• <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 ?

    基于高分辨率網(wǎng)絡(luò)的全鋼子午線輪胎鋼絲圈區(qū)域邊界分割

    2024-01-01 00:00:00李喃劉華郝晉一夏英杰李金屏
    關(guān)鍵詞:模式識別

    文章編號:1671-3559(2024)06-0778-09DOI:10.13349/j.cnki.jdxbn.20240522.001

    摘要: 針對全鋼子午線輪胎中紋理復(fù)雜、結(jié)構(gòu)多變的鋼絲圈區(qū)域邊界分割困難的問題,提出一種基于高分辨率網(wǎng)絡(luò)的輪胎鋼絲圈區(qū)域邊界分割方法; 根據(jù)垂直投影曲線信息實現(xiàn)輪胎X射線衍射圖像各區(qū)域的劃分; 利用直方圖均衡化提高圖像的明暗對比度,增強紋理信息; 根據(jù)高分辨率網(wǎng)絡(luò)輸出的熱圖,基于自適應(yīng)閾值方法進行邊界分析,通過計算熱圖不同區(qū)域的閾值得到對應(yīng)的二值圖,統(tǒng)計熱圖中邊界區(qū)域面積并篩除過小的部分,根據(jù)剩余區(qū)域重構(gòu)熱圖并利用邊界上下文信息填補被篩除的位置,從而得到整體邊界分布均勻、 精細的熱圖; 在自建數(shù)據(jù)集上測試所提出方法的檢測性能,通過消融實驗探討所提出的方法及其優(yōu)化模塊對最終邊界分割結(jié)果的影響,并將所提出的方法與2種常用方法進行定量和定性對比。結(jié)果表明,鋼絲圈區(qū)域的包布、反包邊界分割準(zhǔn)確率分別達到98.94%、 97.23%,相對于2種常用方法,所提出的方法具有較強的穩(wěn)健性和適用性。

    關(guān)鍵詞: 模式識別; 區(qū)域邊界分割; 高分辨率網(wǎng)絡(luò); 全鋼子午線輪胎; 直方圖均衡化; 邊界優(yōu)化

    中圖分類號: TP391.4

    文獻標(biāo)志碼: A

    Regional Boundary Segmentation of Bead Rings in

    All-steel Radial Tires Based on High Resolution Network

    LI Nan, LIU Hua, HAO Jinyi, XIA Yingjie, LI Jinping

    (a. School of Information Science and Engineering, b. Shandong Provincial Key Laboratory of Network Based Intelligent Computing,

    c. Shandong Provincial University Key Laboratory of Information Processing and Cognitive Computing,

    University of Jinan, Jinan 250022, Shandong, China)

    Abstract: Aiming at the difficulty of regional boundary segmentation of bead rings in all-steel radial tires with complex texture and variable structure, a method of regional boundary segmentation of bead rings based on high resolution network was proposed. According to the information of vertical projection curves, each region of X-ray diffraction images of tires was divided. Histogram equalization was used to improve the contrast of light and dark and enhance the texture information. According to the heat map output by the high-resolution network, the boundary analysis was carried out based on the adaptive threshold method. By calculating the threshold value of different regions of the heat map, the corresponding binary map was obtained, and the boundary region area in the heat map was counted and the smaller part was screened out. The remaining areas were used to reconstruct the heat maps, and the boundary context information was incorporated to fill in eliminated positions to achieve the finely detailed heat maps with evenly distributed overall borders. The detection performance of the proposed method was tested on the self-built dataset, and the influence of the proposed method and its optimization module on the final boundary segmentation results was discussed through ablation experiments. The proposed method was quantitatively and qualitatively compared with two commonlyusedmethods.Theresultsshowthattheaccuracy of wrapping and backwrapping boundary segmentation is 98.94% and 97.23%, respectively. Compared with the two common methods, the proposed method has strong robustness and applicability.

    Keywords: pattern recognition; regional boundary segmentation; high resolution network; all-steel radial tire; histogram equalization; border optimization

    輪胎作為汽車的重要組成部分,被視為影響駕駛安全的關(guān)鍵因素。在輪胎的加工過程中,外部環(huán)境、 設(shè)備精度、 操作不當(dāng)?shù)纫蛩貙?dǎo)致輪胎的不同部位出現(xiàn)損壞,為了保證汽車駕駛的安全性,每個輪胎在出廠前都要經(jīng)過嚴(yán)格的質(zhì)量檢驗。目前,國內(nèi)主要采用X射線數(shù)字成像儀對輪胎進行數(shù)字成像[1],為輪胎缺陷自動檢測奠定了基礎(chǔ)。在通常情況下,全鋼子午線輪胎由帶束層、 胎側(cè)、 鋼絲圈3個部分組成。由于胎側(cè)和帶束層在整個輪胎結(jié)構(gòu)中所占比例較大且易出現(xiàn)異常情況,因此輪胎缺陷檢測研究重點多集中于胎側(cè)和帶束層區(qū)域[2-3]。目前,學(xué)者們對全鋼子午線輪胎X射線衍射(XRD)圖像缺陷檢測系統(tǒng)已開展了大量研究[4-6],實現(xiàn)了全鋼子午線輪胎胎側(cè)、 帶束層區(qū)域的缺陷檢測。隨著人們對汽車輪胎質(zhì)量要求的不斷提高,鋼絲圈區(qū)域的缺陷檢測也開始進入大眾視野。

    由于邊界分割是進行分區(qū)域缺陷檢測的前提,因此精確的邊界分割至關(guān)重要。鋼絲圈由多條鋼絲、 水平簾線和斜向簾線等組成,共同承受胎側(cè)拉力, 這一結(jié)構(gòu)特性使得鋼絲圈區(qū)域的紋理更加復(fù)雜且結(jié)構(gòu)多變。同時, 簾線層數(shù)疊加較多, 導(dǎo)致X射線難以穿透鋼絲圈到達接收裝置, 使得該區(qū)域整體偏暗, 為精確分割鋼絲圈區(qū)域帶來了巨大挑戰(zhàn)。全鋼子午線輪胎鋼絲圈區(qū)域邊界的精確分割領(lǐng)域中相關(guān)研究較少, 大致分為2類方法。第1類方法是基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)分割方法。Zhao等[7]提出基于改進U型網(wǎng)絡(luò)的視杯與視盤分割方法,并引入了多尺度輸入和特征圖共享等技術(shù)。Xu等[8]提出用于遙感圖像語義分割的高分辨率上下文提取網(wǎng)絡(luò)(high resolution context extraction network,HRCNet),采用雙重注意力機制(dual attention mechanism,DAM)獲取全局上下文信息。Yuan等[9]采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和轉(zhuǎn)換器相結(jié)合的網(wǎng)絡(luò)對醫(yī)學(xué)圖像進行分割,增強了特征和長距離依賴關(guān)系的表示能力。李光旭[10]將語義分割應(yīng)用于輪胎XRD圖像分割,實現(xiàn)了輪胎紋理圖像邊界的全區(qū)域分割。Wang等[11]提出了一種新的基于主動輪廓模型——Chan-Vese(C-V)模型的輪胎印圖像分割算法, 該算法無須重新初始化, 通過引入內(nèi)能項來減少水平集函數(shù)從有符號距離函數(shù)到C-V模型的偏差。 Bolya等[12]提出用于實時分割輪胎胎面的簡單全卷積模型, 同時還提出能夠提高分割速度并改善分割性能的快速非極大值抑制算法(fast non-maximum suppression,F(xiàn)ast-NMS)。第2類方法是基于傳統(tǒng)圖像處理的目標(biāo)分割方法,通常利用輪胎本身的結(jié)構(gòu)和紋理信息進行分割。董玉德等[13]依據(jù)花紋節(jié)距排布和擠壓、 壓延成型工藝對花紋邊界進行分割。陳勤等[14]提出基于三次均勻樣條和多分辨率小波的整體區(qū)域分割方法。Li等[15]提出了結(jié)合灰色理論和粒子群算法的歸一化圖像分割方法。Zhang等[16]提出了基于機器視覺的二次圖像分割方法提取輪胎磨損特征。Liu等[17]提出了一種改進的基于模糊熵和灰色關(guān)聯(lián)分析的圖像分割方法。Zhang等[18]提出基于權(quán)重矩陣的優(yōu)化最短路徑快速算法分割視網(wǎng)膜層邊界。Yu等[19]引入K均值聚類算法對標(biāo)記點輪胎圖像進行分割,在分割的基礎(chǔ)上對標(biāo)記點輪廓內(nèi)的像素進行加權(quán),計算標(biāo)記點完整性。

    雖然以上方法取得了較好的分割效果,但是在直接應(yīng)用于全鋼子午線輪胎鋼絲圈時存在以下2個主要問題: 1)鋼絲圈區(qū)域在整幅輪胎圖像中所占比例較小,雖然通過增加輪胎圖像整體亮度可以解決鋼絲圈區(qū)域過暗的問題,但并不能突出圖像內(nèi)部的紋理信息和結(jié)構(gòu)特點。同時,圖像中其余區(qū)域信息會對上述操作產(chǎn)生干擾。2)輪胎XRD圖像中的邊界之間存在相似性和成像陰影的影響。由此可知,鋼絲圈區(qū)域的邊界分割結(jié)果通常會出現(xiàn)邊界連續(xù)性較差甚至偏移鋼絲圈區(qū)域,嚴(yán)重影響后續(xù)的分區(qū)域缺陷檢測。

    為了解決上述問題,本文中提出一種基于高分辨率網(wǎng)絡(luò)(high resolution network,HRNet)的全鋼子午線輪胎鋼絲圈區(qū)域邊界分割方法(簡稱本文方法)。利用HRNet的結(jié)構(gòu)優(yōu)勢,保留鋼絲圈區(qū)域中更多的紋理信息和邊界細節(jié);采用極值濾波、 自適應(yīng)閾值、 垂直投影方法等對輪胎XRD圖像預(yù)處理,獲取鋼絲圈區(qū)域圖像,利用直方圖均衡化增強鋼絲圈區(qū)域紋理信息;基于自適應(yīng)閾值方法分析邊界,以獲得整體連續(xù)的邊界分布。在自建數(shù)據(jù)集上測試本文方法,通過消融實驗探討本文方法及其優(yōu)化模塊對最終邊界分割結(jié)果的影響,并將本文方法與2種常用方法進行定量和定性對比。

    1鋼絲圈區(qū)域邊界分割

    全鋼子午線輪胎XRD圖像及其對應(yīng)的鋼絲圈區(qū)域邊界圖像如圖1所示。

    雖然邊界分割常用方法有較好的分割效果,但是直接應(yīng)用于鋼絲圈區(qū)域邊界分割時通常會出現(xiàn)邊界連續(xù)性較差甚至偏移鋼絲圈區(qū)域的情況,嚴(yán)重影響后續(xù)的分區(qū)域缺陷檢測的準(zhǔn)確性。本文方法在保留更多紋理細節(jié)信息的同時能夠提高邊界分割的準(zhǔn)確率。本文方法的流程如圖2所示,包括圖像預(yù)處理即垂直投影劃分區(qū)域和鋼絲圈區(qū)域圖像增強、 基于HRNet的邊界分割以及邊界優(yōu)化等過程。

    1.1圖像預(yù)處理

    在進行鋼絲圈區(qū)域的邊界分割之前,須要先獲取鋼絲圈區(qū)域圖像。全鋼子午線輪胎XRD圖像區(qū)域劃分流程如圖3所示。圖3(a)為輪胎原始圖像。輪胎XRD圖像預(yù)處理包括自適應(yīng)二值化、 形態(tài)學(xué)等操作,結(jié)果如圖3(b)所示。輪胎各區(qū)域在灰度級上存在明顯差異,根據(jù)該特征對預(yù)處理后的圖像進行垂直投影,統(tǒng)計圖像中每部分的灰度均值即可劃分輪胎圖像的各區(qū)域,結(jié)果如圖3(c)所示。

    由于鋼絲圈區(qū)域位于輪胎結(jié)構(gòu)的邊緣, X射線無法直接進行掃描, 因此導(dǎo)致鋼絲圈區(qū)域在成像后的圖像中顯示偏暗, 即灰度級較小且紋理特征不明顯, 給鋼絲圈區(qū)域邊界分割造成困難。 為了解決該問題, 本文方法采用直方圖均衡化提升亮度, 增強鋼絲圈區(qū)域的紋理信息。 從區(qū)域劃分中獲取鋼絲圈區(qū)域圖像, 利用直方圖均衡化進行處理, 計算公式分別為

    h(k)=nkJ ,(1)

    L(k)=∑kj=0h(j) ,(2)

    G(k)=255L(k) ,(3)

    式中: h(k)為第k個灰度級出現(xiàn)的概率; nk為第k個灰度級的個數(shù); J為像素總個數(shù); L(k)為累積的歸一化分布概率; G(k)為重新分配后的像素值。

    圖4所示為鋼絲圈區(qū)域均衡化前、 后效果對比。從圖中可以看出,經(jīng)直方圖均衡化處理后,鋼絲圈區(qū)域整體亮度提升,紋理特征更明顯,有助于后續(xù)邊界分割模型提取特征。

    1.2基于HRNet的邊界分割

    HRNet作為一種高分辨率的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),主要應(yīng)用于二維人體姿勢[20]估計和語義分割。與其他深度學(xué)習(xí)方法相比,HRNet在邊界分割方面具有以下優(yōu)勢: 1)HRNet始終存在特征圖處于高分辨率的狀態(tài),使鋼絲圈圖像中更多的細節(jié)信息得以保留,有助于進一步提升邊界分割的準(zhǔn)確度; 2)采用并行分支結(jié)構(gòu)[21]設(shè)計,HRNet可以同時獲取全局和局部信息,綜合考慮邊界位置與上下文信息,從而有利于更準(zhǔn)確地定位邊界; 3)逐層特征融合使得HRNet能夠提供更為豐富的信息表示,進一步增強了定位的精度; 4)通過融合不同特征圖尺度的特征,HRNet能有效捕捉圖像中的邊界細節(jié)。上述優(yōu)勢使HRNet在處理紋理復(fù)雜和結(jié)構(gòu)多變的鋼絲圈區(qū)域圖像時效果更好。

    HRNet的特征提取過程主要包括以下5個關(guān)鍵階段: 1)初始特征提取,即通過2個3×3型卷積核的卷積層提取輸入的鋼絲圈區(qū)域圖像的初步特征,然后進行4倍的下采樣,并實施歸一化和激活函數(shù)處理。 2)通道調(diào)整,即在初始特征提取后,調(diào)整通道個數(shù),但是不改變特征圖的大小。 3)尺度轉(zhuǎn)換,即HRNet引入額外的尺度分支,每個分支逐漸增加特征通道個數(shù),同時逐漸降低特征的分辨率。 4)多尺度信息融合,即多個尺度分支的輸出通過上采樣和下采樣操作進行融合; 上采樣操作使用1×1型卷積核,下采樣操作使用3×3型卷積核,所有分支的輸出融合在一起。 5)分割輸出。首先,每個分支都經(jīng)過基礎(chǔ)殘差模塊處理,上采樣得到最高分辨率的特征圖;然后,將上采樣后的特征圖沿通道維度相加以融合特征信息;最后,通過1×1型卷積核的卷積操作將通道個數(shù)降至分割類別個數(shù),本文中設(shè)置為2,包括包布、反包邊界,以生成邊界分割的最終輸出。HRNet結(jié)構(gòu)如圖5所示。

    1.3邊界優(yōu)化

    基于HRNet的邊界分割在獲取全局上下文和邊界信息方面的能力相對較弱,同時,可能受到輪胎圖像中邊界相似性和成像陰影的影響,導(dǎo)致邊界分割結(jié)果出現(xiàn)連續(xù)性差和異常點。這些問題會對鋼絲圈區(qū)域分割的準(zhǔn)確性造成影響,因此在得到邊界熱圖后以及在轉(zhuǎn)換得到對應(yīng)原圖中每行坐標(biāo)之前,須要利用邊界上下文信息優(yōu)化邊界,以提高分割邊界的準(zhǔn)確率。鋼絲圈區(qū)域異常邊界優(yōu)化前、 后結(jié)果如圖6所示,連續(xù)性差邊界優(yōu)化前、后結(jié)果如圖7所示。

    由圖6、 7可知,鋼絲圈區(qū)域的包布、 反包邊界經(jīng)邊界優(yōu)化后整體邊界更連續(xù),并且沒有出現(xiàn)邊界異常。

    針對HRNet模型分割出的全鋼子午線輪胎鋼絲圈區(qū)域邊界異常、 連續(xù)性差的問題,本文中基于自適應(yīng)閾值方法進行邊界分析,即重構(gòu)熱圖,篩除異常區(qū)域。為了突出邊界的輪廓和區(qū)分熱圖中的背景、 前景,對邊界熱圖進行閾值分割,前景為熱圖邊界,背景為邊界以外區(qū)域。全鋼子午線輪胎鋼絲圈區(qū)域邊界原始熱圖在自適應(yīng)閾值方法下的處理效果如圖8所示。由圖可知,鋼絲圈區(qū)域邊界熱圖中的異常區(qū)域在經(jīng)自適應(yīng)閾值方法處理后消失。

    經(jīng)自適應(yīng)閾值方法的處理效果自適應(yīng)閾值方法計算公式[22]分別為

    B(n)=∑h-1i=0∑w-1j=0 p(i, j)hbw ,(4)

    f(i, j)=255,p(i, j)≥B(n),

    0,p(i, j)lt;B(n),(5)

    式中: B(n)為第n個窗口的二值化閾值; h為分割窗口的高度; bw為分割窗口的寬度; p(i, j)為邊界熱圖二值化小窗口中第i行第j列位置的像素灰度值; f(i, j)為邊界熱圖二值化處理后第i行第j列位置的像素灰度值。

    在處理后的熱圖中計算所有離散的邊界區(qū)域面積,按區(qū)域面積的大小排序,篩除過小的異常區(qū)域,統(tǒng)計每個邊界區(qū)域的每行的均值,將該均值作為當(dāng)前行的邊界點,計算公式為

    N(i)=∑tj=0E(i, j)bt ,(6)

    式中: N(i)為熱圖中第i行新的邊界值; E(i, j)為第i行第j列的灰度值; bt為熱圖寬度。

    將篩除的區(qū)域邊界值設(shè)置為0, 記為空缺區(qū)域,后續(xù)利用上下文邊界信息填補空缺區(qū)域,既可以優(yōu)化邊界,又可以最大程度地保證邊界的連續(xù)性。

    如果缺失位置在熱圖的頭部,則

    N(i)=N(y1), i∈[0, y1] ,(7)

    式中N(y1)為第y1行的邊界位置值, y1為從熱圖頭部向下遍歷到的第1個非零邊界所在行數(shù)。

    如果缺失位置在熱圖的中部,則

    S=N(ye+1)-N(ys-1)(ye+1)-(ys-1) ,(8)

    N(y)=N(ys-1)+S(y-ys+1), y∈[ys, ye],(9)

    式中: S為步長; ys、 ye分別為邊界缺失的起始、 終止位置; y為當(dāng)前修補行; N(ye+1)為邊界缺失區(qū)域終點的下一個邊界位置值; N(ys-1)為邊界缺失區(qū)域起始點的上一個邊界位置值; N(y)為第y行邊界位置值; S(y-ys+1)為邊界偏移量,用于微調(diào)邊界。

    如果缺失位置在熱圖的底部,則

    N(i)=N(y2), i∈[y2, H]",(10)

    式中: H為熱圖的高度; N(y2)為第y2行的邊界位置值, y2為從熱圖底部向上遍歷到的第1個非零邊界所在行數(shù)。

    2方法測試

    2.1數(shù)據(jù)集構(gòu)建

    深度學(xué)習(xí)對訓(xùn)練樣本需求大,而數(shù)據(jù)增強技術(shù)則可以解決全鋼子午線輪胎XRD圖像數(shù)據(jù)樣本較少的問題。另外,通過數(shù)據(jù)擴增也可使網(wǎng)絡(luò)獲得一定的抗噪聲能力,更具有穩(wěn)健性。

    利用自然分布從樣本庫中隨機選取規(guī)定數(shù)量樣本,分類別提取,即先通過聚類函數(shù)處理圖像,將樣本聚類為多個類別,然后在每個類別圖像中隨機選取規(guī)定數(shù)量樣本作為訓(xùn)練集和測試集。利用輔助工具即邊界標(biāo)注程序標(biāo)注所選原始圖像,不僅可以提高邊界標(biāo)注效率,而且可以最大程度減小人為誤差。同時,在標(biāo)注過程中,邀請經(jīng)驗豐富的圖像專家仔細檢查和修正邊界標(biāo)注結(jié)果,以確保結(jié)果的準(zhǔn)確性和一致性。

    利用二值化和極值濾波對輪胎XRD圖像進行預(yù)處理,然后利用垂直投影并根據(jù)投影曲線獲取圖像中帶束層、胎側(cè)、鋼絲圈的區(qū)域位置,根據(jù)位置信息從原圖中切割出鋼絲圈區(qū)域圖像和對應(yīng)的邊界標(biāo)簽作為網(wǎng)絡(luò)的輸入。利用以下2種數(shù)據(jù)擴增技術(shù)對鋼絲圈區(qū)域圖像進行處理: 1)利用翻轉(zhuǎn)函數(shù)對圖像進行水平或垂直投影; 2)在圖像中添加均值為0且方差為6的高斯噪聲。數(shù)據(jù)在不同圖像增強方式下的可視化結(jié)果如圖9所示。

    最終獲得原始全鋼子午線輪胎圖像共2 874幅, 去除鋼絲圈區(qū)域過黑和鋼絲簾線產(chǎn)生畸變的圖像后共2 057幅圖像。 數(shù)據(jù)擴增后的樣本集共包括8 228幅圖像, 其中訓(xùn)練集、 測試集各6 582、 1 646幅。

    本文方法在Windows操作系統(tǒng)上實現(xiàn),使用 PyThorch框架進行訓(xùn)練,批大?。╞atch size,BS)函數(shù)設(shè)置為8,采用隨機梯度下降(stochastic gradient descent,SGD)算法優(yōu)化HRNet,設(shè)置學(xué)習(xí)率為0.001,迭代次數(shù)為1 000。由于要輸出包布和反包2條邊界,因此設(shè)置鋼絲圈區(qū)域邊界分割網(wǎng)絡(luò)的輸出通道個數(shù)為2。硬件配置如下:Inter(R) Xeon(R) W-2133型中央處理器(CPU)和Nvidia GeForce RTX 2080Ti型圖形處理器(GPU)。

    2.2評估指標(biāo)

    采用4個指標(biāo)評估本文方法的性能和分割效果: 1)Dice系數(shù)D; 2)相對體積差異R; 3)平均對稱表面距離A; 4)最大對稱表面距離M。D、 R通過比較分割區(qū)域的準(zhǔn)確率評估性能, A、 M通過比較邊界距離評估分割性能。4個評估指標(biāo)的計算公式分別為

    D=2X∩Y/(X+Y) ,(11)

    R=(X-Y/Y)×100% ,(12)

    A=∑u(X)∈U(X) d[d(X), U(Y)]/U(X) ,(13)

    M=max{maxu(X)∈U(X) d2[u(X), U(Y)]},(14)

    式中: X為HRNet預(yù)測的分割結(jié)果; Y為X對應(yīng)的參考真值; U為分割的表面體素; u為U上的一點;d為歐氏距離。

    2.3消融實驗

    通過消融實驗探討本文方法及其優(yōu)化模塊對邊界分割結(jié)果的影響。 在本文方法的基礎(chǔ)上設(shè)計2種不同的邊界分割方法: 1)單獨使用HRNet的分割方法, 即對輪胎圖像鋼絲圈區(qū)域進行預(yù)處理, 不加入邊界優(yōu)化模塊, 該方法記為HRNet-edge。 2)圖像未經(jīng)過預(yù)處理的分割方法, 即輪胎圖像鋼絲圈區(qū)域不進行預(yù)處理, 增加邊界優(yōu)化模塊, 該方法記為HRNet-npre。消融實驗結(jié)果如表1所示。由表可知,本文方法的鋼絲圈區(qū)域包布、 反包邊界分割準(zhǔn)確率分別達到98.94%、 97.23%,相對于HRNet-edge分別提高9.96、 9.89個百分點,相對于HRNet-npre分別提高7.29、 6.80個百分點,表明預(yù)處理模塊和邊界分割后的邊界優(yōu)化模塊對最終邊界分割結(jié)果非常重要。

    2.4方法對比

    為了分析本文方法對全鋼子午線輪胎XRD圖像鋼絲圈區(qū)域的分割性能,將本文方法與利用HRNet和快速語義分割網(wǎng)絡(luò)(FastSCNN)[23]所得的鋼絲圈區(qū)域邊界分割結(jié)果進行定量和定性對比,結(jié)果如表2、 圖10所示。 由表2可知, 相對于FastSCNN, 本文方法在與HRNet的數(shù)據(jù)對比方面表現(xiàn)更突出,包布、 反包邊界分割準(zhǔn)確率分別提高11.66、 12.11個百分點。由圖10可知:本文方法的邊界分割效果更精細、 完整,提高了邊界分割的準(zhǔn)確率。本文方法還表現(xiàn)出較好的抗干擾性和穩(wěn)健性,在鋼絲圈區(qū)域簾線走勢正常的情況下不會出現(xiàn)誤分區(qū)域的情況。由此可知,本文方法在提高邊界分割準(zhǔn)確率的同時,解決了邊界出現(xiàn)異常區(qū)域的問題。

    全鋼子午線輪胎XRD圖像鋼絲圈區(qū)域邊界分割的難點之一是使數(shù)據(jù)集在種類和數(shù)量有限時輸出更精確的鋼絲圈邊界。 本文方法有機整合邊界分割模塊與邊界優(yōu)化模塊, 而不是單獨訓(xùn)練一個分割網(wǎng)絡(luò), 使模塊更關(guān)注鋼絲圈區(qū)域邊界的上下文信息, 從而使邊界更連續(xù)并且解決了邊界異常問題。

    3結(jié)語

    本文中提出基于HRNet的全鋼子午線輪胎鋼絲圈區(qū)域邊界分割方法,通過引入直方圖均衡化方法,提升鋼絲圈區(qū)域的整體亮度,增強紋理信息; 在應(yīng)用HRNet實現(xiàn)邊界分割的基礎(chǔ)上添加邊界優(yōu)化部分,解決了鋼絲圈區(qū)域紋理復(fù)雜、結(jié)構(gòu)多變引起的邊界分割連續(xù)性差和出現(xiàn)異常區(qū)域的問題,并通過數(shù)據(jù)擴增技術(shù)增強網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)健性能。由實驗結(jié)果可知,本文方法在鋼絲圈區(qū)域邊界分割上表現(xiàn)良好,有效減少了邊界誤分割次數(shù),鋼絲圈區(qū)域的包布、 反包邊界分割準(zhǔn)確率分別達到98.94%、 97.23%,與2種常用方法相比,邊界分割精度顯著提高,并具有較強的穩(wěn)健性和適用性。

    參考文獻:

    [1]谷莉, 范實, 徐宏彤, 等. 數(shù)字化X射線輪胎檢測自動 "技術(shù)研究[J]. 自動化與儀器儀表, 2015(6): 120.

    [2]ZHENG X N, DING J P, PANG Z Z, et al. Detection of "impurity andbubbledefectsintireX-rayimagebased on improved extremum filter and locally adaptive-threshold binarization[C]//2018 InternationalConferenceonSecurity,PatternAnalysis,andCybernetics(SPAC),December14-17,2018,Jinan,China.NewYork:IEEE,2018: 360.

    [3]ZHENGXN,PANGZZ,HOUQT,etal.Detection of zero degree belt loss in radial tire based on multiscale Gabor transform[J]. Proceedings of SPIE, 2018, 10828: 187.

    [4]于向茹, 丁建配, 李金屏, 等. 輪胎簾線交叉重疊缺陷檢測[J]. 濟南大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版), 2017, 31(6): 494.

    [5]鄭修楠, 張潘杰, 李金屏. 基于穿線法的輪胎簾線彎曲缺陷檢測[J]. 濟南大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版), 2018, 32(4): 286.

    [6]李鵬程. 子午線輪胎的非胎體部分紋理分割和相關(guān)結(jié)構(gòu)缺陷檢測[D]. 濟南: 濟南大學(xué), 2021.

    [7]ZHAOX,GUOF,ZOUBJ,et al. Automaticsegmentation of optic disc and cup for CDR calculation[J]. Optoelectronics Letters, 2019, 15(5): 381.

    [8]XUZY,ZHANGWC,ZHANGTX,etal. HRCNet: high "resolution context extraction network for semantic segmentation of remote sensing images[J]. Remote Sensing, 2021, 13(1): 71.

    [9]YUAN F N, ZHANG Z X, FANG Z J. An effective CNN and transformer complementary network for medical image segmentation[J]. Pattern Recognition, 2023, 136(4): 219.

    [10]李光旭. 基于語義分割與矩陣恢復(fù)的輪胎自動缺陷檢測研究[D]. 青島: 青島科技大學(xué), 2020.

    [11]WANG Z,WANG Y P, LI S W. Tire impressions image segmentation algorithm based on C-V model without re-initialization[C]//2011 IEEE 3rd International Conference on Communication Software and Networks, May 27-29, 2011, Xi’an, China. New York: IEEE, 2011: 541.

    [12]BOLYAD,ZHOUC,XIAOFY, et al. YOLACT++: better real-time instance segmentation[J]. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2022, 44(2): 1108.

    [13]董玉德,宋忠輝,陳進富,等.面向輪胎點云的胎面花紋邊界特征提?。跩].計算機輔助設(shè)計與圖形學(xué)學(xué)報,2017,29(5): 939.

    [14]陳勤, 王濤, 劉茵. 輪胎透視圖的一種整體區(qū)域分割方法[J]. 計算機工程與科學(xué), 2007, 29(4): 42.

    [15]LIQ,AILM,GUOC.Applicationofdual-threshold segmentation based on normalized cut in tire prints and wear characteristics[J].ComputerEngineeringandApplications,2012,48(12): 148.

    [16]ZHANG C, CHENG Y H. A quadric image segmentation for the feature extraction of tire surface wear[C]//Sixth International ConferenceonIntelligentSystemsDesignandApplications,October 16-18, 2006, Jinan, China. New York: IEEE, 2006: 457.

    [17]LIU Y Y, LIU W B, ZHEN Z Y, et al. Image segmentation method based on fuzzy entropy and grey relational analysis[C]//Fourth International Conference on Image and Graphics (ICIG 2007), August 22-24, 2007, Chengdu, China. New York: IEEE, 2007: 372.

    [18]ZHANG Z, YAN H T, XING H Z, et al. Projection area evaluation of macular edema by optimal coherence tomography images with automatic retinal segmentation[J]. Progress in Biochemistry and Biophysics, 2020, 47(10): 1097.

    [19]YU Y, REN J S, ZHANG Q, et al. Research on tire marking point completeness evaluation based on K-means clustering image segmentation[J]. Sensors, 2020, 20(17): 4687.

    [20]SUN K, XIAO B, LIU D, et al. Deep high resolution representation learning for human pose estimation[C]//2019 EEEE/CVF ConferenceonComputerVisionandPatternRecognition(CVPR), June 15-20, 2019, Long Beach, ""California, USA. New York: IEEE, 2019: 5693.

    [21]劉鵬坤, 朱成杰, 張越. 輕量型高分辨率人體關(guān)鍵點檢測改進研究[J]. 計算機工程與應(yīng)用, 2021, 57(2): 143.

    [22]OTSU N. A threshold selection method from gray-level histograms[J]. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, 1979, 9(1): 63.

    [23]史建杰. 子午線輪胎X光成像的區(qū)域分割及相關(guān)缺陷檢測[D]. 濟南: 濟南大學(xué), 2022.

    (責(zé)任編輯:劉建亭)

    收稿日期: 2023-07-21網(wǎng)絡(luò)首發(fā)時間:2024-05-23T15:33:24

    基金項目: 山東省重點研發(fā)計劃項目(2017CXGC0810);山東省教育科學(xué)“十三五”規(guī)劃教育招生考試專項課題項目(BYZK201917)

    第一作者簡介: 李喃(1997—),男,山東菏澤人。碩士研究生,研究方向為模式識別與圖像處理。E-mail:1029654854@qq.com。

    通信作者簡介: 李金屏(1968—),男,河南焦作人。教授,博士,碩士生導(dǎo)師,研究方向為數(shù)字圖像處理、 計算機視覺、 模式識別與人工智能、 優(yōu)化算法等。E-mail:ise_lijp@ujn.edu.cn。

    網(wǎng)絡(luò)首發(fā)地址: https://link.cnki.net/urlid/37.1378.N.20240522.1918.002

    猜你喜歡
    模式識別
    紫地榆HPLC指紋圖譜建立及模式識別
    中成藥(2018年2期)2018-05-09 07:19:52
    2019 IEEE計算機視覺與模式識別會議
    UPLC-MS/MS法結(jié)合模式識別同時測定芪參益氣滴丸中11種成分
    中成藥(2017年10期)2017-11-16 00:50:05
    淺談模式識別在圖像識別中的應(yīng)用
    電子測試(2017年23期)2017-04-04 05:06:50
    第四屆亞洲模式識別會議
    基于可拓模式識別的孤島檢測研究
    電測與儀表(2016年6期)2016-04-11 12:07:48
    可拓模式識別算法中經(jīng)典域的確定方法
    第3屆亞洲模式識別會議
    基于LLE降維和BP_Adaboost分類器的GIS局部放電模式識別
    電氣設(shè)備的故障診斷與模式識別
    河南科技(2014年5期)2014-02-27 14:08:35
    99热6这里只有精品| 国产99久久九九免费精品| 亚洲av中文字字幕乱码综合 | 精品久久久久久久末码| 女人被狂操c到高潮| 人妻丰满熟妇av一区二区三区| 色老头精品视频在线观看| 欧美又色又爽又黄视频| 国产一区二区在线av高清观看| 最近最新中文字幕大全免费视频| xxxwww97欧美| 日日摸夜夜添夜夜添小说| 少妇 在线观看| 精品电影一区二区在线| 欧美绝顶高潮抽搐喷水| 日韩欧美免费精品| 国产三级黄色录像| 国产亚洲精品久久久久5区| 99国产精品一区二区蜜桃av| 成年人黄色毛片网站| x7x7x7水蜜桃| 色综合欧美亚洲国产小说| 精品久久久久久久久久久久久 | 亚洲熟女毛片儿| 欧美+亚洲+日韩+国产| 日韩成人在线观看一区二区三区| 在线视频色国产色| 色综合亚洲欧美另类图片| 久久久久久大精品| 国产黄色小视频在线观看| 老汉色av国产亚洲站长工具| 国产亚洲欧美在线一区二区| 亚洲中文av在线| 久久婷婷人人爽人人干人人爱| 哪里可以看免费的av片| 亚洲人成77777在线视频| 精品久久久久久久末码| 日韩有码中文字幕| 国产区一区二久久| www.熟女人妻精品国产| 成人欧美大片| 级片在线观看| 亚洲午夜理论影院| 手机成人av网站| 精品电影一区二区在线| 国产精品久久久av美女十八| 国产精品日韩av在线免费观看| 黄频高清免费视频| 男人的好看免费观看在线视频 | 国产麻豆成人av免费视频| 一卡2卡三卡四卡精品乱码亚洲| 两个人看的免费小视频| 国产激情欧美一区二区| 精品卡一卡二卡四卡免费| av免费在线观看网站| 日韩中文字幕欧美一区二区| 自线自在国产av| 巨乳人妻的诱惑在线观看| 日韩欧美三级三区| 黄色视频,在线免费观看| 日韩高清综合在线| 成年人黄色毛片网站| e午夜精品久久久久久久| 精品午夜福利视频在线观看一区| 成人18禁高潮啪啪吃奶动态图| 50天的宝宝边吃奶边哭怎么回事| 欧美绝顶高潮抽搐喷水| 少妇粗大呻吟视频| 亚洲精品久久成人aⅴ小说| 深夜精品福利| 搡老妇女老女人老熟妇| 久久香蕉激情| 色尼玛亚洲综合影院| 国产99久久九九免费精品| 曰老女人黄片| 麻豆久久精品国产亚洲av| 亚洲美女黄片视频| 欧美黄色片欧美黄色片| 精品免费久久久久久久清纯| 午夜福利视频1000在线观看| 在线观看免费午夜福利视频| 人妻久久中文字幕网| 高潮久久久久久久久久久不卡| 欧美绝顶高潮抽搐喷水| 999久久久精品免费观看国产| 亚洲精品在线观看二区| 免费av毛片视频| 一二三四社区在线视频社区8| 免费高清视频大片| 亚洲av成人av| 久久人妻福利社区极品人妻图片| 欧美成人性av电影在线观看| 中文字幕人妻熟女乱码| 在线看三级毛片| 欧美国产日韩亚洲一区| 九色国产91popny在线| 欧美久久黑人一区二区| 国产熟女xx| 1024视频免费在线观看| cao死你这个sao货| 亚洲精品美女久久av网站| 国产亚洲欧美在线一区二区| 一个人观看的视频www高清免费观看 | 老司机靠b影院| 男女午夜视频在线观看| 久久精品国产清高在天天线| 亚洲av成人av| 老鸭窝网址在线观看| 欧美成人一区二区免费高清观看 | 免费av毛片视频| 女生性感内裤真人,穿戴方法视频| 欧美日韩乱码在线| 欧美成狂野欧美在线观看| 桃色一区二区三区在线观看| 在线播放国产精品三级| 国产成+人综合+亚洲专区| 91字幕亚洲| 成人亚洲精品一区在线观看| 亚洲一区高清亚洲精品| 国产精品亚洲一级av第二区| 久久久久久国产a免费观看| 非洲黑人性xxxx精品又粗又长| 久久久久免费精品人妻一区二区 | 午夜激情福利司机影院| 91九色精品人成在线观看| 男女午夜视频在线观看| 桃红色精品国产亚洲av| 国内精品久久久久精免费| 亚洲av成人不卡在线观看播放网| 成在线人永久免费视频| 成人国语在线视频| 亚洲中文字幕日韩| 亚洲人成77777在线视频| 久久精品国产99精品国产亚洲性色| 欧美绝顶高潮抽搐喷水| www.999成人在线观看| 99久久国产精品久久久| 无限看片的www在线观看| 97人妻精品一区二区三区麻豆 | 91在线观看av| 男女做爰动态图高潮gif福利片| 禁无遮挡网站| 久久国产亚洲av麻豆专区| 久久欧美精品欧美久久欧美| 18美女黄网站色大片免费观看| 国产精品一区二区免费欧美| 久久人人精品亚洲av| 亚洲av第一区精品v没综合| 亚洲欧洲精品一区二区精品久久久| 欧美三级亚洲精品| 久久久精品欧美日韩精品| 亚洲成国产人片在线观看| 亚洲色图av天堂| 一进一出好大好爽视频| 亚洲人成伊人成综合网2020| 国产精品1区2区在线观看.| 免费电影在线观看免费观看| xxxwww97欧美| 亚洲熟女毛片儿| 亚洲中文av在线| 首页视频小说图片口味搜索| 精品国产亚洲在线| 天天添夜夜摸| 老司机福利观看| 久久精品91蜜桃| 久久久国产精品麻豆| 精品日产1卡2卡| 少妇 在线观看| 免费高清视频大片| 午夜久久久在线观看| 午夜两性在线视频| 成在线人永久免费视频| 最近最新中文字幕大全电影3 | 成年人黄色毛片网站| 国产成人精品久久二区二区免费| 亚洲精品久久成人aⅴ小说| 亚洲色图 男人天堂 中文字幕| 黑人操中国人逼视频| 国产不卡一卡二| 久久性视频一级片| av电影中文网址| 久久精品aⅴ一区二区三区四区| 午夜精品在线福利| 亚洲自偷自拍图片 自拍| 精品国产美女av久久久久小说| 制服诱惑二区| 精品福利观看| 嫩草影院精品99| 国产成人啪精品午夜网站| 精品少妇一区二区三区视频日本电影| 久久婷婷人人爽人人干人人爱| 最近最新免费中文字幕在线| 伦理电影免费视频| 白带黄色成豆腐渣| 国产蜜桃级精品一区二区三区| 精品久久久久久久末码| 亚洲天堂国产精品一区在线| 女同久久另类99精品国产91| 亚洲片人在线观看| 视频在线观看一区二区三区| 级片在线观看| 999久久久精品免费观看国产| 欧美黄色片欧美黄色片| 桃色一区二区三区在线观看| 少妇 在线观看| 视频区欧美日本亚洲| 欧美日韩亚洲国产一区二区在线观看| 级片在线观看| 免费在线观看视频国产中文字幕亚洲| 国产一区二区三区视频了| 久久欧美精品欧美久久欧美| 黄片小视频在线播放| 男人的好看免费观看在线视频 | 久久精品国产99精品国产亚洲性色| 高潮久久久久久久久久久不卡| 手机成人av网站| av欧美777| 成人午夜高清在线视频 | 777久久人妻少妇嫩草av网站| 美女大奶头视频| 国产精品精品国产色婷婷| 国产熟女午夜一区二区三区| 欧美一级毛片孕妇| 亚洲自偷自拍图片 自拍| 国产三级在线视频| 91av网站免费观看| 三级毛片av免费| 久久青草综合色| 亚洲第一av免费看| 三级毛片av免费| 精品不卡国产一区二区三区| 日本a在线网址| 我的亚洲天堂| avwww免费| 99久久国产精品久久久| 午夜两性在线视频| 久久精品国产亚洲av高清一级| 精品国产乱子伦一区二区三区| 丁香欧美五月| 后天国语完整版免费观看| 欧美国产精品va在线观看不卡| 国产精品二区激情视频| 少妇的丰满在线观看| 亚洲中文字幕一区二区三区有码在线看 | 亚洲国产高清在线一区二区三 | 成人欧美大片| 国产精品免费一区二区三区在线| 校园春色视频在线观看| 日本免费一区二区三区高清不卡| 在线观看午夜福利视频| 超碰成人久久| 黄色视频,在线免费观看| 观看免费一级毛片| 少妇被粗大的猛进出69影院| 欧美成人免费av一区二区三区| 色哟哟哟哟哟哟| 国产伦人伦偷精品视频| 色综合婷婷激情| 亚洲成人国产一区在线观看| 色尼玛亚洲综合影院| 精品人妻1区二区| 18禁裸乳无遮挡免费网站照片 | 琪琪午夜伦伦电影理论片6080| www.精华液| 亚洲全国av大片| 俺也久久电影网| 两性午夜刺激爽爽歪歪视频在线观看 | 欧美日韩中文字幕国产精品一区二区三区| 亚洲人成网站高清观看| 久久精品国产亚洲av香蕉五月| 日韩一卡2卡3卡4卡2021年| 中文亚洲av片在线观看爽| 制服丝袜大香蕉在线| 人妻丰满熟妇av一区二区三区| 日韩精品免费视频一区二区三区| 国产日本99.免费观看| 亚洲三区欧美一区| 日本 欧美在线| av电影中文网址| 国产一区二区在线av高清观看| 国产精品永久免费网站| 久久狼人影院| 久久草成人影院| 亚洲 国产 在线| 俺也久久电影网| 久久久久国产精品人妻aⅴ院| 欧美日韩中文字幕国产精品一区二区三区| 亚洲欧美日韩高清在线视频| 18禁国产床啪视频网站| 亚洲欧美精品综合久久99| 亚洲专区中文字幕在线| 麻豆国产av国片精品| 国产精品一区二区精品视频观看| 免费女性裸体啪啪无遮挡网站| 成人欧美大片| 国产欧美日韩精品亚洲av| 亚洲欧洲精品一区二区精品久久久| 午夜福利高清视频| av视频在线观看入口| 在线视频色国产色| 琪琪午夜伦伦电影理论片6080| 欧美成人一区二区免费高清观看 | 在线免费观看的www视频| 91国产中文字幕| 真人做人爱边吃奶动态| 午夜福利欧美成人| 高清毛片免费观看视频网站| 高潮久久久久久久久久久不卡| 男女午夜视频在线观看| 日韩av在线大香蕉| 日本一本二区三区精品| 久久精品人妻少妇| 男女之事视频高清在线观看| 国产aⅴ精品一区二区三区波| 亚洲一区二区三区色噜噜| 美女高潮到喷水免费观看| 可以免费在线观看a视频的电影网站| 手机成人av网站| 一区二区日韩欧美中文字幕| 久9热在线精品视频| 搡老熟女国产l中国老女人| 国产精品香港三级国产av潘金莲| 在线观看免费日韩欧美大片| 欧美日本视频| 久久精品aⅴ一区二区三区四区| 国产真实乱freesex| 成人永久免费在线观看视频| 日韩欧美三级三区| 十分钟在线观看高清视频www| 天天一区二区日本电影三级| 男女下面进入的视频免费午夜 | 亚洲第一欧美日韩一区二区三区| 亚洲自偷自拍图片 自拍| 久久久水蜜桃国产精品网| 男女那种视频在线观看| 国产精品免费一区二区三区在线| 成人18禁在线播放| 日韩欧美一区二区三区在线观看| 国产精品 欧美亚洲| 一a级毛片在线观看| 久久久久久亚洲精品国产蜜桃av| 亚洲国产精品sss在线观看| 亚洲成a人片在线一区二区| 欧美一区二区精品小视频在线| 日韩大码丰满熟妇| 欧美精品亚洲一区二区| 亚洲精华国产精华精| 色婷婷久久久亚洲欧美| а√天堂www在线а√下载| 国产熟女xx| 欧美性猛交黑人性爽| 99热这里只有精品一区 | 久久久国产成人精品二区| 国内精品久久久久精免费| 91成人精品电影| 淫秽高清视频在线观看| 女人被狂操c到高潮| 9191精品国产免费久久| 国产精品香港三级国产av潘金莲| 亚洲av熟女| 国产成人啪精品午夜网站| 成人三级做爰电影| 午夜两性在线视频| 国产精品九九99| 少妇的丰满在线观看| 国产精品免费视频内射| 一二三四社区在线视频社区8| 很黄的视频免费| 超碰成人久久| 88av欧美| 亚洲第一电影网av| 少妇被粗大的猛进出69影院| 精品第一国产精品| 免费在线观看完整版高清| 久久午夜综合久久蜜桃| 在线永久观看黄色视频| √禁漫天堂资源中文www| 午夜a级毛片| 成人三级做爰电影| 一区二区日韩欧美中文字幕| 欧美大码av| 久久精品国产清高在天天线| 日本一本二区三区精品| 亚洲久久久国产精品| 亚洲人成网站高清观看| 啦啦啦 在线观看视频| 50天的宝宝边吃奶边哭怎么回事| 在线天堂中文资源库| 欧美最黄视频在线播放免费| 久久久久久大精品| 女人爽到高潮嗷嗷叫在线视频| 久久人妻福利社区极品人妻图片| 欧美性长视频在线观看| 中亚洲国语对白在线视频| av免费在线观看网站| a级毛片在线看网站| 日本成人三级电影网站| 国产成人影院久久av| 亚洲电影在线观看av| 这个男人来自地球电影免费观看| 亚洲精品国产区一区二| 在线观看免费午夜福利视频| 人人妻人人澡欧美一区二区| 在线av久久热| 男女下面进入的视频免费午夜 | 99国产极品粉嫩在线观看| 精品无人区乱码1区二区| 亚洲真实伦在线观看| e午夜精品久久久久久久| 在线视频色国产色| 亚洲男人的天堂狠狠| 久久亚洲精品不卡| 精品久久久久久久久久久久久 | 亚洲色图 男人天堂 中文字幕| 美女国产高潮福利片在线看| 久久中文看片网| 宅男免费午夜| 91国产中文字幕| 一本大道久久a久久精品| 草草在线视频免费看| 很黄的视频免费| 亚洲一区二区三区色噜噜| 国产av又大| 国产精品98久久久久久宅男小说| 免费女性裸体啪啪无遮挡网站| 中文字幕高清在线视频| avwww免费| 亚洲一区高清亚洲精品| 悠悠久久av| 给我免费播放毛片高清在线观看| www.自偷自拍.com| 性欧美人与动物交配| 99国产综合亚洲精品| 久久婷婷人人爽人人干人人爱| 国产国语露脸激情在线看| 精品国产乱子伦一区二区三区| 欧美日韩精品网址| 国产黄色小视频在线观看| 欧美日本视频| 成人亚洲精品一区在线观看| 中文在线观看免费www的网站 | 久久久久久九九精品二区国产 | 1024视频免费在线观看| 中文字幕精品免费在线观看视频| 在线免费观看的www视频| 一卡2卡三卡四卡精品乱码亚洲| 国产三级在线视频| 亚洲精品国产一区二区精华液| 国产私拍福利视频在线观看| 人妻丰满熟妇av一区二区三区| 午夜福利免费观看在线| 不卡av一区二区三区| 啪啪无遮挡十八禁网站| 国产亚洲精品久久久久久毛片| 亚洲一卡2卡3卡4卡5卡精品中文| 亚洲真实伦在线观看| 精品欧美一区二区三区在线| 国产精品免费一区二区三区在线| 国产激情偷乱视频一区二区| а√天堂www在线а√下载| 国产乱人伦免费视频| 久久九九热精品免费| 日韩精品青青久久久久久| 精品欧美一区二区三区在线| 黄片小视频在线播放| 国产激情偷乱视频一区二区| 狠狠狠狠99中文字幕| 亚洲人成网站在线播放欧美日韩| 可以在线观看的亚洲视频| 亚洲欧美日韩无卡精品| 制服人妻中文乱码| 一个人免费在线观看的高清视频| 老熟妇乱子伦视频在线观看| 99在线视频只有这里精品首页| 午夜免费成人在线视频| e午夜精品久久久久久久| 午夜福利在线在线| 制服丝袜大香蕉在线| 国产国语露脸激情在线看| 欧美日韩黄片免| 男人的好看免费观看在线视频 | 色播在线永久视频| 亚洲av电影在线进入| 成人欧美大片| 久久精品国产清高在天天线| 午夜久久久在线观看| 国产真人三级小视频在线观看| 国产区一区二久久| av天堂在线播放| 国产国语露脸激情在线看| 亚洲国产欧美日韩在线播放| 亚洲精品久久国产高清桃花| 777久久人妻少妇嫩草av网站| 久久久久久久精品吃奶| 欧美绝顶高潮抽搐喷水| 嫩草影院精品99| 99久久99久久久精品蜜桃| av有码第一页| 久久 成人 亚洲| 琪琪午夜伦伦电影理论片6080| 日日摸夜夜添夜夜添小说| 一二三四社区在线视频社区8| 黄片播放在线免费| 宅男免费午夜| 成人18禁高潮啪啪吃奶动态图| 亚洲激情在线av| 午夜久久久在线观看| 亚洲精品久久成人aⅴ小说| 亚洲av电影不卡..在线观看| 欧美在线黄色| 精品午夜福利视频在线观看一区| 亚洲国产毛片av蜜桃av| 老司机午夜福利在线观看视频| 男女午夜视频在线观看| 国产97色在线日韩免费| 久久国产乱子伦精品免费另类| 在线看三级毛片| 亚洲全国av大片| 97超级碰碰碰精品色视频在线观看| 免费看a级黄色片| 成人手机av| 婷婷精品国产亚洲av| 免费观看人在逋| 欧美乱色亚洲激情| 18禁美女被吸乳视频| 国产精品日韩av在线免费观看| 亚洲在线自拍视频| 亚洲久久久国产精品| 久久伊人香网站| 久久精品aⅴ一区二区三区四区| 国产片内射在线| 18禁国产床啪视频网站| 国产激情久久老熟女| 草草在线视频免费看| 国产久久久一区二区三区| 国产免费av片在线观看野外av| 成熟少妇高潮喷水视频| av天堂在线播放| 首页视频小说图片口味搜索| 亚洲一区二区三区色噜噜| 午夜精品久久久久久毛片777| 午夜两性在线视频| 两性夫妻黄色片| 亚洲精品国产区一区二| 操出白浆在线播放| 国产一级毛片七仙女欲春2 | 亚洲第一欧美日韩一区二区三区| 91成人精品电影| 在线观看免费午夜福利视频| 伊人久久大香线蕉亚洲五| 在线观看免费午夜福利视频| 久久久久久九九精品二区国产 | 国产精品久久久久久人妻精品电影| 免费无遮挡裸体视频| 18禁美女被吸乳视频| 欧美精品啪啪一区二区三区| 欧美激情高清一区二区三区| 免费在线观看视频国产中文字幕亚洲| 俄罗斯特黄特色一大片| 一本综合久久免费| 久久精品国产亚洲av高清一级| 好看av亚洲va欧美ⅴa在| or卡值多少钱| 亚洲av中文字字幕乱码综合 | 成人三级做爰电影| 久久人人精品亚洲av| 国产极品粉嫩免费观看在线| 久久精品人妻少妇| 三级毛片av免费| 老熟妇仑乱视频hdxx| 欧美成狂野欧美在线观看| 亚洲成人久久性| 成年人黄色毛片网站| 日本黄色视频三级网站网址| 亚洲国产精品成人综合色| 在线十欧美十亚洲十日本专区| 久久人妻福利社区极品人妻图片| 亚洲天堂国产精品一区在线| 国产精品一区二区三区四区久久 | 欧美最黄视频在线播放免费| 国产成年人精品一区二区| 免费在线观看日本一区| 成人亚洲精品一区在线观看| 真人做人爱边吃奶动态| 欧美性猛交黑人性爽| 亚洲av中文字字幕乱码综合 | 久久国产精品人妻蜜桃| 国产精品二区激情视频| 夜夜躁狠狠躁天天躁| 久久精品影院6| 人人澡人人妻人| 99精品欧美一区二区三区四区| 人妻丰满熟妇av一区二区三区| 亚洲精品粉嫩美女一区| 亚洲中文日韩欧美视频| 久久中文字幕人妻熟女| 中文资源天堂在线| 在线天堂中文资源库| 亚洲人成网站高清观看| 欧美激情极品国产一区二区三区| 麻豆一二三区av精品| 91成年电影在线观看| 国产aⅴ精品一区二区三区波| 男女床上黄色一级片免费看| 亚洲精品av麻豆狂野| 亚洲无线在线观看| 亚洲va日本ⅴa欧美va伊人久久| 久久久国产精品麻豆| netflix在线观看网站| 免费高清在线观看日韩| 欧美绝顶高潮抽搐喷水| 国产亚洲精品久久久久5区| 免费在线观看视频国产中文字幕亚洲| 听说在线观看完整版免费高清| 国产精品亚洲美女久久久|