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    广西11选5现在走势图: 一种激光视觉引导的焊接轨迹自动跟踪系统及方法.pdf

    摘要
    申请专利号:

    广西11选5大小走势图 www.fnjpv.tw CN201610889750.8

    申请日:

    2016.10.12

    公开号:

    CN106312397A

    公开日:

    2017.01.11

    当前法律状态:

    授权

    有效性:

    有权

    法律详情: 授权|||实质审查的生效IPC(主分类):B23K 37/02申请日:20161012|||公开
    IPC分类号: B23K37/02; B23K9/127 主分类号: B23K37/02
    申请人: 华南理工大学
    发明人: 邹焱飚; 周卫林; 王研博
    地址: 510640 广东省广州市广州天河区五山路381号
    优先权:
    专利代理机构: 广州粤高专利商标代理有限公司 44102 代理人: 何淑珍
    PDF完整版下载: PDF下载
    法律状态
    申请(专利)号:

    CN201610889750.8

    授权公告号:

    ||||||

    法律状态公告日:

    2018.04.13|||2017.02.22|||2017.01.11

    法律状态类型:

    授权|||实质审查的生效|||公开

    摘要

    本发明公开了一种激光视觉引导的焊接轨迹自动跟踪系统,包括具有图像处理装置的嵌入式工控机、激光视觉传感器,焊接机器人,配套焊接设备及工件夹持工作台,激光视觉传感器通过激光传感器固定元件在焊接方向上超前平行安装于焊枪上,焊枪通过焊枪固定元件安装在焊接机器人的末端法兰盘上,所述的嵌入式工控机与激光视觉传感器电路连接。本发明还公开了一种激光视觉引导的焊接轨迹自动跟踪方法。本发明无需事先示教的过程,通过实时检测跟踪提高了焊接生产效率及自适应能力;同时避免了超前检测引起的跟踪滞后问题,解决了传感器与焊枪距离过近时强烈的弧光辐射、高温、烟尘等因素导致特征图像耦合大量噪声,从而制约系统实时性及跟踪精度的问题。

    权利要求书

    1.一种激光视觉引导的焊接轨迹自动跟踪系统,其特征在于:包括具有图像处理装置
    的嵌入式工控机(1)、激光视觉传感器(4),焊接机器人(5),配套焊接设备(6)及工件夹持工
    作台(2),工件(3)固定在夹持工作台(2)上,所述激光视觉传感器(4)通过激光传感器固定
    元件在焊接方向上超前平行安装于焊枪上,焊枪通过焊枪固定元件安装在焊接机器人(5)
    的末端法兰盘上,所述配套焊接设备6)为焊接提供能量及材料,所述的嵌入式工控机(1)与
    激光视觉传感器(4)电路连接,用于根据激光视觉传感器(4)获取的图像识别跟踪对象并准
    确确定其位置,将所得到的位置偏差传输给焊接机器人(5)的控制器,实时修正焊枪运动轨
    迹,实现精确的在线自动焊接。
    2.根据权利要求1所述的激光视觉引导的焊接轨迹自动跟踪系统,其特征在于:所述激
    光视觉传感器(4)包括黑色氧化处理的传感器外壳(41)、相机(42)、透光性隔板(43)、激光
    发生器(44),所述相机(42)和激光发生器(44)固定在传感器外壳(41)内,所述透光性隔板
    43)固定在传感器外壳(41)上且位于所述相机(42)和激光发生器(44)前端。
    3.根据权利要求2所述的激光视觉引导的焊接轨迹自动跟踪系统,其特征在于:所述的
    透光性隔板(43)采用透光率为90%~95%的聚碳酸酯板。
    4.根据权利要求2所述的激光视觉引导的焊接轨迹自动跟踪系统,其特征在于:所述的
    相机(42)采用CMOS相机,所述的CMOS相机高速采集携带焊缝信息的特征条纹图像,并实时
    通过千兆工业以太网接口将图像数据传输到嵌入式工控机1)的图像处理装置。
    5.根据权利要求2所述的激光视觉引导的焊接轨迹自动跟踪系统,其特征在于:所述的
    激光发生器(44)为三线激光发生器,其波长为645~655nm,功率为30~35mW,三道线激光投
    射在焊缝表面形成表征焊缝轮廓特征的结构光条纹。
    6.一种基于权利要求1至权利要求5中任一项所述系统的激光视觉引导的焊接轨迹自
    动跟踪方法,其特征在于,包括步骤:
    S1、调整焊接机器人(5)的空间位置和姿态,使固定激光视觉传感器(4)的焊枪处于初
    始焊接位置,且激光线处于相机(42)视场范围内,又要保证在连续自动焊缝识别及跟踪过
    程中,工件不会与激光视觉传感器4发生干涉;
    S3、焊接开始前激光视觉传感器(4)中的相机(42)先采集特征条纹图像并发送到图像
    处理装置,通过调用Halcon软件的库函数进行初始化检测及定位,得到焊缝起始位置;
    S4、焊接开始后激光视觉传感器(4)的相机(42)以20K采样频率连续采集图像,并发送
    至图像处理装置进行处理计算;
    S5、进行当前时刻焊缝位置预测,根据上一时刻焊缝的状态信息zt-1,使用服从高斯分
    布的运动模型p(zt|zt-1)=N(zt;zt-1,Ψ)进行粒子滤波来预测候选状态,并存储所有状态时
    的图像特征值用于最佳统计决策,模型中Ψ为对角协方差矩阵,其元素对应仿射变换参数
    的方差;
    S6、进行焊缝位置更新修正,利用直至当前时刻t的所有观测值y1:t={y1,y2,...,yt}对
    预测候选状态进行修正,计算出后验概率p(zt|y1:t):
    p(zt|y1:t)∝p(yt|zt)∫p(zt|zt-1)p(zt-1|y1:t-1)dzt-1,
    其中p(yt|zt)表示用来评估当前时刻每个候选状态的可能性的观测似然概率,p(zt-1|
    y1:t-1)为已获知的上一时刻的后验概率;
    S7、根据最大后验概率准则(MAP)可求得p(zt|y1:t)最大时的隐藏状态变量zt,即为当前
    时刻的最佳位置状态估计为
    S8、根据测量得到的焊缝位置计算焊枪的运动轨迹,机器人控制器按此轨迹实时控制
    焊枪运动,以保证焊枪始终对准焊缝,完成焊接轨迹自动跟踪。
    7.根据权利要求1所述的激光视觉引导的焊接轨迹自动跟踪方法,其特征在于:所述步
    骤S6中确定t时刻时观测值的似然概率p(yt|zt)的过程包括步骤:
    S61、通过相应算法对对观测模型建模,建立概率连续模型描述观测向量,并获取目标
    函数;
    S62、对所述观测模型进行迭代求解,将后验概率最大问题转变成求目标函数的最小化
    问题;
    S63、构造稳健的模型动态更新机制。
    8.根据权利要求7所述的激光视觉引导的焊接轨迹自动跟踪方法,其特征在于,所述步
    骤S61具体包括:
    S611、采用线性表示模型y=Ax+e对观测向量进行建模,为了保证跟踪算法的实时性,
    用典型的PCA子空间表示跟踪目标,在减少处理时间的同时最大程度保留原始数据的信息,
    式中A=[a1,a2,...,am]为列向量间相互正交的PCA基矩阵,y∈in×1为n维观测向量,x∈Rm×1
    为表示系数,e=y-Ax为误差项,跟踪算法的目的就是通过学习获得最佳表示系数
    S612、为在跟踪过程中对所获得的特征点集建立有效的处理模型,定义跟踪区域内激
    光条纹上的点为内点,噪声及背景信息点为异常点,并引入用来标记点yi类型的标签向量
    Φ=[φ1,φ2,...,φn]Τ,即yi为内点时,φi=1,反之φi=0,若假设相邻时刻的标签向量
    变化十分小,则用式可将t时刻第k个候选状态的异常点所在位置的重构
    误差去除,因而可设计观测值的似然函数为:

    式中k表示状态zt下第k个采样,⊙表示Hadamard积,为在第t-1时刻所求得的标签
    向量,为最佳表示系数,因而跟踪问题等效为求各时刻的最佳表示系数及最佳标签向量

    S613、邻域结构中内点或者异常点间相互作用,往往具有空间一致性,构成了像素的局
    部相关属性,采用伊辛-马尔可夫随机场模型来描述图像点阵中的Φ的先验分布,能够反映
    图像的随机性和潜在结构,其概率分布为:
    <mrow> <mi>p</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mi>&Phi;</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mo>=</mo> <mfrac> <mn>1</mn> <mi>Z</mi> </mfrac> <mi>exp</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mo>-</mo> <munder> <mo>&Sigma;</mo> <mrow> <mo>{</mo> <mi>i</mi> <mo>,</mo> <msup> <mi>i</mi> <mo>&prime;</mo> </msup> <mo>}</mo> <mo>&Element;</mo> <mi>E</mi> </mrow> </munder> <msub> <mi>&beta;</mi> <mrow> <msup> <mi>ii</mi> <mo>&prime;</mo> </msup> </mrow> </msub> <mo>|</mo> <msub> <mi>&phi;</mi> <mi>i</mi> </msub> <mo>-</mo> <msub> <mi>&phi;</mi> <msup> <mi>i</mi> <mo>&prime;</mo> </msup> </msub> <mo>|</mo> <mo>)</mo> </mrow> <mo>,</mo> </mrow>
    其中Z为称作配分函数的归一化常数,E表示连接邻近像素点所成的边缘集合,βii′为相
    互作用系数;
    S614、提升焊缝跟踪的精确度,综合考虑激光条纹及异常点在特征空间的概率密度分
    布,PCA线性变换的前提是数据集满足高斯分布,且在图像中噪声分布呈随机态,因此内点
    及异常点的概率分布连续,若yi为内点,该点的误差项满足小方差的高斯分布,有ei~N(0,
    σ2),即:
    <mrow> <mi>p</mi> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>y</mi> <mi>i</mi> </msub> <mo>|</mo> <msub> <mi>&phi;</mi> <mi>i</mi> </msub> <mo>=</mo> <mn>1</mn> <mo>,</mo> <mi>x</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mo>=</mo> <mfrac> <mn>1</mn> <mrow> <msqrt> <mrow> <mn>2</mn> <mi>&pi;</mi> </mrow> </msqrt> <mi>&sigma;</mi> </mrow> </mfrac> <mi>exp</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mo>-</mo> <mfrac> <msup> <mrow> <mo>&lsqb;</mo> <msub> <mi>y</mi> <mi>i</mi> </msub> <mo>-</mo> <msub> <mrow> <mo>(</mo> <mi>A</mi> <mi>x</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mi>i</mi> </msub> <mo>&rsqb;</mo> </mrow> <mn>2</mn> </msup> <mrow> <mn>2</mn> <msup> <mi>&sigma;</mi> <mn>2</mn> </msup> </mrow> </mfrac> <mo>)</mo> </mrow> </mrow>
    若yi为异常点,其值随机等概率地落在图像数据的动态范围[p,q]上,故满足均匀分布,
    有yi~U(p,q),即:
    <mrow> <mi>p</mi> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>y</mi> <mi>i</mi> </msub> <mo>|</mo> <msub> <mi>&phi;</mi> <mi>i</mi> </msub> <mo>=</mo> <mn>0</mn> <mo>,</mo> <mi>x</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mo>=</mo> <mfenced open = "{" close = ""> <mtable> <mtr> <mtd> <mrow> <mfrac> <mn>1</mn> <mrow> <mi>p</mi> <mo>-</mo> <mi>q</mi> </mrow> </mfrac> <mo>,</mo> </mrow> </mtd> <mtd> <mrow> <mi>p</mi> <mo>&le;</mo> <msub> <mi>y</mi> <mi>i</mi> </msub> <mo>&le;</mo> <mi>q</mi> </mrow> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <mrow> <mn>0</mn> <mo>,</mo> </mrow> </mtd> <mtd> <mrow> <mi>o</mi> <mi>t</mi> <mi>h</mi> <mi>e</mi> <mi>r</mi> <mi>w</mi> <mi>i</mi> <mi>s</mi> <mi>e</mi> </mrow> </mtd> </mtr> </mtable> </mfenced> <mo>;</mo> </mrow>
    S615、假设表示系数x满足均匀分布的先验,则给出图像观测值y条件下,根据条件独立
    性以及φi∈{0,1},标签向量为Φ的可能性为
    <mrow> <mi>L</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mi>&Phi;</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mo>=</mo> <mi>p</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mi>y</mi> <mo>|</mo> <mi>&Phi;</mi> <mo>,</mo> <mi>x</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mo>=</mo> <munderover> <mo>&Pi;</mo> <mrow> <mi>i</mi> <mo>=</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mi>n</mi> </munderover> <mi>p</mi> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>y</mi> <mi>i</mi> </msub> <mo>|</mo> <msub> <mi>&phi;</mi> <mi>i</mi> </msub> <mo>,</mo> <mi>x</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mo>=</mo> <munderover> <mo>&Pi;</mo> <mrow> <mi>i</mi> <mo>=</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mi>n</mi> </munderover> <mi>p</mi> <msup> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>y</mi> <mi>i</mi> </msub> <mo>|</mo> <msub> <mi>&phi;</mi> <mi>i</mi> </msub> <mo>=</mo> <mn>1</mn> <mo>,</mo> <mi>x</mi> <mo>)</mo> </mrow> <msub> <mi>&phi;</mi> <mi>i</mi> </msub> </msup> <mi>p</mi> <msup> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>y</mi> <mi>i</mi> </msub> <mo>|</mo> <msub> <mi>&phi;</mi> <mi>i</mi> </msub> <mo>=</mo> <mn>0</mn> <mo>,</mo> <mi>x</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mrow> <mn>1</mn> <mo>-</mo> <msub> <mi>&phi;</mi> <mi>i</mi> </msub> </mrow> </msup> <mo>,</mo> </mrow>
    综合上式可得后验概率p(Φ,x|y),为计算方便,对数化可得目标函数:
    <mrow> <mo>-</mo> <mi>ln</mi> <mi> </mi> <mi>p</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mi>&Phi;</mi> <mo>,</mo> <mi>x</mi> <mo>|</mo> <mi>y</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mo>=</mo> <mo>-</mo> <mi>l</mi> <mi>n</mi> <mo>&lsqb;</mo> <mi>p</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mi>y</mi> <mo>|</mo> <mi>&Phi;</mi> <mo>,</mo> <mi>x</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mi>p</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mi>&Phi;</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mo>&rsqb;</mo> <mo>=</mo> <mi>C</mi> <mo>+</mo> <mfrac> <mn>1</mn> <msup> <mi>&sigma;</mi> <mn>2</mn> </msup> </mfrac> <mi>F</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mi>&Phi;</mi> <mo>,</mo> <mi>x</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mo>,</mo> </mrow>
    其中,
    <mrow> <mi>F</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mi>&Phi;</mi> <mo>,</mo> <mi>x</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mo>=</mo> <munderover> <mo>&Sigma;</mo> <mrow> <mi>i</mi> <mo>=</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mi>n</mi> </munderover> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>&phi;</mi> <mi>i</mi> </msub> <mfrac> <msup> <mrow> <mo>&lsqb;</mo> <msub> <mi>y</mi> <mi>i</mi> </msub> <mo>-</mo> <msub> <mrow> <mo>(</mo> <mi>A</mi> <mi>x</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mi>i</mi> </msub> <mo>&rsqb;</mo> </mrow> <mn>2</mn> </msup> <mn>2</mn> </mfrac> <mo>+</mo> <mo>(</mo> <mn>1</mn> <mo>-</mo> <msub> <mi>&phi;</mi> <mi>i</mi> </msub> <mo>)</mo> </mrow> <mfrac> <msup> <mi>&lambda;</mi> <mn>2</mn> </msup> <mn>2</mn> </mfrac> <mo>)</mo> <mo>+</mo> <munder> <mo>&Sigma;</mo> <mrow> <mo>{</mo> <mi>i</mi> <mo>,</mo> <msup> <mi>i</mi> <mo>&prime;</mo> </msup> <mo>}</mo> <mo>&Element;</mo> <mi>E</mi> </mrow> </munder> <msub> <mi>&lambda;</mi> <mrow> <msup> <mi>ii</mi> <mo>&prime;</mo> </msup> </mrow> </msub> <mo>|</mo> <msub> <mi>&phi;</mi> <mi>i</mi> </msub> <mo>-</mo> <msub> <mi>&phi;</mi> <msup> <mi>i</mi> <mo>&prime;</mo> </msup> </msub> <mo>|</mo> <mo>.</mo> </mrow>
    9.根据权利要求8所述的激光视觉引导的焊接轨迹自动跟踪方法,其特征在于,所述步
    骤S62具体包括:
    S621、给定最佳的标签向量将所述目标函数中不包含x的项变为常数项,去掉后只
    剩下误差求和项由于相邻时刻所采样图像特征变化微小,最小化该
    函数求得最佳系数等效于利用加权最小二乘法求解以下方程:

    S622、给定最佳表示系数则目标函数式转变为:
    <mrow> <mi>E</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mi>&Phi;</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mo>=</mo> <munderover> <mo>&Sigma;</mo> <mrow> <mi>i</mi> <mo>=</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mi>n</mi> </munderover> <mrow> <mo>(</mo> <mo>|</mo> <mn>0</mn> <mo>-</mo> <msub> <mi>&phi;</mi> <mi>i</mi> </msub> <mo>|</mo> <mfrac> <msubsup> <mi>e</mi> <mi>i</mi> <mn>2</mn> </msubsup> <mn>2</mn> </mfrac> <mo>+</mo> <mo>|</mo> <mn>1</mn> <mo>-</mo> <msub> <mi>&phi;</mi> <mi>i</mi> </msub> <mo>|</mo> <mfrac> <msup> <mi>&lambda;</mi> <mn>2</mn> </msup> <mn>2</mn> </mfrac> <mo>)</mo> </mrow> <mo>+</mo> <munder> <mo>&Sigma;</mo> <mrow> <mo>{</mo> <mi>i</mi> <mo>,</mo> <msup> <mi>i</mi> <mo>&prime;</mo> </msup> <mo>}</mo> <mo>&Element;</mo> <mi>E</mi> </mrow> </munder> <msub> <mi>&lambda;</mi> <mrow> <msup> <mi>ii</mi> <mo>&prime;</mo> </msup> </mrow> </msub> <mo>|</mo> <msub> <mi>&phi;</mi> <mi>i</mi> </msub> <mo>-</mo> <msub> <mi>&phi;</mi> <msup> <mi>i</mi> <mo>&prime;</mo> </msup> </msub> <mo>|</mo> <mo>,</mo> </mrow>
    将此式视为图割问题中的能量函数,利用最大流/最小割算法来最小化该函数,最终求
    得t时刻时最佳标签向量
    <mrow> <msubsup> <mover> <mi>&Phi;</mi> <mo>^</mo> </mover> <mi>t</mi> <mi>k</mi> </msubsup> <mo>=</mo> <mi>arg</mi> <munder> <mrow> <mi>m</mi> <mi>i</mi> <mi>n</mi> </mrow> <msubsup> <mi>&Phi;</mi> <mi>t</mi> <mi>k</mi> </msubsup> </munder> <msubsup> <mi>E</mi> <mi>t</mi> <mi>k</mi> </msubsup> <mrow> <mo>(</mo> <msubsup> <mi>&Phi;</mi> <mi>t</mi> <mi>k</mi> </msubsup> <mo>)</mo> </mrow> <mo>;</mo> </mrow>
    S623、由最佳表示系数和最佳标签向量求得当前时刻目标的位置zt。而后根据测量
    得到的焊缝位置信息计算焊枪的运动轨迹,机器人控制器按此运动轨迹实时控制焊枪运
    动,以保证焊枪始终对准焊缝。
    10.根据权利要求7所述的激光视觉引导的焊接轨迹自动跟踪方法,其特征在于,所述
    步骤S63具体包括:
    提取出当前状态下的n维观测向量yd,用PCA子空间的均值向量μ中与异常值对应部分元
    素值来代替异常值,构造出更新向量yr用以更新模型,得:
    yr=Φd⊙yd+(1-Φd)⊙μ。

    关 键 词:
    一种 激光 视觉 引导 焊接 轨迹 自动 跟踪 系统 方法
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