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發(fā)布時(shí)間: 2017 - 01 - 17
機(jī)器視覺之圖像采集原理視頻采集即將視頻轉(zhuǎn)換成PC機(jī)可使用的數(shù)字格式。維視專業(yè)圖象采集卡是將視頻信號經(jīng)過AD轉(zhuǎn)換后,經(jīng)過PCI總線實(shí)時(shí)傳到內(nèi)存和顯存。在采集過程中,由于采集卡傳送數(shù)據(jù)采用PCIMasterBurst方式,圖象傳送速度高達(dá)33MB/S,可實(shí)現(xiàn)攝像機(jī)圖像到計(jì)算機(jī)內(nèi)存的可靠實(shí)時(shí)傳送,并且?guī)缀醪徽加肅PU時(shí)間,留給CPU更多的時(shí)間去做圖像的運(yùn)算與處理。
發(fā)布時(shí)間: 2017 - 01 - 17
工業(yè)相機(jī)CCD清洗方法1) 壓縮空氣一般情況下,壓縮空氣足以清除掉CCD芯片內(nèi)部的所有雜質(zhì)。但不推薦噴霧劑類型的壓縮空氣,因?yàn)閲婌F劑中的壓縮空氣往往含有水、油等可能損壞CCD表面的物質(zhì)。2) 微纖維材料   微纖維可以深入CCD的表面清楚雜質(zhì),從而達(dá)到達(dá)到清潔目的3) 純酒精(濃度90%以上)   該材料可在幾乎所有的化學(xué)試劑店內(nèi)買到。但注意,不要使用異丙醇,因?yàn)楫惐紩湛諝庵械乃郑贑CD表面留下液體痕跡。4) 酒精替代品  除酒精外,甲醇或一種叫做Eclipse的液體也可被用來清潔CCD表面。但我們不推薦使用這種方法,因?yàn)榧状际莿《疚镔|(zhì)。5) 以上各種方法綜合使用   可以綜合以上各種方法,清洗相機(jī)CCD表面。如果手指摸到了CCD前端的玻璃,也不必?fù)?dān)心,這層玻璃很堅(jiān)硬,除非使用玻璃刀、沙子或鉆石,否則不會在它表面留下劃痕。
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  • 機(jī)器視覺
    作為機(jī)器視覺的研究者與項(xiàng)目開發(fā)者,最近有人問我如果想要涉水這個(gè)領(lǐng)域,該如何下水,總是擔(dān)心自己被“淹死”在這個(gè)領(lǐng)域,又擔(dān)心自己不試試水不甘心?;仡櫫艘幌乱荒陙碜约翰铧c(diǎn)被“淹死”的經(jīng)歷,總結(jié)了一下計(jì)算機(jī)視覺入門應(yīng)該掌握的圖像處理方面的知識點(diǎn)。順便給大家一個(gè)鼓勵(lì),小編意外涉水這個(gè)領(lǐng)域,在這之前,小編極討厭編程,打心底里認(rèn)為“圖像處理”純屬“陶冶情操”的玩意兒,一個(gè)不幸的經(jīng)歷,小編深陷其中不能自拔,在痛苦中掙扎,掙扎過后,硬著頭皮算是有了一小點(diǎn)點(diǎn)進(jìn)步。所以如果你感覺痛苦,或許就對了,那就在痛苦中前進(jìn)吧。在此送大家一句話“專業(yè)的人做專業(yè)的事”,為什么呢?一定要明白自己想做什么,是研究算法,還是樂意編程實(shí)現(xiàn)算法,還是只是想做應(yīng)用。這三個(gè)意圖是不同的,要知道自己想要什么。比如:如果是做應(yīng)用的,就不要過度在于算法的深層原理,你會用就好了。否則你會一篇混亂把自己搞的一團(tuán)糟,先把算法用起來能為我們做事情,然后心有余力再去研究為什么。下面做了一個(gè)小小的梳理,跟大家分享一下,以助快速脫離痛苦。 數(shù)學(xué)基礎(chǔ)知識1、矩陣的四則運(yùn)算及其物理意義2、邏輯運(yùn)算3、旋轉(zhuǎn)矩陣與旋轉(zhuǎn)向量4、SVD分解5、卷積的定義及運(yùn)算 圖像格式的基礎(chǔ)1、圖像的存儲方式及圖像格式2、圖像的讀取與現(xiàn)實(shí)3、圖像存儲4、圖像像素與圖像 圖像像素運(yùn)算1、四則運(yùn)算2、邏輯運(yùn)算3、像素提取4、通道分離與混合5、像素的意義與對比度 圖像幾何運(yùn)算1、圖像放縮2、圖像旋轉(zhuǎn)3、仿射變換4、透視變換5、翻轉(zhuǎn)變換6、圖像錯(cuò)切 圖像直方圖1、像素的均值與方差2、直方圖統(tǒng)計(jì)3、像素內(nèi)方差4、插值算法 色彩空間1、RGB2、HSL3、YUV4、圖像灰度化(多種方法)5、色彩空間轉(zhuǎn)換6、圖像飽和度7、主色彩分析 圖像濾波1、均值濾波2、中值濾波3、高斯濾波4、雙邊濾波5、椒鹽噪聲6、高斯噪聲7、低通濾波8、高通濾波9、圖像銳化 圖像形態(tài)學(xué)處理1、腐蝕2、膨脹3、開閉操作4、形態(tài)學(xué)梯度5、頂帽6、黑帽7、分水嶺8、內(nèi)梯度與外梯度 邊緣檢測1、canny邊緣檢測2、Sobel 邊緣檢測3、Prewitt邊緣檢測4、LOG邊緣檢測5、Hough 圓與直線檢測6、閾值分割 圖像二值化1.全局閾值法2.局部閾值法3.OSTU二值化4.得到5.Ed...
    2017 - 11 - 27
  • 機(jī)器視覺
    Halcon教程之單相機(jī)標(biāo)定在HALCON所有算子中,變量皆是如上格式,即:圖像輸入:圖像輸出:控制輸入:控制輸出。機(jī)器視覺-汪工:其中四個(gè)參數(shù)任意一個(gè)可以為空??刂戚斎肟梢允亲兞俊⒊A?、表達(dá)式;控制輸出以及圖像輸入和輸出必須是變量。 1.caltab_points:從標(biāo)定板中讀取marks中心坐標(biāo),該坐標(biāo)值是標(biāo)定板坐標(biāo)系統(tǒng)里的坐標(biāo)值,該坐標(biāo)系統(tǒng)以標(biāo)定板為參照,向右為X正,下為Y正,垂直標(biāo)定板向下為Z正。該算子控制輸出為標(biāo)定板中心3D坐標(biāo)。2.create_calib_data:創(chuàng)建Halcon標(biāo)定數(shù)據(jù)模型。輸出一個(gè)輸出數(shù)據(jù)模型句柄。3.set_calib_data_cam_param:設(shè)定相機(jī)標(biāo)定數(shù)據(jù)模型中設(shè)置相機(jī)參數(shù)的原始值和類型。設(shè)置索引,類型,以及相機(jī)的原始內(nèi)參數(shù)等。4.set_calib_data_calib_object:在標(biāo)定模型中設(shè)定標(biāo)定對象。設(shè)定標(biāo)定對象句柄索引,標(biāo)定板坐標(biāo)點(diǎn)儲存地址。5.find_caltab:分割出圖像中的標(biāo)準(zhǔn)標(biāo)定板區(qū)域。輸出為標(biāo)準(zhǔn)的標(biāo)定區(qū)域,控制6.find_marks_and_pose:抽取標(biāo)定點(diǎn)并計(jì)算相機(jī)的內(nèi)參數(shù)。輸出MARKS坐標(biāo)數(shù)組,以及估算的相機(jī)外參數(shù)。即標(biāo)定板在相機(jī)坐標(biāo)系中的位姿,由3個(gè)平移量和3個(gè)旋轉(zhuǎn)量構(gòu)成。7.set_calib_data_observ_points( : : CalibDataID, CameraIdx, CalibObjIdx,CalibObjPoseIdx, Row, Column, Index, Pose : )收集算子6的標(biāo)定數(shù)據(jù),將標(biāo)定數(shù)據(jù)儲存在標(biāo)定數(shù)據(jù)模型中。輸入控制分別為標(biāo)定數(shù)據(jù)模型句柄,相機(jī)索引,標(biāo)定板索引,位姿索引,行列坐標(biāo),位姿。8.calibrate_cameras( : : CalibDataID : Error) 標(biāo)定一臺或多臺相機(jī),依據(jù)CalibDataID中的數(shù)據(jù)。控制輸出平均誤差。9.get_calib_data( : : CalibDataID, ItemType, ItemIdx, DataName : DataValue) 獲得標(biāo)定數(shù)據(jù)。依靠索引號和數(shù)據(jù)名稱來返回輸出的數(shù)據(jù)值。可查詢與模型相關(guān)的數(shù)據(jù),與相機(jī)相關(guān)的數(shù)據(jù)(包括相機(jī)的內(nèi)外參數(shù)等),與標(biāo)定對象相關(guān)的數(shù)據(jù),與標(biāo)定對象的姿態(tài)相關(guān)的數(shù)據(jù)??刂戚敵鍪且樵兊臉?biāo)定數(shù)據(jù)。如:get_calib_da...
    2017 - 11 - 25
培訓(xùn)資料
  • 所屬紛飛: 機(jī)器視覺
    資料關(guān)鍵詞:
    簡介: 【科普】工業(yè)鏡頭和家用鏡頭的特點(diǎn)和區(qū)別一、 工業(yè)鏡頭的特點(diǎn)及分類光學(xué)鏡頭一般稱為攝像鏡頭或攝影鏡頭,簡稱鏡頭,其功能就是光學(xué)成像。鏡頭是機(jī)器視覺系統(tǒng)中的重要組件,對成像質(zhì)量有著關(guān)鍵性的作用,它對成像質(zhì)量的幾個(gè)最主要指標(biāo)都有影響,包括:分辨率、對比度、景深及各種像差。鏡頭不僅種類繁多,而且質(zhì)量差異也非常大,但一般用戶在進(jìn)行系統(tǒng)設(shè)計(jì)時(shí)往往對鏡頭的選擇重視不夠,導(dǎo)致不能得到理想的圖像,甚至導(dǎo)致系統(tǒng)開發(fā)失敗。工業(yè)鏡頭相當(dāng)于人眼的晶狀體,如果沒有晶狀體,人眼看不到任何物體;如果沒有鏡頭,那么攝像頭所輸出的圖像;就是白茫茫的一片,沒有清晰的圖像輸出,這與我們家用攝像機(jī)和照相機(jī)的原理是一致的。當(dāng)人眼的肌肉無法將晶狀體拉伸至正常位置時(shí),也就是人們常說的近視眼,眼前的景物就變得模糊不清;攝像頭與鏡頭的配合也有類似現(xiàn)象,當(dāng)圖像變得不清楚時(shí),可以調(diào)整攝像頭的后焦點(diǎn),改變CCD芯片與工業(yè)鏡頭基準(zhǔn)面的距離(相當(dāng)于調(diào)整人眼晶狀體的位置),可以將模糊的圖像變得清晰。由此可見,鏡頭在閉路監(jiān)控系統(tǒng)中的作用是非常重要的。工程設(shè)計(jì)人員和施工人員都要經(jīng)常與鏡頭打交道:設(shè)計(jì)人員要根據(jù)物距、成像大小計(jì)算鏡頭焦距,施工人員經(jīng)常進(jìn)行現(xiàn)場調(diào)試,其中一部分就是把鏡頭調(diào)整到最佳狀態(tài)。1、工業(yè)鏡頭的安裝尺寸,接口所有的攝像機(jī)鏡頭均是螺紋口的,CCD攝像機(jī)的鏡頭安裝有兩種工業(yè)標(biāo)準(zhǔn),即C安裝座和CS安裝座。兩者螺紋部分相同,但兩者從鏡頭到感光表面的距離不同。C安裝座:從鏡頭安裝基準(zhǔn)面到焦點(diǎn)的距離是17.526mm。C S安裝座:特種C安裝,此時(shí)應(yīng)將攝像機(jī)前部的墊圈取下再安裝鏡頭。其鏡頭安裝基準(zhǔn)面到焦點(diǎn)的距離是12.5mm。如果要將一個(gè)C安裝座鏡頭安裝到一個(gè)C S安裝座攝像機(jī)上時(shí),則需要加裝一個(gè)5mm厚的接圈。2、鏡頭的尺寸以攝像機(jī)鏡頭尺寸分鏡頭可以分為1英寸、2/3英寸、1/2英寸、1/3英寸、1/4英寸、1/5英寸等規(guī)格,下面是一個(gè)簡單的芯片尺寸規(guī)格表:攝像機(jī)鏡頭規(guī)格應(yīng)視攝像機(jī)的CCD尺寸而定,兩者應(yīng)相對應(yīng)。大概:★ 攝像機(jī)的CCD靶面大小為1/2英寸時(shí),鏡頭應(yīng)選1/2英寸。★ 攝像機(jī)的CCD靶面大小為1/3英寸時(shí),鏡頭應(yīng)選1/3英寸?!?攝像機(jī)的CCD靶面大小為1/4英寸時(shí),鏡頭應(yīng)選1/4英寸。如果鏡頭尺寸比攝像機(jī)CCD靶面尺寸大時(shí),將使圖像視野比鏡頭視野小,即不能很好地利用鏡頭的視野;如果鏡頭尺寸比攝像機(jī)CCD靶面尺寸...
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    2017 - 10 - 23
  • 所屬紛飛: 機(jī)器視覺
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    簡介: 機(jī)器視覺-系統(tǒng)組成    機(jī)器視覺-系統(tǒng)組成      一個(gè)典型的機(jī)器視覺系統(tǒng)包括以下五大塊:  1. 照明  照明是影響機(jī)器視覺系統(tǒng)輸入的重要因素,它直接影響輸入數(shù)據(jù)的質(zhì)量和應(yīng)用效果。由于沒有通用的機(jī)器視覺照明設(shè)備,所以針對每個(gè)特定的應(yīng)用實(shí)例,要選擇相應(yīng)的照明裝置,以達(dá)到***效果。光源可分為可見光和不可見光。常用的幾種可見光源是白幟燈、日光燈、水銀燈和鈉光燈??梢姽獾娜秉c(diǎn)是光能不能保持穩(wěn)定。如何使光能在一定的程度上保持穩(wěn)定,是實(shí)用化過程中急需要解決的問題。另一方面,環(huán)境光有可能影響圖像的質(zhì)量,所以可采用加防護(hù)屏的方法來減少環(huán)境光的影響。照明系統(tǒng)按其照射方法可分為:背向照明、前向照明、結(jié)構(gòu)光和頻閃光照明等。其中,背向照明是被測物放在光源和攝像機(jī)之間,它的優(yōu)點(diǎn)是能獲得高對比度的圖像。前向照明是光源和攝像機(jī)位于被測物的同側(cè),這種方式便于安裝。結(jié)構(gòu)光照明是將光柵或線光源等投射到被測物上,根據(jù)它們產(chǎn)生的畸變,解調(diào)出被測物的三維信息。頻閃光照明是將高頻率的光脈沖照射到物體上,攝像機(jī)拍攝要求與光源同步。  2. 鏡頭  FOV(FieldOfVision)=所需分辨率*亞象素*相機(jī)尺寸/PRTM(零件測量公差比)  鏡頭選擇應(yīng)注意:①焦距②目標(biāo)高度③影像高度④放大倍數(shù)⑤影像至目標(biāo)的距離⑥中心點(diǎn)/節(jié)點(diǎn)⑦畸變  3. 相機(jī)  按照不同標(biāo)準(zhǔn)可分為:標(biāo)準(zhǔn)分辨率數(shù)字相機(jī)和模擬相機(jī)等。要根據(jù)不同的實(shí)際應(yīng)用場合選不同的相機(jī)和高分辨率相機(jī):線掃描CCD和面陣CCD;單色相機(jī)和彩色相機(jī)?! ?. 圖像采集卡  圖像采集卡只是完整的機(jī)器視覺系統(tǒng)的一個(gè)部件,但是它扮演一個(gè)非常重要的角色。圖像采集卡直接決定了攝像頭的接口:黑白、彩色、模擬、數(shù)字等等。  比較典型的是PCI或AGP兼容的捕獲卡,可以將圖像迅速地傳送到計(jì)算機(jī)存儲器進(jìn)行處理。有些采集卡有內(nèi)置的多路開關(guān)。例如,可以連接8個(gè)不同的攝像機(jī),然后告訴采集卡采用那一個(gè)相機(jī)抓拍到的信息。有些采集卡有內(nèi)置的數(shù)字輸入以觸發(fā)采集卡進(jìn)行捕捉,當(dāng)采集卡抓拍圖像時(shí)數(shù)字輸出口就觸發(fā)閘門?! ?.視覺處理器  視覺處理器集采集卡與處理器于一體。以往計(jì)算機(jī)速度較慢時(shí),采用視覺處理器加快視覺處理任務(wù)?,F(xiàn)在由于采集卡可以快速傳輸圖像到存儲器,而且計(jì)算機(jī)也快多了,所以現(xiàn)在視覺處理器用的較少了。
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    2017 - 09 - 15
  • 所屬紛飛: 機(jī)器視覺
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    簡介: 聯(lián)為智能教育機(jī)器視覺培訓(xùn)中心課程課件聯(lián)為智能教育機(jī)器視覺培訓(xùn)教程第四講 .ppt
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    2017 - 08 - 23
  • 所屬紛飛: 機(jī)器視覺
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    簡介: 如何在有限的時(shí)間里,擁有核心技術(shù)、打造品牌優(yōu)勢,以及發(fā)掘、培養(yǎng)人才,既是一道困難的主觀題,也是一道必須解決的應(yīng)用題
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    2017 - 06 - 08
  • 所屬紛飛: 機(jī)器視覺
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    簡介: 機(jī)器視覺之Halcon的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)及灰度概念的介紹
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    2017 - 01 - 17
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    簡介: 機(jī)器視覺三大組成部分機(jī)器視覺系統(tǒng)是指用計(jì)算機(jī)來實(shí)現(xiàn)人的視覺功能,也就是用計(jì)算機(jī)來實(shí)現(xiàn)對客觀的三維世界的識別。按現(xiàn)在的理解,人類視覺系統(tǒng)的感受部分是視網(wǎng)膜,它是一個(gè)三維采樣系統(tǒng)。三維物體的可見部分投影到網(wǎng)膜上,人們按照投影到視網(wǎng)膜上的二維的像來對該物體進(jìn)行三維理解。所謂三維理解是指對被觀察對象的形狀、尺寸、離開觀察點(diǎn)的距離、質(zhì)地和運(yùn)動(dòng)特征(方向和速度)等的理解?! C(jī)器視覺系統(tǒng)的輸入裝置可以是攝像機(jī)、轉(zhuǎn)鼓等,它們都把三維的影像作為輸入源,即輸入計(jì)算機(jī)的就是三維管觀世界的二維投影。如果把三維客觀世界到二維投影像看作是一種正變換的話,則機(jī)器視覺系統(tǒng)所要做的是從這種二維投影圖像到三維客觀世界的逆變換,也就是根據(jù)這種二維投影圖像去重建三維的客觀世界。  機(jī)器視覺系統(tǒng)主要由三部分組成:圖像的獲取、圖像的處理和分析、輸出或顯示。   將近80%的工業(yè)視覺系統(tǒng)主要用在檢測方面,包括用于提高生產(chǎn)效率、控制生產(chǎn)過程中的產(chǎn)品質(zhì)量、采集產(chǎn)品數(shù)據(jù)等。產(chǎn)品的分類和選擇也集成于檢測功能中。下面通過一個(gè)用于生產(chǎn)線上的單攝像機(jī)視覺系統(tǒng),說明系統(tǒng)的組成及功能。  視覺系統(tǒng)檢測生產(chǎn)線上的產(chǎn)品,決定產(chǎn)品是否符合質(zhì)量要求,并根據(jù)結(jié)果,產(chǎn)生相應(yīng)的信號輸入上位機(jī)。圖像獲取設(shè)備包括光源、攝像機(jī)等;圖像處理設(shè)備包括相應(yīng)的軟件和硬件系統(tǒng);輸出設(shè)備是與制造過程相連的有關(guān)系統(tǒng),包括過程控制器和報(bào)警裝置等。數(shù)據(jù)傳輸?shù)接?jì)算機(jī),進(jìn)行分析和產(chǎn)品控制,若發(fā)現(xiàn)不合格品,則報(bào)警器告警,并將其排除出生產(chǎn)線。機(jī)器視覺的結(jié)果是CAQ系統(tǒng)的質(zhì)量信息來源,也可以和CIMS其它系統(tǒng)集成。  圖像的獲取  圖像的獲取實(shí)際上是將被測物體的可視化圖像和內(nèi)在特征轉(zhuǎn)換成能被計(jì)算機(jī)處理的一系列數(shù)據(jù),它主要由三部分組成:  * 照明 ?。?圖像聚焦形成  * 圖像確定和形成攝像機(jī)輸出信號  1、照明  照明和影響機(jī)器視覺系統(tǒng)輸入的重要因素,因?yàn)樗苯佑绊戄斎霐?shù)據(jù)的質(zhì)量和至少30%的應(yīng)用效果。由于沒有通用的機(jī)器視覺照明設(shè)備,所以針對每個(gè)特定的應(yīng)用實(shí)例,要選擇相應(yīng)的照明裝置,以達(dá)到最佳效果?! ∵^去,許多工業(yè)用的機(jī)器視覺系統(tǒng)用可見光作為光源,這主要是因?yàn)榭梢姽馊菀撰@得,價(jià)格低,并且便于操作。常用的幾種可見光源是白幟燈、日光燈、水銀燈和鈉光燈。但是,這些光源的一個(gè)最大缺點(diǎn)是光能不能保持穩(wěn)定。以日光燈為例,在使用的第一個(gè)100小時(shí)內(nèi),光能將下降15%,隨著使...
    下載次數(shù): 414
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    2017 - 06 - 08
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2023 / 06 / 28
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