本,同時又考慮運算時間成本的問題,本文最終確定灰度級的取值為16。

    1.1.3 滑動窗口尺寸的選擇

    滑動窗口尺寸為遍歷圖像的窗口大小,即為要劃分若干小窗口的尺寸。固化灰度級為16、方向為0°、步長為1,取滑動窗口尺寸為8、12、16、20、24、32、48、64,計算不同窗口尺寸下3 種不同樣本的特征值,實驗結(jié)果如圖4 所示。由圖中可見,在窗口尺寸為16 至48 之間時,大部分特征值之間差距較大,易于區(qū)分;對于缺陷樣本而言,當滑動窗口大于24 時,各個特征值的變化極小。經(jīng)統(tǒng)計,樣本中凹陷尺寸像素大小約為30×30 左右,由于凹陷缺陷部位較小,當滑動窗口尺寸逐漸增大,滑動窗口內(nèi)包含凹陷部分以外的正常部分也逐漸變多,為了盡可能準確地表征凹陷部分紋理特征,準確的滑動窗口的尺寸應盡可能的小,最終選取的滑動窗口尺寸為16。

    圖 4 特征值—滑動窗口尺寸的關(guān)系曲線Fig. 4 Relation curves of eigenvalue-sliding window size

    1.1.4 步長的選擇

    步長的值會影響灰度共生矩陣特征參數(shù)的計算結(jié)果,步長的取值不宜過大,步長過大會造成兩像元之間的像素信息丟失增大,影響紋理特征的準確性[16],在步長分別為1~8 及灰度級為16、滑動窗口為16×16、方向為0°的情況下構(gòu)造灰度共生矩陣,計算4 個常用特征參數(shù),構(gòu)造步長與特征量之間的關(guān)系曲線如圖5 所示。從圖中可以看出,大部分特征在步長大于3 的時候變化比較平緩,說明此時提取的特征比較穩(wěn)定,且不同樣本之間特征值差異明顯,能更好地用來做區(qū)分,因此本文選取的步長為4。

    1.2 特征參數(shù)的選取

    Pearson 相關(guān)系數(shù)[17]是度量變量之間的相關(guān)性的常用準則,能表示特征之間的相關(guān)程度。通過計算Pearson 相關(guān)系數(shù)可以篩選出適于作聚類分析的特征。Pearson 相關(guān)系數(shù)定義為2 個變量之間的協(xié)方差和標準差的商,即:

    式中:cov(X,Y)表示變量X 和Y 的協(xié)方差; σX和σY分別為變量X 和Y 的標準差;ρ 為變量X 和Y 的Pearson 相關(guān)系數(shù)。ρ 的絕對值越大,表明2 個變量之間的相關(guān)性越強。

    圖 5 特征值—步長的關(guān)系曲線Fig. 5 Relation curves of eigenvalue-step

    采用該方法計算11 個特征中每2 個特征之間的相關(guān)系數(shù)并取絕對值,得到的相關(guān)系數(shù)矩陣如表2 所示。本文將線性相關(guān)系數(shù)閾值設置為0.85,兩個特征參數(shù)之間的相關(guān)系數(shù)大于0.85 的即認為有較強的相關(guān)性,否則認為相關(guān)性較低。分析表2中的數(shù)據(jù),可將特征參數(shù)分為6 組,每組內(nèi)相關(guān)性較強,各組之間相關(guān)性較弱。第1 組包括角二階矩、熵、逆差矩、和熵、差方差;第2 組包含均值和、和熵;第3 組包含逆差矩、和熵、差方差、差熵;第4 組包含對比度、差熵;第5 組包含方差、方差和;第6 組包含相關(guān)性。從每組中各選出一個特征參數(shù),這些參數(shù)之間的相關(guān)性較低,適合作為分類依據(jù)。最終選擇的結(jié)果為角二階矩、均值和、逆差矩、對比度、方差和、相關(guān)性。

    表 2 特征參數(shù)之間的線性相關(guān)矩陣Table 2 Linear correlation matrix between characteristic parameters

    2 密度聚類

    聚類分析能夠發(fā)現(xiàn)給定數(shù)據(jù)集中發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)元素之間的潛在聯(lián)系。DBSCAN 算法是基于密度的空間聚類算法中的典型代表,能夠在簇數(shù)未知的情況下,完成對形狀不規(guī)則的、具有噪聲的數(shù)據(jù)集的聚類。經(jīng)典的DBSCAN 聚類算法需要人為手動設定Eps 和Minpts 參數(shù)[18],因而根據(jù)數(shù)據(jù)集自身的空間分布特性,利用K-平均最鄰近算法[19](Kaverage nearest neighbor,K-ANN)和數(shù)學期望法自動確定Eps 和Minpts 參數(shù)集。

    采用K-平均最近鄰法生成Eps 列表,通過計算數(shù)據(jù)集D 的距離分布矩陣[20]:

    式中:n 為數(shù)據(jù)集D 中對象的數(shù)量; dist(i,j)為數(shù)據(jù)集D 中對象i 與對象j 之間的距離。

    依次求出每個Eps 參數(shù)對應的Eps 鄰域?qū)ο髷?shù)量,并計算所有對象的Eps 鄰域?qū)ο髷?shù)量的數(shù)學期望值,作為數(shù)據(jù)集D 的鄰域密度閾值Minpts 參數(shù),表示為

    式中Pi為第i 個對象的Eps 鄰域?qū)ο髷?shù)。

    Eps 和Minpts 參數(shù)列表生成后,根據(jù)聚類簇數(shù)與K 值的關(guān)系自適應確定最優(yōu)參數(shù)。利用每個K 值對應的Eps 和Minpts 值對數(shù)據(jù)集D 進行聚類分析,統(tǒng)計不同K 值下所生成的簇數(shù),得到聚類簇數(shù)與K 值的關(guān)系。當簇數(shù)隨著K 值趨于穩(wěn)定(連續(xù)4 個以上不同K 值情況下的簇數(shù)不變)時,認為此簇數(shù)為最佳聚類簇數(shù),取該簇數(shù)對應的最大的K 值即為最佳K 值,該K 值對應的Eps 和Minpts值為自動確定的最佳參數(shù)值。

    由于剎車片摩擦面缺陷主要存在兩種情況,較小的凹陷部位和較大的毛刺部位,在聚類分析時,兩種不同的缺陷部位產(chǎn)生的數(shù)據(jù)結(jié)果不一樣。正常樣本及兩種不同缺陷樣本聚類簇數(shù)與K 值的關(guān)系如圖6 所示,從圖中可以看出,只有毛刺樣本的簇數(shù)在隨著K 值的增大而出現(xiàn)兩次穩(wěn)定區(qū)間,而正常樣本及凹陷樣本最佳聚類簇數(shù)始終只有1 類。

    圖 6 簇數(shù)-K 值的關(guān)系曲線Fig. 6 Relation curves of cluster number-K value

    3 缺陷檢測方法的流程

    本文將灰度共生矩陣與聚類分析相結(jié)合,利用灰度共生矩陣提取剎車片表面紋理特征構(gòu)造特征數(shù)據(jù)集,再用密度聚類方法分析數(shù)據(jù)集中的關(guān)聯(lián),缺陷檢測流程圖如圖7 所示。

    缺陷檢測方法的具體步驟如下:

    1) 通過工業(yè)相機、鏡頭、光源、支架搭建圖像采集平臺,采集剎車片摩擦塊的正面圖像,圖像像素為2 592×1 944。利用雙邊濾波進行圖像預處理,用Otsu 法、形態(tài)學等操作對圖像進行分割,提取各個摩擦面圖像,背景及鋼背部分的灰度值均被置為0,從而去除背景及鋼背對檢測結(jié)果造成的干擾。

    2) 將提取出的各塊摩擦面圖像分別切分成16×16 像素尺寸的小窗口,為每一個小窗口構(gòu)建灰度共生矩陣,其方向為0°,步長為3,灰度級為16,然后計算角二階矩、均值和、逆差矩、對比度、方差、相關(guān)性這6 個特征值作為六維特征向量,所有小窗口的特征向量即構(gòu)成了用于聚類分析的數(shù)據(jù)集。

    3) 對數(shù)據(jù)集進行去零點處理,同時利用PCA 算法降維,將六維數(shù)據(jù)降至二維數(shù)據(jù),去除冗余數(shù)據(jù)的同時便于進行數(shù)據(jù)的可視化,然后利用自適應DBSCAN 算法對處理后的數(shù)據(jù)進行聚類分析。

    圖 7 缺陷檢測方法流程圖Fig. 7 Flow chart of defects detection method

    4) 在聚類過程中,若出現(xiàn)2 個及以上最佳聚類簇數(shù)的穩(wěn)定區(qū)間,則立即判斷該樣本為含有毛刺缺陷樣本,否則需要做進一步的判斷是否存在凹陷缺陷,通過計算少量噪聲點對應圖像的均值和,將其與正常聚類的數(shù)據(jù)點對應圖像的均值和相比較,若噪聲點中存在均值和低于正常數(shù)據(jù)的點,該點即為凹陷部位而產(chǎn)生的異常點,可將該異常點數(shù)據(jù)對應的滑動小窗口在摩擦面圖像上框出,顯示凹陷缺陷的部位。

    4 實驗結(jié)果與分析

    本實驗使用的計算機硬件配置為Intel Core I5-7200U 四核2.7 GHz CPU 處理器,8 G 內(nèi)存,開發(fā)環(huán)境為Window10 操作系統(tǒng),開發(fā)軟件為Spyder,采用Python 語言編程實現(xiàn)。

    采集兩種不同缺陷的剎車片的正面圖像如圖8所示,其中圖8(a)為具有凹陷缺陷的剎車片樣本,其最右邊一塊摩擦面上存在小部分的凹陷缺陷;圖8(b)為具有毛刺缺陷的剎車片樣本,其左右兩塊摩擦面的最外圍均比較毛糙,即為毛刺缺陷,缺陷部位均由黑色曲線標記出來。圖像預處理后,提取各個摩擦面的圖像如圖9 所示,圖9(a)、9(b)、9(c)分別為凹陷樣本分割出的3 塊摩擦面,圖9(d)、9(e)分別為毛刺樣本分割出的兩塊摩擦面,可見,除摩擦面正常保留下來外,背景及鋼背的灰度值均被置為零。

    圖 8 兩種不同缺陷的剎車片表面圖像Fig. 8 Brake pad surface image with two different defects

    圖 9 提取出的摩擦面圖像Fig. 9 Extracted friction surface image

    經(jīng)密度聚類后,凹陷樣本及毛刺樣本特征數(shù)據(jù)的聚類結(jié)果可視化如圖10 所示,圖中圓形點為正常聚類的數(shù)據(jù),叉形點為未被聚類的數(shù)據(jù),即為噪聲點。圖10(a)、10(b)、10(c)分別為凹陷樣本3 塊摩擦面對應的數(shù)據(jù)聚類結(jié)果,可見聚類簇數(shù)只有一類,為正常部位產(chǎn)生的數(shù)據(jù),凹陷部位產(chǎn)生的數(shù)據(jù)被檢測為噪聲點;圖10(d)、10(e)為毛刺樣本兩塊摩擦面對應的數(shù)據(jù)聚類結(jié)果。最佳聚類簇數(shù)有兩類(分別為正常部位與毛刺部位產(chǎn)生的數(shù)據(jù)),統(tǒng)計a、b、c 面中正常數(shù)據(jù)點的最小均值和以及噪聲點的均值和,結(jié)果如表3 所示。從表3 中可見只有摩擦面c 中出現(xiàn)了均值和低于正常窗口的噪聲點,該噪聲點即為異常點,從而判定摩擦面c 上存在缺陷部分。將該異常點對應的小窗口在摩擦面圖像中框出,如圖11所示,框出的部位正好為凹陷缺陷部位。從以上分析結(jié)果可以得出:根據(jù)缺陷檢測流程,凹陷及毛刺缺陷均可被檢測出。

    圖 10 特征數(shù)據(jù)聚類結(jié)果可視化Fig. 10 Clustering results visualization of feature data

    表 3 凹陷樣本3 塊摩擦面上噪聲點對應的均值和Table 3 Corresponding mean value sum of noise points on three friction surfaces of concave sample

    圖 11 凹陷樣本上框出的異常點Fig. 11 Anomalous points on concave sample

    針對本文提出的方法,統(tǒng)計誤檢率和漏檢率來衡量自動檢測的效果,其中誤檢率為在正常樣本被誤判為缺陷樣本的數(shù)量與全部正常樣本數(shù)量的比值,漏檢率為缺陷樣本中被判斷為正常樣本的數(shù)量與所有缺陷樣本的比值。通過試驗,取58 塊各個不同型號的剎車片,一共提取出120 塊摩擦面,其中正常的摩擦面70 塊,缺陷摩擦面50 塊,根據(jù)實驗統(tǒng)計結(jié)果,誤檢率為8%,漏檢率為6%。

    5 結(jié)論

    通過目前的研究發(fā)現(xiàn),本文提出的結(jié)合灰度共生矩陣及聚類分析的剎車片表面缺陷圖像檢測方法能夠根據(jù)剎車片摩擦面自身的紋理情況提取特征,并根據(jù)特征數(shù)據(jù)集聚類分析的結(jié)果自動判斷出是否存在缺陷部位,該方法不受剎車片型號及復雜表面紋理的限制,能夠適用于大多數(shù)型號的剎車片,不需要提前制作模板,避免了繁瑣的模板制作過程,節(jié)省了時間與成本。在實際工業(yè)生產(chǎn)的情況下,漏檢一般比誤檢造成的結(jié)果更嚴重,因而需要盡可能降低漏檢率。針對目前仍然存在一定的漏檢率,下一步準備進一步提高摩擦面的提取效果,盡可能地去除采集到的剎車片圖像中鋼背及背景的干擾、保持摩擦面邊緣的完整性,從而進一步降低一定的漏檢率。

    猜你喜歡
    灰度級剎車片特征參數(shù)
    粉末冶金航空剎車片:三萬里回國路,二十年礪劍心
    故障診斷中信號特征參數(shù)擇取方法
    基于特征參數(shù)化的木工CAD/CAM系統(tǒng)
    人眼可感知最多相鄰像素灰度差的全局圖像優(yōu)化方法*
    基于灰度直方圖的單一圖像噪聲類型識別研究
    軟件導刊(2018年4期)2018-05-15 08:31:14
    基于PSO-VMD的齒輪特征參數(shù)提取方法研究
    怎樣檢查愛車剎車片
    人民交通(2015年2期)2015-12-02 03:20:24
    一種汽車盤式剎車片
    統(tǒng)計特征參數(shù)及多分類SVM的局部放電類型識別
    電測與儀表(2015年7期)2015-04-09 11:40:04
    基于混沌加密的DCT域灰度級盲水印算法
    国产在线男女| 日韩视频在线欧美| 最近手机中文字幕大全| 亚洲av.av天堂| 亚洲电影在线观看av| 新久久久久国产一级毛片| 在现免费观看毛片| 日韩大片免费观看网站| av网站免费在线观看视频| 国产伦理片在线播放av一区| 成人一区二区视频在线观看| 国产亚洲av片在线观看秒播厂| 韩国高清视频一区二区三区| 美女cb高潮喷水在线观看| 少妇人妻久久综合中文| av.在线天堂| 小蜜桃在线观看免费完整版高清| 性色av一级| 美女内射精品一级片tv| 精品一区二区免费观看| 我的老师免费观看完整版| 久久亚洲国产成人精品v| 亚洲图色成人| 国产亚洲精品久久久com| 欧美另类一区| 久久精品国产自在天天线| 熟女电影av网| 少妇的逼水好多| 亚洲av不卡在线观看| 国产亚洲精品久久久com| 久久影院123| 久久99热这里只有精品18| 国产精品一区二区性色av| 国产成人一区二区在线| 精品人妻一区二区三区麻豆| 久久久久国产精品人妻一区二区| 高清欧美精品videossex| 搡老乐熟女国产| 国产精品无大码| 成人亚洲欧美一区二区av| 日韩欧美一区视频在线观看 | 久久久久国产网址| 高清视频免费观看一区二区| 老女人水多毛片| 日韩 亚洲 欧美在线| 亚洲欧美日韩卡通动漫| 日韩三级伦理在线观看| 蜜臀久久99精品久久宅男| 黄色日韩在线| 80岁老熟妇乱子伦牲交| 99热这里只有精品一区| 亚洲精品日本国产第一区| 国产成人免费无遮挡视频| 777米奇影视久久| 久久99蜜桃精品久久| 久久女婷五月综合色啪小说 | 久久久久国产网址| 国产色爽女视频免费观看| 国产精品国产三级国产专区5o| 日日摸夜夜添夜夜爱| 欧美另类一区| 国产免费一级a男人的天堂| 欧美一级a爱片免费观看看| 午夜激情福利司机影院| 卡戴珊不雅视频在线播放| 一级片'在线观看视频| 黄片无遮挡物在线观看| 亚洲欧美精品自产自拍| 伦精品一区二区三区| tube8黄色片| 18禁动态无遮挡网站| 高清欧美精品videossex| 黄色怎么调成土黄色| 亚洲精品色激情综合| 成人黄色视频免费在线看| 久久热精品热| 一个人看的www免费观看视频| 国产午夜精品一二区理论片| 亚洲美女搞黄在线观看| 狂野欧美白嫩少妇大欣赏| 国产成人a∨麻豆精品| 男女边吃奶边做爰视频| av国产免费在线观看| 麻豆久久精品国产亚洲av| 精品少妇黑人巨大在线播放| 日韩电影二区| 18禁动态无遮挡网站| 国产片特级美女逼逼视频| 欧美日韩视频高清一区二区三区二| 一本—道久久a久久精品蜜桃钙片 精品乱码久久久久久99久播 | 国产女主播在线喷水免费视频网站| 久久鲁丝午夜福利片| 久久这里有精品视频免费| 免费看日本二区| 日韩一区二区三区影片| 中文乱码字字幕精品一区二区三区| 在线观看美女被高潮喷水网站| 又粗又硬又长又爽又黄的视频| 日韩不卡一区二区三区视频在线| 亚洲av国产av综合av卡| 国产午夜福利久久久久久| 久久久久久久久久久免费av| 国产精品99久久久久久久久| 欧美潮喷喷水| 在线观看人妻少妇| 欧美成人午夜免费资源| 又爽又黄无遮挡网站| 51国产日韩欧美| 在现免费观看毛片| 97热精品久久久久久| 啦啦啦中文免费视频观看日本| 久久ye,这里只有精品| 一级a做视频免费观看| 亚州av有码| 免费观看无遮挡的男女| 久久精品国产亚洲网站| 久久久久久久亚洲中文字幕| 99re6热这里在线精品视频| 亚洲三级黄色毛片| 大又大粗又爽又黄少妇毛片口| av在线app专区| 别揉我奶头 嗯啊视频| 亚洲国产成人一精品久久久| 女人被狂操c到高潮| 美女高潮的动态| 真实男女啪啪啪动态图| 黄色欧美视频在线观看| 欧美成人午夜免费资源| 在线亚洲精品国产二区图片欧美 | 最近的中文字幕免费完整| 99久国产av精品国产电影| 毛片一级片免费看久久久久| 少妇裸体淫交视频免费看高清| 国产欧美亚洲国产| 久久久久精品性色| 在线观看免费高清a一片| 亚洲精品国产av成人精品| 在线免费观看不下载黄p国产| 麻豆成人午夜福利视频| 美女视频免费永久观看网站| 国产91av在线免费观看| 国产成人免费无遮挡视频| 国产亚洲最大av| 日本免费在线观看一区| 国产成人精品一,二区| 久久久久精品性色| 国模一区二区三区四区视频| 偷拍熟女少妇极品色| 九色成人免费人妻av| 欧美bdsm另类| 自拍欧美九色日韩亚洲蝌蚪91 | 男女下面进入的视频免费午夜| 纵有疾风起免费观看全集完整版| 搞女人的毛片| 国产精品人妻久久久久久| 麻豆成人午夜福利视频| 一区二区三区乱码不卡18| 超碰av人人做人人爽久久| 各种免费的搞黄视频| 国产精品福利在线免费观看| 午夜福利网站1000一区二区三区| 成人亚洲精品一区在线观看 | 亚洲精品色激情综合| 久久精品国产自在天天线| 高清午夜精品一区二区三区| 国产探花极品一区二区| 国产在线男女| 久久久久久久大尺度免费视频| 97精品久久久久久久久久精品| 日韩欧美精品免费久久| 日韩成人av中文字幕在线观看| 国产精品爽爽va在线观看网站| 欧美日韩精品成人综合77777| 欧美精品一区二区大全| av网站免费在线观看视频| 国产熟女欧美一区二区| 肉色欧美久久久久久久蜜桃 | 色吧在线观看| 亚洲成人中文字幕在线播放| 汤姆久久久久久久影院中文字幕| 永久网站在线| 久久女婷五月综合色啪小说 | 国产有黄有色有爽视频| 伊人久久精品亚洲午夜| 97超碰精品成人国产| 成年女人在线观看亚洲视频 | 欧美最新免费一区二区三区| 特级一级黄色大片| 亚洲人成网站在线观看播放| 尤物成人国产欧美一区二区三区| 中文字幕制服av| 国产亚洲一区二区精品| 久久精品夜色国产| 好男人在线观看高清免费视频| 精品一区二区三区视频在线| 国产亚洲精品久久久com| 最后的刺客免费高清国语| 少妇猛男粗大的猛烈进出视频 | 国产乱来视频区| 国产精品99久久99久久久不卡 | 亚洲综合色惰| 午夜日本视频在线| 国产永久视频网站| av在线蜜桃| 亚洲欧美精品自产自拍| 久久99蜜桃精品久久| 搡女人真爽免费视频火全软件| 欧美国产精品一级二级三级 | 美女cb高潮喷水在线观看| 天天躁日日操中文字幕| 啦啦啦中文免费视频观看日本| 欧美少妇被猛烈插入视频| 欧美精品国产亚洲| 久久久精品欧美日韩精品| 噜噜噜噜噜久久久久久91| 成人特级av手机在线观看| 欧美精品国产亚洲| 亚洲av福利一区| 3wmmmm亚洲av在线观看| 插逼视频在线观看| 九草在线视频观看| 免费看光身美女| 女人久久www免费人成看片| 九草在线视频观看| 岛国毛片在线播放| 少妇高潮的动态图| 熟女电影av网| 永久网站在线| 三级国产精品欧美在线观看| 亚洲欧美一区二区三区黑人 | 亚洲综合色惰| 午夜福利在线在线| 亚洲激情五月婷婷啪啪| 边亲边吃奶的免费视频| 22中文网久久字幕| 日本黄大片高清| 日韩av不卡免费在线播放| 午夜福利网站1000一区二区三区| 纵有疾风起免费观看全集完整版| 欧美精品一区二区大全| 午夜福利在线在线| 亚洲真实伦在线观看| 深夜a级毛片| 精品国产乱码久久久久久小说| 亚洲精品成人久久久久久| 日韩精品有码人妻一区| 日韩精品有码人妻一区| 精品久久久久久电影网| 久久久久久久久大av| 国产精品一及| 自拍欧美九色日韩亚洲蝌蚪91 | 亚洲精品第二区| 国产精品国产三级国产专区5o| 免费看av在线观看网站| 中文字幕亚洲精品专区| 成年av动漫网址| 在线观看人妻少妇| 成人一区二区视频在线观看| 国产精品国产av在线观看| 久热这里只有精品99| 中国美白少妇内射xxxbb| 特级一级黄色大片| 五月开心婷婷网| 欧美区成人在线视频| 国产免费福利视频在线观看| 中文天堂在线官网| 午夜福利在线在线| 97人妻精品一区二区三区麻豆| 少妇丰满av| 少妇丰满av| 亚洲一级一片aⅴ在线观看| 又粗又硬又长又爽又黄的视频| 国产成人精品婷婷| 国产视频首页在线观看| 欧美性感艳星| 午夜激情福利司机影院| 成人午夜精彩视频在线观看| 国产成人精品久久久久久| av免费在线看不卡| 欧美zozozo另类| 亚洲四区av| 热99国产精品久久久久久7| 亚洲欧美一区二区三区国产| 美女高潮的动态| 欧美成人精品欧美一级黄| 高清毛片免费看| tube8黄色片| 欧美高清成人免费视频www| 伊人久久精品亚洲午夜| 黄色配什么色好看| 国产老妇女一区| 日韩一本色道免费dvd| 男女啪啪激烈高潮av片| 国产午夜精品久久久久久一区二区三区| 看非洲黑人一级黄片| 免费电影在线观看免费观看| 久久人人爽人人爽人人片va| 日韩强制内射视频| 女人十人毛片免费观看3o分钟| 最后的刺客免费高清国语| 国产 精品1| 国产亚洲一区二区精品| 午夜免费男女啪啪视频观看| 欧美最新免费一区二区三区| 亚洲av欧美aⅴ国产| 少妇人妻一区二区三区视频| 免费播放大片免费观看视频在线观看| 高清日韩中文字幕在线| 欧美另类一区| 卡戴珊不雅视频在线播放| 色婷婷久久久亚洲欧美| 中文乱码字字幕精品一区二区三区| 三级国产精品片| 亚洲国产精品国产精品| 秋霞伦理黄片| 黄色配什么色好看| 欧美日韩一区二区视频在线观看视频在线 | 久久99精品国语久久久| 亚洲欧美成人综合另类久久久| 午夜激情久久久久久久| 青青草视频在线视频观看| 美女内射精品一级片tv| 亚洲综合精品二区| 亚洲人与动物交配视频| 免费黄网站久久成人精品| 亚洲三级黄色毛片| 亚洲在久久综合| 免费观看av网站的网址| 国产精品一区二区性色av| 免费高清在线观看视频在线观看| 亚洲国产av新网站| 色哟哟·www| av卡一久久| 六月丁香七月| 欧美日韩视频精品一区| 天美传媒精品一区二区| 狠狠精品人妻久久久久久综合| 久久久久久久久久成人| 亚洲av成人精品一二三区| 一区二区三区乱码不卡18| 国产色婷婷99| 91久久精品电影网| 国产成年人精品一区二区| 亚洲欧美一区二区三区国产| 熟女av电影| 免费播放大片免费观看视频在线观看| 精品久久久精品久久久| 又爽又黄a免费视频| 秋霞伦理黄片| 尾随美女入室| 一级毛片黄色毛片免费观看视频| 街头女战士在线观看网站| 黑人高潮一二区| 啦啦啦中文免费视频观看日本| 久久久久网色| 欧美成人午夜免费资源| 日韩在线高清观看一区二区三区| 伦精品一区二区三区| 两个人的视频大全免费| 亚洲精品,欧美精品| 免费不卡的大黄色大毛片视频在线观看| 免费大片18禁| 好男人视频免费观看在线| 99热这里只有是精品在线观看| 成人美女网站在线观看视频| 国产成人精品福利久久| 一区二区三区精品91| 美女主播在线视频| 夫妻午夜视频| 国模一区二区三区四区视频| 在线免费观看不下载黄p国产| 亚洲久久久久久中文字幕| 在线播放无遮挡| 纵有疾风起免费观看全集完整版| 亚洲伊人久久精品综合| 久久综合国产亚洲精品| 男人爽女人下面视频在线观看| 直男gayav资源| 岛国毛片在线播放| 深夜a级毛片| 久久影院123| 最近的中文字幕免费完整| 亚洲av成人精品一区久久| 国产探花极品一区二区| 中文字幕av成人在线电影| 中文精品一卡2卡3卡4更新| 亚洲精品国产av成人精品| 97在线人人人人妻| 白带黄色成豆腐渣| 国产精品无大码| 国产精品精品国产色婷婷| 亚洲国产精品成人久久小说| tube8黄色片| 在线天堂最新版资源| 色吧在线观看| 欧美成人一区二区免费高清观看| 极品教师在线视频| 国产探花在线观看一区二区| 国产精品一区二区性色av| xxx大片免费视频| 国内精品宾馆在线| 欧美一级a爱片免费观看看| 高清午夜精品一区二区三区| 一级片'在线观看视频| 亚洲国产色片| 国产日韩欧美在线精品| 在线看a的网站| 久久人人爽人人爽人人片va| 国产亚洲av嫩草精品影院| 久久久久久久亚洲中文字幕| 午夜福利在线观看免费完整高清在| 丰满人妻一区二区三区视频av| 午夜老司机福利剧场| 亚洲精品一区蜜桃| 国产伦在线观看视频一区| 免费高清在线观看视频在线观看| 噜噜噜噜噜久久久久久91| 麻豆乱淫一区二区| 熟女av电影| 自拍偷自拍亚洲精品老妇| 欧美性感艳星| 超碰97精品在线观看| 国产精品一区二区三区四区免费观看| 色吧在线观看| 国产片特级美女逼逼视频| 亚洲av成人精品一区久久| 全区人妻精品视频| 亚洲国产精品专区欧美| 国产黄片视频在线免费观看| 大香蕉97超碰在线| 在线观看人妻少妇| 国产精品久久久久久久电影| 99久久中文字幕三级久久日本| 性插视频无遮挡在线免费观看| 中文字幕免费在线视频6| 不卡视频在线观看欧美| 精品久久久久久久久亚洲| 国产黄片视频在线免费观看| 国产精品嫩草影院av在线观看| 一级爰片在线观看| 欧美三级亚洲精品| 大码成人一级视频| 亚洲国产色片| 国产在线男女| 2021天堂中文幕一二区在线观| av在线天堂中文字幕| 啦啦啦啦在线视频资源| 国产成人一区二区在线| 久久国产乱子免费精品| 啦啦啦中文免费视频观看日本| 日韩av免费高清视频| 久久精品夜色国产| 欧美丝袜亚洲另类| 熟女av电影| 欧美另类一区| 日韩一区二区视频免费看| 亚洲精华国产精华液的使用体验| 五月玫瑰六月丁香| 日日啪夜夜爽| 97人妻精品一区二区三区麻豆| 免费看av在线观看网站| 日韩人妻高清精品专区| 久久久久网色| 22中文网久久字幕| 久久久色成人| 91久久精品电影网| 国产黄色视频一区二区在线观看| 国产免费一级a男人的天堂| 插阴视频在线观看视频| 1000部很黄的大片| 亚洲欧美中文字幕日韩二区| av在线观看视频网站免费| 秋霞在线观看毛片| 精品人妻视频免费看| 久久精品国产亚洲网站| 黄片wwwwww| 久久人人爽人人片av| 日韩一本色道免费dvd| 国产 精品1| 久久久欧美国产精品| 精品久久国产蜜桃| 久久精品国产亚洲av涩爱| 午夜福利视频精品| 国产高清不卡午夜福利| 国产 精品1| 亚洲激情五月婷婷啪啪| 欧美日韩亚洲高清精品| 久久精品久久久久久噜噜老黄| 免费黄频网站在线观看国产| 国产精品人妻久久久影院| 99热这里只有是精品50| 亚洲最大成人av| 熟女av电影| 日韩成人av中文字幕在线观看| 免费看光身美女| av国产精品久久久久影院| 黄色配什么色好看| 春色校园在线视频观看| 国内精品美女久久久久久| 精品久久久精品久久久| 天天躁夜夜躁狠狠久久av| 最近2019中文字幕mv第一页| 日韩中字成人| 亚洲av在线观看美女高潮| 中文精品一卡2卡3卡4更新| 美女被艹到高潮喷水动态| 国产男人的电影天堂91| 亚洲欧美成人精品一区二区| 超碰av人人做人人爽久久| 久久久欧美国产精品| 综合色丁香网| 搞女人的毛片| 国语对白做爰xxxⅹ性视频网站| 在线天堂最新版资源| 99久国产av精品国产电影| 制服丝袜香蕉在线| 好男人在线观看高清免费视频| 免费高清在线观看视频在线观看| 国产精品久久久久久精品古装| 亚洲真实伦在线观看| 高清毛片免费看| 免费播放大片免费观看视频在线观看| 女的被弄到高潮叫床怎么办| 国产成人免费观看mmmm| 大又大粗又爽又黄少妇毛片口| 欧美一区二区亚洲| 亚洲最大成人中文| 18禁裸乳无遮挡免费网站照片| 国产午夜福利久久久久久| 精品一区二区三区视频在线| 深夜a级毛片| 国产一级毛片在线| 亚洲精品乱久久久久久| 久久这里有精品视频免费| 国产av国产精品国产| 夫妻性生交免费视频一级片| 51国产日韩欧美| 国产黄频视频在线观看| 中文字幕制服av| 精品一区二区免费观看| 99热这里只有是精品50| a级毛片免费高清观看在线播放| av在线亚洲专区| 久久6这里有精品| 全区人妻精品视频| 99久国产av精品国产电影| 亚洲一区二区三区欧美精品 | 日韩精品有码人妻一区| 一级毛片aaaaaa免费看小| 亚洲精品国产色婷婷电影| 成人亚洲精品一区在线观看 | 丰满少妇做爰视频| 亚洲国产高清在线一区二区三| 国产精品熟女久久久久浪| 国产亚洲5aaaaa淫片| 亚洲av不卡在线观看| 亚洲怡红院男人天堂| 一级爰片在线观看| 日本猛色少妇xxxxx猛交久久| 国产一区二区三区综合在线观看 | 久久精品综合一区二区三区| 国产成人精品福利久久| 插阴视频在线观看视频| av播播在线观看一区| 亚洲久久久久久中文字幕| 国产成人91sexporn| 午夜精品一区二区三区免费看| 一级二级三级毛片免费看| 精品酒店卫生间| 亚洲综合精品二区| 街头女战士在线观看网站| 午夜精品国产一区二区电影 | 极品教师在线视频| 国产精品秋霞免费鲁丝片| 国产在线男女| 国产高清有码在线观看视频| 91久久精品电影网| 成人二区视频| 国产亚洲91精品色在线| 亚洲欧美成人精品一区二区| 免费观看的影片在线观看| 日韩av在线免费看完整版不卡| 久久精品国产亚洲av天美| 欧美精品国产亚洲| 美女被艹到高潮喷水动态| 精品久久久久久久末码| 国内精品美女久久久久久| 亚洲人成网站在线播| 97超视频在线观看视频| 精品少妇黑人巨大在线播放| 久久午夜福利片| 街头女战士在线观看网站| 欧美成人午夜免费资源| 日韩强制内射视频| 高清视频免费观看一区二区| 成人无遮挡网站| 亚洲av国产av综合av卡| 熟妇人妻不卡中文字幕| 免费av毛片视频| av在线亚洲专区| 午夜免费鲁丝| 交换朋友夫妻互换小说| 国产乱人偷精品视频| 青青草视频在线视频观看| 大话2 男鬼变身卡| 欧美成人午夜免费资源| 国产精品女同一区二区软件| 国产免费福利视频在线观看| 中文字幕制服av| 我要看日韩黄色一级片| 免费观看在线日韩| 欧美 日韩 精品 国产| 97在线视频观看| 高清午夜精品一区二区三区| 免费看日本二区|