• <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 ?

    基于改進(jìn)YOLOv2的白車身焊點檢測方法

    2020-11-14 04:00:48何智成王振興
    計算機(jī)工程 2020年11期
    關(guān)鍵詞:焊點車身損失

    何智成,王振興

    (湖南大學(xué) 汽車車身先進(jìn)設(shè)計制造國家重點實驗室,長沙 410082)

    0 概述

    白車身焊點質(zhì)量對汽車的性能有著重要的影響,焊點質(zhì)量檢測決定著白車身性能的可靠性。目前大部分的白車身焊點手動檢測需要耗費大量的人力資源,效率低下。采用自動化的檢測可以提升焊點檢測的效率,焊點檢測系統(tǒng)采用傳統(tǒng)圖像處理、霍夫圓變換的檢測方法[1]受環(huán)境的影響較大,在光照過亮、過暗或者焊點有污漬的情況下檢測效果不理想,且焊點輪廓不是標(biāo)準(zhǔn)的圓形,增大了霍夫圓變換檢測方法的檢測難度。

    近年來,很多研究機(jī)構(gòu)與研究者對基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測算法進(jìn)行研究。文獻(xiàn)[2]提出了R-CNN目標(biāo)檢測方法,該方法使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行目標(biāo)檢測,但是檢測時間過長。文獻(xiàn)[3]提出了Fast R-CNN,將卷積特征提取、目標(biāo)分類、邊框回歸融合為一個階段,大幅節(jié)省了檢測時間。文獻(xiàn)[4]提出了Faster R-CNN,該方法將區(qū)域建議、卷積特征提取、目標(biāo)分類、邊框回歸融合到一個網(wǎng)絡(luò)中,在檢測性能上有很大的提升。R-CNN、Fast R-CNN、 Faster R-CNN等方法的思路都是基于區(qū)域建議的目標(biāo)檢測方法,雖然速度有了很大提升,但是仍然難以滿足實時性的要求。文獻(xiàn)[5]提出了YOLO目標(biāo)檢測算法,該算法在速度上大幅提升。文獻(xiàn)[6]提出了SSD目標(biāo)檢測模型。文獻(xiàn)[7]在YOLO的基礎(chǔ)上結(jié)合了SSD、Faster R-CNN的錨框機(jī)制,提出了YOLOv2檢測模型。YOLOv2在速度和精度上相比YOLO都有一定提升。為提升小目標(biāo)檢測能力,文獻(xiàn)[8]結(jié)合FPN[9]特征金字塔的方法提出了YOLOv3目標(biāo)檢測算法,采用多尺度預(yù)測提升了小目標(biāo)檢測能力。

    目前有很多學(xué)者對YOLOv2目標(biāo)檢測算法進(jìn)行了研究并且應(yīng)用于各個領(lǐng)域,文獻(xiàn)[10]采用YOLOv2目標(biāo)檢測算法進(jìn)行了車輛的實時檢測。文獻(xiàn)[11]采用YOLOv2目標(biāo)檢測算法進(jìn)行無人機(jī)航拍圖定位研究。文獻(xiàn)[12]采用YOLOv2進(jìn)行紅外圖像行人檢測研究。文獻(xiàn)[13]采用DenseNet[14]的方法對YOLOv2進(jìn)行改進(jìn),構(gòu)建Tiny-yolo-dense,并應(yīng)用到了芒果檢測中。文獻(xiàn)[15]在YOLOv2的基礎(chǔ)上,提出使用更少的卷積層和去除卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中批量標(biāo)準(zhǔn)化層的方法,得到輕量實時的目標(biāo)檢測模型YOLO-LITE。文獻(xiàn)[16]采用去除YOLOv2的兩個連續(xù)的3×3×1 024的卷積層的方法對YOLOv2進(jìn)行改進(jìn)得到了YOLOv2-Reduced,從而減少模型參數(shù),提高運行速度,并且在SAR圖像船只檢測中得到了良好的應(yīng)用。文獻(xiàn)[17]提出去除YOLOv2最后兩個3×3×1 024的卷積層以減少模型參數(shù),使用三層特征融合的方法進(jìn)一步提高模型的檢測精度,并構(gòu)成YOLOv2_Vehicle。可見,在目前的YOLOv2改進(jìn)方法中,最常用的是對YOLOv2的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)進(jìn)行改進(jìn)和優(yōu)化,以滿足研究對象所需要的速度和精度要求。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型決定著目標(biāo)檢測算法的精度與速度,目前常用的卷積模型中有VGG[18]、GoogLeNet[19]、ResNet[20]和DenseNet[14]等,這些網(wǎng)絡(luò)往往是模型較大,參數(shù)較多,運行速度較慢。為解決這一問題,文獻(xiàn)[21]提出MobileNet,并給出了深度可分離卷積的概念,以減少模型參數(shù),加快運行速度。為進(jìn)一步提升模型精度,文獻(xiàn)[22]提出了MobileNetv2,相比于MobileNet,檢測精度更高。

    為提高焊點位置檢測效率,本文綜合考慮目前常見的YOLOv2改進(jìn)方法及深度分離卷積的作用,用MobileNetv2替換YOLOv2卷積層,同時采用細(xì)粒度特征的方法將不同層的特征進(jìn)行融合,運用GIoU loss[23]改進(jìn)損失函數(shù)并進(jìn)行訓(xùn)練比較,構(gòu)建一個輕量的焊點檢測模型FGM_YOLO。

    1 YOLOv2目標(biāo)檢測算法

    YOLOv2目標(biāo)檢測算法是一種單階段目標(biāo)檢測方法,其檢測流程如圖1所示。本文設(shè)置輸入圖片大小為224×224,將圖片劃分為7×7的網(wǎng)格,每個網(wǎng)格預(yù)測5個預(yù)測框,然后去掉置信較低的預(yù)測框,最后經(jīng)過非極大值抑制[24]得到最后的預(yù)測結(jié)果。

    圖1 YOLOv2算法檢測流程

    1.1 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

    YOLOv2的模型結(jié)構(gòu)如圖2所示。輸入圖片經(jīng)過一系列的卷積、最大值池化操作,之后將低層特征進(jìn)行重整操作與高層卷積的特征進(jìn)行融合,隨后進(jìn)行兩次卷積操作,最后送入檢測層。YOLOv2采用這種細(xì)粒度特征的方法,使得深層的特征引入了淺層的特征。由于淺層特征的感受野更小,具有更高的分辨率,而且淺層特征包含物體的輪廓信息,深層特征包含了豐富的語義信息,因此采用深層特征與淺層特征融合的操作使得YOLOv2模型的檢測效果更好。

    圖2 YOLOv2模型結(jié)構(gòu)

    1.2 損失函數(shù)

    當(dāng)輸入圖片大小為224×224時,YOLOv2模型的特征提取層最終輸出特征為7×7×B(C+5)。共7×7個網(wǎng)格,各網(wǎng)格有B個錨框(anchor),每個anchor有位置和置信共5個參數(shù),C為檢測類別數(shù)。模型損失函數(shù)如式(1)所示:

    (1)

    YOLOv2的損失函數(shù)包括位置損失、背景置信損失、前景置信損失和類別損失。首先計算anchor與真實框的交并比(Intersection over Union,IoU),這里計算IoU時只考慮anchor與真實框的形狀。將IoU最大的anchor與真實框匹配。匹配的anchor預(yù)測結(jié)果與真實框相比得出類別、位置以及有物體的置信損失(前景損失)。式(1)的第1項為位置損失,(2-wihi)表示根據(jù)真實框的大小對位置損失權(quán)重進(jìn)行修正。式(1)的第2項為無物體的置信損失(背景損失):無物體處的真實置信為0,把預(yù)測框與真實框的IoU小于閾值的預(yù)測框作為背景,另外其他大于閾值但是沒有與真實框匹配的預(yù)測框忽略不計算損失,這里閾值取0.6。此時IoU的計算考慮預(yù)測框與真實框的位置和大小,IoU示意圖如圖3所示,其中左下側(cè)框為真實框位置,右上側(cè)框為預(yù)測框位置,真實框與預(yù)測框的交集面積為:

    (2)

    真實框與預(yù)測框的并集面積為:

    (3)

    交并比為:

    (4)

    圖3 交并比示意圖

    式(1)的第3項為有物體的置信損失,有物體處的真實置信為該anchor的預(yù)測框與真實框的IoU。式(1)的第4項為有物體的類別損失,但是由于本文待檢測的物體只有白車身焊點這一種類別,因此本文中的損失函數(shù)沒有類別損失。

    2 模型改進(jìn)

    雖然YOLOv2模型相比其他的目標(biāo)檢測模型規(guī)模較小,但是由于生產(chǎn)車間的工控機(jī)很少配置GPU,因此YOLOv2仍然參數(shù)過多,時效性不強(qiáng),不能用于對實時性嚴(yán)格要求的焊點檢測中。為提升焊點位置檢測效率及精度,本文從卷積結(jié)構(gòu)、損失函數(shù)、錨框聚類3個方面對YOLOv2算法進(jìn)行了改進(jìn)得到最終的FGM_YOLO模型,該模型訓(xùn)練流程如圖4所示。

    圖4 FGM_YOLO訓(xùn)練流程

    2.1 卷積結(jié)構(gòu)改進(jìn)

    由于標(biāo)準(zhǔn)卷積的計算量以及卷積核參數(shù)比較多,ANDREW等人提出了深度可分離卷積代替標(biāo)準(zhǔn)卷積,深度可分離卷積將標(biāo)準(zhǔn)卷積分為深度卷積(Depthwise Convolution,DW)和點卷積。標(biāo)準(zhǔn)卷積及深度分離卷積的結(jié)構(gòu)如圖5所示。

    圖5 標(biāo)準(zhǔn)卷積、深度卷積與點卷積結(jié)構(gòu)

    假設(shè)某一卷積層的輸入特征為w×h×m,輸出特征為w×h×n,卷積核的大小為k×k,則采用標(biāo)準(zhǔn)卷積的計算量為:

    w×h×n×m×k×k

    (5)

    采用深度分離卷積的計算量為:

    w×h×m×k×k+w×h×n×m×1×1

    (6)

    計算量之比為:

    (7)

    采用標(biāo)準(zhǔn)卷積的參數(shù)個數(shù)為:

    m×n×k×k

    (8)

    深度分離卷積的參數(shù)個數(shù)為:

    m×k×k+m×n×1×1

    (9)

    參數(shù)之比為:

    (10)

    通過對比可知,采用深度可分離卷積相對于標(biāo)準(zhǔn)卷積計算量和參數(shù)會減少。深度可分離卷積的應(yīng)用將會使模型對硬件計算能力的要求降低、節(jié)省成本。

    MobileNetv2模型是SANDLER等人提出的第2代輕量級模型,該模型相比于MobileNet參數(shù)更少,MobileNetv2是在ResNet的網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)上引入了深度可分離卷積并且在殘差塊上進(jìn)行了改進(jìn)。MobileNetv2的卷積塊如圖6所示,卷積塊輸入特征通道數(shù)為cin,首先經(jīng)過1×1卷積擴(kuò)充為輸入通道數(shù)的6倍,經(jīng)過深度卷積之后通過1×1卷積進(jìn)行通道壓縮使通道數(shù)與輸入通道相同。在殘差塊的最后一層卷積之后沒有采用Relu激活而是采用了Linear激活以防止特征被破壞。當(dāng)深度卷積的步長s=1時進(jìn)行shortcut連接,如圖6(a)所示。深度卷積的步長s=2時不進(jìn)行shortcut連接,如圖6(b)所示。

    圖6 MobileNetv2卷積塊結(jié)構(gòu)

    本文用MobileNetv2卷積層代替YOLOv2的darknet19得到了M_YOLO模型。采用細(xì)粒度特征方法,將第12個卷積塊的輸出特征經(jīng)過重整操作之后與最后一層的輸出特征融合,然后經(jīng)過一次卷積操作,為減少參數(shù),該層卷積的卷積核大小為1×1。最后連接到檢測層得到改進(jìn)的焊點檢測模型FM_YOLO,FM_YOLO模型結(jié)構(gòu)如圖7所示,其中,a指經(jīng)過圖6(a)中的卷積塊結(jié)構(gòu)操作,b指經(jīng)過圖6(b)中的卷積塊結(jié)構(gòu)操作,c為卷積通道數(shù)目,s為卷積步長。

    圖7 FM_YOLO焊點檢測模型

    2.2 損失函數(shù)改進(jìn)

    YOLOv2的損失函數(shù)相同,目標(biāo)檢測算法中的大小、位置損失一般為預(yù)測框長寬、位置與真實框長寬、位置的均方誤差。但是在目標(biāo)檢測中評價一個物體是否被正確檢測出,IoU是一個重要的度量標(biāo)準(zhǔn),而且IoU對尺寸變化不敏感,直接優(yōu)化IoU會有更好的結(jié)果。但是當(dāng)預(yù)測框與真實框不相交時,IoU一直為0,無法進(jìn)行優(yōu)化。為了把IoU作為損失函數(shù)直接進(jìn)行優(yōu)化,HAMID等人提出了廣義IoU的概念(Generalized Intersection over Union,GIoU)。GIoU能夠克服在IoU<0時無法繼續(xù)優(yōu)化的問題,而且GIoU對尺寸變化也不敏感。本文采用GIoU代替原來的位置損失函數(shù)能夠直接對度量標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行優(yōu)化,會使得位置檢測更加準(zhǔn)確。如圖3所示,預(yù)測框與真實框的交集為I,預(yù)測框與真實框的并集為U,預(yù)測框與真實框的最小包圍框的面積為:

    (11)

    GIoU為:

    (12)

    在FM_YOLO模型的基礎(chǔ)上,本文將GIoU作為損失函數(shù)的一部分得到FGM_YOLO模型,FGM_YOLO模型的損失函數(shù)如式(13)所示:

    (13)

    2.3 K-means錨框聚類

    YOLOv2目標(biāo)檢測算法引入了錨框(anchor),采用K-means聚類算法[25]得到anchor數(shù)量及大小。本文采用K-means算法對白車身焊點數(shù)據(jù)集進(jìn)行聚類得到適合白車身焊點的anchor個數(shù)和大小。

    K-means聚類算法中的K代表了聚類的類別數(shù)。在K-means聚類時,設(shè)定不同的K值不斷優(yōu)化距離值進(jìn)行聚類。聚類anchor時距離用聚類損失loss表示,每個數(shù)據(jù)與哪個聚類中心的交并比最大即loss最小則歸為哪一類,新的聚類中心為同類anchor長的均值與寬的均值。在聚類時不斷優(yōu)化loss直至loss收斂時聚類結(jié)束。交并比(IoU)如式(14)所示,這里計算交并比時只考慮長和寬,聚類anchor的損失函數(shù)如式(15)所示:

    (14)

    loss=1-IoU(b,c)

    (15)

    其中,b為標(biāo)定的真實框,c為聚類的中心,bw、bh為真實框的寬和高,cw、ch為聚類中心的寬和高。

    本文對制作的白車身焊點數(shù)據(jù)集,采用K-means聚類算法進(jìn)行聚類得到候選區(qū)域anchor的數(shù)量以及大小。聚類結(jié)果如圖8所示,圖8為聚類損失loss、平均交并比(Average Intersection over Union,AvgIoU)隨著anchor數(shù)目的變化曲線。

    圖8 聚類損失及平均交并比

    根據(jù)聚類損失、平均交并比與聚類中心個數(shù)的變化曲線可以看出,當(dāng)anchor個數(shù)為5時,聚類損失和平均交并比變化減緩??紤]計算精度與速度,本文對于白車身焊點數(shù)據(jù)集選用5個anchor,分別為[0.718,0.667]、[1.006,0.921]、[1.400,1.328]、[0.854,0.815]、[1.149,1.115]。

    3 實驗結(jié)果與分析

    3.1 數(shù)據(jù)集制作

    在算法的驗證中,目標(biāo)檢測模型訓(xùn)練需要規(guī)范標(biāo)注的數(shù)據(jù)集。由于沒有現(xiàn)成的白車身焊點數(shù)據(jù)集,因此在實際生產(chǎn)車間采集了4 000張不同位置、不同光照亮度的白車身焊點圖片。然后對焊點圖片進(jìn)行標(biāo)注建立了白車身焊點檢測數(shù)據(jù)集,其中3 200張白車身焊點圖片作為訓(xùn)練集,800張白車身焊點圖片作為測試集。白車身焊點圖片樣本如圖9所示。

    圖9 焊點樣本

    3.2 訓(xùn)練結(jié)果

    3.2.1 評價指標(biāo)

    目標(biāo)檢測模型的評價指標(biāo)一般采用均值平均精度 (mean Average Precision,mAP)進(jìn)行評價。mAP是所有類別的平均精度(Average Precision,AP)的均值,AP是召回率(Recall)與準(zhǔn)確率(Precision)曲線所包圍的面積,其中召回率指的是所有待檢測物體中正確檢測出的物體所占的百分比,準(zhǔn)確率指的是所有檢測出的物體中正確檢測的物體所占的百分比。本文采用COCO[26]數(shù)據(jù)集的評價標(biāo)準(zhǔn)。對于白車身焊點,如果預(yù)測框與真實框的IoU大于閾值則認(rèn)為是檢測出了焊點,若預(yù)測框與真實框的IoU小于閾值則認(rèn)為是沒有檢測出焊點。對于一個焊點若正確的檢測出來則為真正類(True Positive,TP),若對于一個不是焊點的位置檢測為焊點則為假正類(False Positive,FP)。設(shè)白車身焊點的總數(shù)為N,則檢測的召回率為:

    (16)

    檢測準(zhǔn)確率為:

    (17)

    當(dāng)召回率變化時記錄當(dāng)前召回率對應(yīng)的最大的準(zhǔn)確率,制作召回率與準(zhǔn)確率的曲線圖(P-R曲線)。P-R曲線所圍成的面積就是當(dāng)前閾值下模型的AP,設(shè)置10個IoU閾值,然后計算各個閾值下AP的均值,最終得到模型的AP。

    3.2.2 實驗平臺及檢測結(jié)果

    由于Keras簡單方便,本文采用Keras深度學(xué)習(xí)框架。電腦配置:顯卡為1050ti 4 GHz顯卡,CPU為i5-8400,運行內(nèi)存為8 GB。對3 200張白車身焊點數(shù)據(jù)集進(jìn)行了數(shù)據(jù)增強(qiáng)及訓(xùn)練,訓(xùn)練輪數(shù)為500輪,選用SGD優(yōu)化器,學(xué)習(xí)為0.001,batch size為16,訓(xùn)練輸入圖片大小為224×224。分別用YOLOv2,Tiny_YOLOv2、M_YOLO、FM_YOLO、FGM_YOLO、YOLO-LITE、YOLOv2-Reduced、YOLOv2_Vehicle進(jìn)行訓(xùn)練。訓(xùn)練完成后在測試集上進(jìn)行測試,對模型的輸出結(jié)果采用非極大值抑制之后得到最終的檢測結(jié)果。

    本文方法FGM_YOLO與YOLOv2、Tiny_YOLOv2及Tiny-yolo-dense、YOLO-LITE、YOLOv2-Reduced、YOLOv2_Vehicle在IoU閾值為0.75時的P-R曲線如圖10所示。從圖10可以看出,本文FGM_YOLO模型的P-R曲線完全包圍其他模型,可知本文方法在IoU=0.75時的AP值最高。

    圖10 不同方法P-R曲線

    各個模型的檢測結(jié)果及模型的參數(shù)數(shù)量如表1所示。

    表1 不同模型結(jié)果及參數(shù)數(shù)量

    由表1的測試結(jié)果可知,M_YOLO相比于原YOLOv2參數(shù)個數(shù)減少到了YOLOv2參數(shù)的1/22, APIoU=0.50提升了0.29%,但AP、APIoU=0.75下降明顯。在MobileNetv2的基礎(chǔ)上加入細(xì)粒度特征FM_YOLO的AP 、APIoU=0.50、APIoU=0.75相比于YOLOv2分別提升了1.18%、0.23%和1.67%。采用GIoU loss的FGM_YOLO的AP 、APIoU=0.50和APIoU=0.75相比于YOLOv2分別提升了2.47%、0.24%和3.65%,每張圖片的檢測時間約是YOLOv2的1/2,模型參數(shù)約是YOLOv2的1/16。FGM_YOLO檢測速度比YOLO-LITE和Tiny-yolo-dense分別慢了0.004 s和0.003 s,但檢測精度提高明顯。FGM_YOLO相比于YOLOv2-Reduced、YOLOv2_Vehicle,檢測精度與速度都有明顯提升。另外,對比YOLOv2-Reduced、YOLOv2_Vehicle的檢測結(jié)果可以發(fā)現(xiàn),采用三層特征融合相比于兩層特征融合,在焊點數(shù)據(jù)集上檢測精度并沒有提升且出現(xiàn)了稍微下降。

    YOLOv2、Tiny-yolo-dense、YOLO-LITE、YOLOv2-Reduced、YOLOv2_Vehicle與本文提出的FGM_YOLO檢測結(jié)果對比如圖11所示。從圖11可以看出,FGM_YOLO檢測結(jié)果比YOLOv2、Tiny-yolo-dens、YOLO-LITE、YOLOv2-Reduced、YOLOv2_Vehicle漏檢與誤檢更少。可見本文所提出的檢測方法與YOLOv2及其他改進(jìn)方法相比在焊點檢測中有一定的優(yōu)勢。

    圖11 不同模型焊點檢測結(jié)果對比

    為進(jìn)一步展示本文方法的效果,圖12對傳統(tǒng)圖像處理檢測方法(采用灰度變換、濾波、邊緣檢測、霍夫圓變換)的檢測結(jié)果與FGM_YOLO的檢測結(jié)果進(jìn)行了對比。其中,圖12(a)~圖12(d)第1行為原圖,第2行為FGM_YOLO模型的檢測效果,第3行為圖像處理方法的檢測效果。通過比較可知,在光照過暗或光照過亮的情況下,傳統(tǒng)的圖像處理檢測方法基本失效,在生銹和有污漬的情況下,傳統(tǒng)的圖像處理方法受到銹斑、污漬的影響,出現(xiàn)焊點檢測不出或檢測位置與真實位置偏離的情況。而本文提出的焊點檢測方法FGM_YOLO相比于傳統(tǒng)的檢測方法受光照影響很小,檢測效果更好。

    圖12 FGM_YOLO與圖像處理方法焊點檢測結(jié)果對比

    4 結(jié)束語

    為解決白車身焊點質(zhì)量自動檢測時在復(fù)雜環(huán)境下焊點圖像識別與定位困難的問題,本文提出一個輕型、快速、精度更高的白車身焊點位置檢測模型。將YOLOv2的卷積層替換為輕量卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)Moilenetv2,采用細(xì)粒度特征方法進(jìn)行特征融合,并引入GIoU loss改進(jìn)模型的損失函數(shù),最后聚類獲得適合焊點大小的anchor。通過重新訓(xùn)練得到了效果更好的焊點檢測模型FGM_YOLO,相比原YOLOv2模型,該模型參數(shù)大量減少,檢測精度提升,檢測速度更快,可適用于對實時性要求嚴(yán)格且工控機(jī)沒有GPU的車間生產(chǎn)線。相比于傳統(tǒng)圖像處理檢測算法,本文方法受光照、污漬、銹斑等影響更小,解決了魯棒性差的問題,檢測效率大幅提升。下一步將研究更高精度目標(biāo)檢測算法并結(jié)合模型量化、剪枝、蒸餾等方法,擴(kuò)充數(shù)據(jù)集以提高檢測精度和速度。

    猜你喜歡
    焊點車身損失
    姑蘇城內(nèi)話車身
    世界汽車(2022年11期)2023-01-17 09:30:50
    少問一句,損失千金
    胖胖損失了多少元
    玉米抽穗前倒伏怎么辦?怎么減少損失?
    焊盤尺寸對SMT焊點可靠性的影響
    DH36鋼摩擦疊焊焊點分布規(guī)律研究
    焊接(2016年2期)2016-02-27 13:01:14
    一般自由碰撞的最大動能損失
    基于特征聚集度的FCM-RSVM算法及其在人工焊點缺陷識別中的應(yīng)用
    事故車維修中的車身防腐(三)
    卡板在車身修復(fù)過程中的作用
    男女啪啪激烈高潮av片| 国产在视频线在精品| 九色成人免费人妻av| 国产av在哪里看| 两性午夜刺激爽爽歪歪视频在线观看| 三级国产精品片| 深爱激情五月婷婷| 国产午夜精品久久久久久一区二区三区| 天堂av国产一区二区熟女人妻| 毛片女人毛片| 天堂√8在线中文| 日日啪夜夜撸| 国产免费又黄又爽又色| 最近手机中文字幕大全| 黑人高潮一二区| av在线观看视频网站免费| 国产黄片美女视频| 青春草视频在线免费观看| 2021少妇久久久久久久久久久| 青春草亚洲视频在线观看| 少妇丰满av| 九九在线视频观看精品| 大又大粗又爽又黄少妇毛片口| 五月玫瑰六月丁香| 一级黄色大片毛片| 国产探花在线观看一区二区| 日韩 亚洲 欧美在线| 欧美性感艳星| 五月伊人婷婷丁香| 国产黄片美女视频| 啦啦啦观看免费观看视频高清| 一本久久精品| 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 | 国产精华一区二区三区| 草草在线视频免费看| 九草在线视频观看| 精品人妻一区二区三区麻豆| 久99久视频精品免费| 欧美性猛交╳xxx乱大交人| 少妇被粗大猛烈的视频| 亚洲电影在线观看av| 日本-黄色视频高清免费观看| 日本-黄色视频高清免费观看| 精品国内亚洲2022精品成人| 又爽又黄无遮挡网站| 日韩高清综合在线| 欧美zozozo另类| 国产av不卡久久| 男女下面进入的视频免费午夜| 亚洲精品aⅴ在线观看| 不卡视频在线观看欧美| 夜夜爽夜夜爽视频| 亚洲国产精品国产精品| 婷婷色av中文字幕| 一本久久精品| 两个人视频免费观看高清| 日韩欧美三级三区| 五月伊人婷婷丁香| 国产女主播在线喷水免费视频网站 | 美女大奶头视频| 美女脱内裤让男人舔精品视频| 亚洲精华国产精华液的使用体验| 精品人妻一区二区三区麻豆| 国产精品久久久久久久久免| 精品欧美国产一区二区三| 男女视频在线观看网站免费| 欧美性猛交黑人性爽| 爱豆传媒免费全集在线观看| 男人舔女人下体高潮全视频| 大话2 男鬼变身卡| 大香蕉久久网| 欧美人与善性xxx| 中文在线观看免费www的网站| 久久草成人影院| 三级毛片av免费| 久久久久九九精品影院| 日本免费a在线| 一级毛片电影观看 | 国产精品av视频在线免费观看| 免费av观看视频| 久久精品国产鲁丝片午夜精品| 成人av在线播放网站| 97热精品久久久久久| 久久综合国产亚洲精品| av免费在线看不卡| 日韩欧美 国产精品| 少妇熟女aⅴ在线视频| 亚洲三级黄色毛片| 久久99热6这里只有精品| 国产成人a∨麻豆精品| 日韩强制内射视频| 99久久中文字幕三级久久日本| 免费看a级黄色片| 夜夜看夜夜爽夜夜摸| 亚洲国产精品合色在线| 小蜜桃在线观看免费完整版高清| 亚洲国产精品国产精品| 欧美xxxx性猛交bbbb| 国产亚洲av嫩草精品影院| 色播亚洲综合网| 激情 狠狠 欧美| 国产高清视频在线观看网站| 男人舔女人下体高潮全视频| 成人三级黄色视频| 国产免费一级a男人的天堂| 一个人看的www免费观看视频| 99久久精品一区二区三区| 又黄又爽又刺激的免费视频.| 国产精品久久久久久久久免| 人妻系列 视频| 大香蕉97超碰在线| 亚洲欧美清纯卡通| 亚洲高清免费不卡视频| 免费搜索国产男女视频| 综合色av麻豆| 男女边吃奶边做爰视频| 麻豆国产97在线/欧美| 亚洲av成人精品一二三区| 午夜福利高清视频| 久久久久久久久久久免费av| 97超碰精品成人国产| 真实男女啪啪啪动态图| 联通29元200g的流量卡| 国产又黄又爽又无遮挡在线| 国产乱来视频区| 老司机影院成人| 成人无遮挡网站| 日日干狠狠操夜夜爽| 麻豆国产97在线/欧美| 97在线视频观看| 亚洲精品自拍成人| 国产免费福利视频在线观看| 女人久久www免费人成看片 | 成人国产麻豆网| 91午夜精品亚洲一区二区三区| 人人妻人人澡人人爽人人夜夜 | 久久久久九九精品影院| av在线播放精品| 激情 狠狠 欧美| av在线天堂中文字幕| 国产av不卡久久| 又粗又硬又长又爽又黄的视频| 丰满人妻一区二区三区视频av| 神马国产精品三级电影在线观看| 只有这里有精品99| 汤姆久久久久久久影院中文字幕 | 亚洲精品影视一区二区三区av| 精品久久国产蜜桃| 99久久中文字幕三级久久日本| 亚洲国产精品专区欧美| 最新中文字幕久久久久| 免费播放大片免费观看视频在线观看 | 中文字幕人妻熟人妻熟丝袜美| 亚洲久久久久久中文字幕| 亚洲美女搞黄在线观看| 亚洲av电影不卡..在线观看| 又爽又黄无遮挡网站| 欧美另类亚洲清纯唯美| 亚洲欧美精品综合久久99| 欧美极品一区二区三区四区| 超碰97精品在线观看| 成人亚洲精品av一区二区| 久久精品夜色国产| 乱系列少妇在线播放| 人妻少妇偷人精品九色| 乱系列少妇在线播放| 三级毛片av免费| 亚洲一区高清亚洲精品| 女人被狂操c到高潮| 亚洲欧美一区二区三区国产| 色播亚洲综合网| 国产91av在线免费观看| 国产综合懂色| 成人美女网站在线观看视频| 日韩中字成人| 大香蕉久久网| 欧美潮喷喷水| 亚洲欧美精品综合久久99| 免费黄色在线免费观看| 久久精品国产99精品国产亚洲性色| 国产v大片淫在线免费观看| 午夜精品国产一区二区电影 | 精品久久久久久久久久久久久| 久久精品国产鲁丝片午夜精品| 男女那种视频在线观看| 亚洲av成人精品一区久久| 亚洲人成网站高清观看| 看片在线看免费视频| av专区在线播放| 91狼人影院| 日本熟妇午夜| 成年女人看的毛片在线观看| 亚洲欧美精品自产自拍| 日本-黄色视频高清免费观看| 免费观看在线日韩| 午夜福利高清视频| 午夜福利在线在线| 精品人妻视频免费看| 国产成年人精品一区二区| 一级毛片电影观看 | 国产真实乱freesex| 国产精品一二三区在线看| 嘟嘟电影网在线观看| 尤物成人国产欧美一区二区三区| 十八禁国产超污无遮挡网站| 天堂网av新在线| 日韩成人伦理影院| 99久久九九国产精品国产免费| 亚洲成人av在线免费| 高清午夜精品一区二区三区| 亚洲精品aⅴ在线观看| 日韩精品青青久久久久久| 自拍偷自拍亚洲精品老妇| 在线观看一区二区三区| 嫩草影院精品99| 免费观看的影片在线观看| 久久久久网色| 午夜激情福利司机影院| 蜜桃久久精品国产亚洲av| 秋霞伦理黄片| 欧美日韩国产亚洲二区| 精品不卡国产一区二区三区| 亚洲精品乱码久久久久久按摩| 久久精品久久久久久噜噜老黄 | 啦啦啦啦在线视频资源| 丝袜喷水一区| 国产精品人妻久久久久久| .国产精品久久| 欧美精品一区二区大全| 又粗又爽又猛毛片免费看| 插逼视频在线观看| 国产一区二区三区av在线| 亚洲欧洲国产日韩| 国产爱豆传媒在线观看| 亚洲精品乱码久久久久久按摩| 欧美激情久久久久久爽电影| 精品不卡国产一区二区三区| 又粗又爽又猛毛片免费看| 精品久久久久久久久亚洲| 五月玫瑰六月丁香| 在线观看美女被高潮喷水网站| 亚洲国产精品成人综合色| 插阴视频在线观看视频| 老司机影院成人| 91精品国产九色| 午夜精品一区二区三区免费看| 日韩在线高清观看一区二区三区| 国产毛片a区久久久久| 午夜福利网站1000一区二区三区| 婷婷色麻豆天堂久久 | 禁无遮挡网站| 秋霞在线观看毛片| 直男gayav资源| 午夜免费男女啪啪视频观看| 欧美激情久久久久久爽电影| 国产午夜福利久久久久久| 精品人妻视频免费看| 中文精品一卡2卡3卡4更新| 少妇裸体淫交视频免费看高清| 午夜免费激情av| 久久综合国产亚洲精品| 日日摸夜夜添夜夜爱| 日韩 亚洲 欧美在线| 亚洲图色成人| 国产成人午夜福利电影在线观看| 精品国产露脸久久av麻豆 | 精品人妻一区二区三区麻豆| 国产精品人妻久久久久久| 精品国产露脸久久av麻豆 | 欧美一级a爱片免费观看看| 99久久九九国产精品国产免费| 边亲边吃奶的免费视频| 午夜a级毛片| 成人特级av手机在线观看| 能在线免费看毛片的网站| 欧美丝袜亚洲另类| videos熟女内射| 黄色一级大片看看| 日本五十路高清| 少妇的逼好多水| 18禁裸乳无遮挡免费网站照片| 婷婷色av中文字幕| 国产精品野战在线观看| 高清午夜精品一区二区三区| 日本色播在线视频| 变态另类丝袜制服| 久久久久九九精品影院| 欧美成人免费av一区二区三区| 一级毛片aaaaaa免费看小| .国产精品久久| 色综合亚洲欧美另类图片| 丰满乱子伦码专区| 欧美成人a在线观看| 韩国av在线不卡| 亚洲在线自拍视频| 久久久久久久久久久免费av| 2021天堂中文幕一二区在线观| 丰满人妻一区二区三区视频av| 日本免费a在线| 乱系列少妇在线播放| 久久久久久久久久久丰满| 欧美人与善性xxx| 中文天堂在线官网| 日韩欧美三级三区| 91久久精品国产一区二区成人| 日韩一区二区三区影片| 午夜精品一区二区三区免费看| 网址你懂的国产日韩在线| 中文欧美无线码| a级毛片免费高清观看在线播放| 亚洲va在线va天堂va国产| 女人被狂操c到高潮| 日韩一区二区视频免费看| 在线观看66精品国产| av在线观看视频网站免费| 亚洲精品乱久久久久久| av国产久精品久网站免费入址| 色视频www国产| 国产又色又爽无遮挡免| 国产女主播在线喷水免费视频网站 | 赤兔流量卡办理| ponron亚洲| 国产亚洲午夜精品一区二区久久 | 亚洲精品aⅴ在线观看| 草草在线视频免费看| 校园人妻丝袜中文字幕| 三级国产精品片| 国产精品伦人一区二区| 国产激情偷乱视频一区二区| 久久久亚洲精品成人影院| 久久久久久国产a免费观看| 麻豆成人午夜福利视频| 夜夜爽夜夜爽视频| 亚洲第一区二区三区不卡| 亚洲精品乱久久久久久| 国产亚洲av嫩草精品影院| 成人美女网站在线观看视频| 成年女人看的毛片在线观看| 美女国产视频在线观看| 丰满少妇做爰视频| 老师上课跳d突然被开到最大视频| 亚洲最大成人中文| 中文欧美无线码| 综合色丁香网| 亚洲精品456在线播放app| 国产精品99久久久久久久久| av国产免费在线观看| 99国产精品一区二区蜜桃av| 国产91av在线免费观看| h日本视频在线播放| 亚洲怡红院男人天堂| 亚洲国产最新在线播放| 国产大屁股一区二区在线视频| 大香蕉久久网| 日韩精品有码人妻一区| 丝袜美腿在线中文| 99热这里只有精品一区| 亚洲国产精品合色在线| 亚洲欧美精品专区久久| 欧美一区二区国产精品久久精品| 人妻少妇偷人精品九色| 天堂av国产一区二区熟女人妻| 精品国产一区二区三区久久久樱花 | 国产精品嫩草影院av在线观看| 老师上课跳d突然被开到最大视频| 最近中文字幕2019免费版| 亚洲av.av天堂| 美女cb高潮喷水在线观看| 国产在视频线在精品| 熟女电影av网| 丰满人妻一区二区三区视频av| 欧美成人一区二区免费高清观看| 直男gayav资源| 欧美区成人在线视频| 国产欧美另类精品又又久久亚洲欧美| 国产av一区在线观看免费| 两性午夜刺激爽爽歪歪视频在线观看| 免费看a级黄色片| 免费看美女性在线毛片视频| 非洲黑人性xxxx精品又粗又长| 少妇的逼水好多| 中文欧美无线码| av在线播放精品| 免费看日本二区| 国产精品一区二区三区四区免费观看| 久久国产乱子免费精品| 久久99热这里只频精品6学生 | 欧美一级a爱片免费观看看| 日本免费在线观看一区| 免费电影在线观看免费观看| 男女视频在线观看网站免费| 国产久久久一区二区三区| 小说图片视频综合网站| 久久久久久伊人网av| 国产精华一区二区三区| 中文字幕久久专区| 日本黄大片高清| 亚洲18禁久久av| 能在线免费观看的黄片| 午夜免费男女啪啪视频观看| 成人毛片a级毛片在线播放| 91久久精品国产一区二区三区| 超碰97精品在线观看| 人妻制服诱惑在线中文字幕| 热99在线观看视频| 亚洲av免费高清在线观看| 可以在线观看毛片的网站| 2022亚洲国产成人精品| 一夜夜www| 日本三级黄在线观看| 国产熟女欧美一区二区| 国产一区二区在线av高清观看| 乱系列少妇在线播放| 久久久久免费精品人妻一区二区| 欧美日本亚洲视频在线播放| 久久6这里有精品| 中文字幕免费在线视频6| 亚洲在线自拍视频| 国产淫语在线视频| 欧美高清性xxxxhd video| 亚洲熟妇中文字幕五十中出| 麻豆久久精品国产亚洲av| 亚洲av二区三区四区| 亚洲精品成人久久久久久| 亚洲va在线va天堂va国产| 秋霞伦理黄片| 97人妻精品一区二区三区麻豆| 精品久久久久久久末码| 国产淫语在线视频| 欧美日韩在线观看h| 欧美成人一区二区免费高清观看| 久久精品熟女亚洲av麻豆精品 | 亚洲av中文字字幕乱码综合| 日日啪夜夜撸| 毛片一级片免费看久久久久| 久久久精品大字幕| 2021天堂中文幕一二区在线观| 亚洲aⅴ乱码一区二区在线播放| 亚洲人成网站高清观看| 亚洲真实伦在线观看| av视频在线观看入口| 欧美一级a爱片免费观看看| 午夜福利在线在线| 性插视频无遮挡在线免费观看| av在线老鸭窝| 免费看a级黄色片| 一区二区三区乱码不卡18| 秋霞在线观看毛片| 国产毛片a区久久久久| 99在线人妻在线中文字幕| 又爽又黄无遮挡网站| 国产高潮美女av| 欧美激情在线99| 国产日韩欧美在线精品| 亚洲激情五月婷婷啪啪| 视频中文字幕在线观看| 中文在线观看免费www的网站| 亚洲精品乱码久久久久久按摩| 成人午夜高清在线视频| 国产成人a区在线观看| 2022亚洲国产成人精品| 69av精品久久久久久| 免费人成在线观看视频色| 成人三级黄色视频| 99久国产av精品国产电影| 久久精品国产亚洲av涩爱| 免费电影在线观看免费观看| 国产精品一区www在线观看| 国产伦理片在线播放av一区| 99热网站在线观看| 少妇人妻精品综合一区二区| 一个人看的www免费观看视频| av免费在线看不卡| 亚洲人与动物交配视频| 国产精品.久久久| 久久久久久国产a免费观看| 麻豆av噜噜一区二区三区| h日本视频在线播放| 亚洲内射少妇av| 欧美成人免费av一区二区三区| 亚洲国产高清在线一区二区三| 久久久久久大精品| 一卡2卡三卡四卡精品乱码亚洲| 九九在线视频观看精品| 97在线视频观看| 亚洲av电影不卡..在线观看| 国产女主播在线喷水免费视频网站 | 看免费成人av毛片| 日日撸夜夜添| 国产精品国产三级国产专区5o | АⅤ资源中文在线天堂| 国产视频内射| 插逼视频在线观看| 69人妻影院| 欧美97在线视频| 国产真实伦视频高清在线观看| 毛片一级片免费看久久久久| 免费观看精品视频网站| 日本午夜av视频| 国产精华一区二区三区| 看免费成人av毛片| 日韩一区二区三区影片| 亚洲经典国产精华液单| 日韩强制内射视频| 日韩欧美国产在线观看| 国内少妇人妻偷人精品xxx网站| 卡戴珊不雅视频在线播放| 成人午夜精彩视频在线观看| 菩萨蛮人人尽说江南好唐韦庄 | videos熟女内射| 成人三级黄色视频| 亚洲四区av| 少妇熟女aⅴ在线视频| 久久久精品欧美日韩精品| 国产亚洲av片在线观看秒播厂 | 观看免费一级毛片| 人人妻人人澡欧美一区二区| 国产精华一区二区三区| 不卡视频在线观看欧美| 中文精品一卡2卡3卡4更新| 日韩一区二区三区影片| 大话2 男鬼变身卡| 免费观看人在逋| 中文在线观看免费www的网站| 亚洲欧美精品自产自拍| 久久精品综合一区二区三区| 久久久久久久久久久丰满| 国产极品精品免费视频能看的| 国产国拍精品亚洲av在线观看| 九九爱精品视频在线观看| 永久免费av网站大全| 99国产精品一区二区蜜桃av| 看免费成人av毛片| 成人漫画全彩无遮挡| 午夜精品一区二区三区免费看| 国产精品久久久久久精品电影| 超碰97精品在线观看| 日韩一本色道免费dvd| 午夜精品在线福利| 亚洲av二区三区四区| 免费观看人在逋| 日本一本二区三区精品| 最新中文字幕久久久久| 最近2019中文字幕mv第一页| 国产一级毛片七仙女欲春2| 亚洲av熟女| 日韩成人伦理影院| 91久久精品国产一区二区三区| 又黄又爽又刺激的免费视频.| 亚洲精品成人久久久久久| 热99re8久久精品国产| 国产一级毛片七仙女欲春2| 69av精品久久久久久| 国产精品99久久久久久久久| 一级毛片电影观看 | 成人高潮视频无遮挡免费网站| 日韩av在线大香蕉| 啦啦啦啦在线视频资源| 国产精品久久久久久久电影| 少妇裸体淫交视频免费看高清| 成人一区二区视频在线观看| 日韩制服骚丝袜av| 欧美高清性xxxxhd video| 久久国产乱子免费精品| 老司机影院成人| 精品国产露脸久久av麻豆 | 黄色配什么色好看| 偷拍熟女少妇极品色| 青春草视频在线免费观看| www.色视频.com| 国产一级毛片在线| 欧美又色又爽又黄视频| 日韩 亚洲 欧美在线| 久久精品人妻少妇| 午夜福利视频1000在线观看| 亚洲成人av在线免费| 超碰av人人做人人爽久久| 久久久精品大字幕| 亚洲国产精品专区欧美| 国产91av在线免费观看| 97人妻精品一区二区三区麻豆| 99热这里只有是精品在线观看| 一区二区三区高清视频在线| 亚洲最大成人手机在线| 欧美最新免费一区二区三区| 一夜夜www| 两性午夜刺激爽爽歪歪视频在线观看| 在线观看美女被高潮喷水网站| 尾随美女入室| 乱人视频在线观看| 国产午夜精品论理片| 观看美女的网站| 伊人久久精品亚洲午夜| 日韩成人av中文字幕在线观看| 久久久久久久久久成人| 一夜夜www| 国产精品国产高清国产av| 69av精品久久久久久| 伦理电影大哥的女人| 毛片一级片免费看久久久久| 天天一区二区日本电影三级| 国产视频首页在线观看| 亚洲美女搞黄在线观看| 免费观看a级毛片全部| 欧美3d第一页| 91av网一区二区| 国产91av在线免费观看| 亚洲欧美日韩无卡精品| 免费观看的影片在线观看| 国产白丝娇喘喷水9色精品| 一二三四中文在线观看免费高清| 亚洲av中文字字幕乱码综合| 国产私拍福利视频在线观看| 99热这里只有是精品50| 精品久久国产蜜桃|