1、机械电子工程专业毕业论文 精品论文 基于机器视觉的农林环境导航路径生成算法研究关键词：自主行走机器人 机器视觉导航 林地环境 Hough 变换 图像分割 图像增强摘要：本文主要研究农林业自主行走机器人的视觉导航技术，以农林环境为研究对象，对天然植被为背景下的作业区所形成的行走路径进行了归纳和分类，通过对图像信息的处理和理解提取出导航路径，并根据导航路径信息对机器人的自定位技术进行了研究，最终求得机器人相对于导航路径的横向偏离和角度偏差。图像采集使用 CCD 彩色数字摄像机，导航方式采用单目视觉方式。 本文提出了多种导航路径的生成算法并讨论了各类场景下的算法差异，基于 MT-R机器人在实验室模拟
2、天然路径场景，进行了基本的算法验证，主要研究内容有：1.分析了常用的图像增强技术在农林业自然环境图像中的应用，对比了各种噪声对图像的质量影响，编写了消除或削弱噪声的算法，使用空域滤波和平滑对图像进行处理。 2.研究了农林业自然环境下的图像特点及图像分割方法。研究复杂林地彩色图像中目标作物与其周围环境的特征，获得一种较为稳定、简单的图像分割方法，以适应行走速度的需要。 3.提出了农林环境中的路径提取算法，其基本思想为提取道路边缘，从而求出道路中心离散点（中心线） 。此外，针对不同类型的场景，算法作出相应的数值调整，在各类植被环境下仿真试验结果较为稳定，并符合人眼感官判断。 4.提出了农林环境中的
3、导航线生成算法。基本思想为 Hough 变换检测直线。在农田等作物矮小、规则的环境中，采用改进的 Hough 检测算法，即预先设定、缩小检测角度范围，减少映射计算量；在林地环境中，研究了两种算法，Hough 直线检测以及对林木行间边界进行最小二乘拟合，求取中线。对两种算法进行了分组仿真，并统计结果，分析差异的形成原因。 5.将林地环境的导航线生成算法应用于一些高大作物的田间导航，并获得较符合感官判断的仿真结果。 6.研究了摄像机标定的理论，分析了三种坐标系之间的关系及镜头畸变模型，实现了一种易于使用，简单灵活的摄像机标定方法，从而使机器视觉系统更方便可靠。 7.研究了导航线两个参数（导航角和偏
4、移量）对行驶系统的导向作用，设计了 MR-T 机器人跟踪导航曲线的控制算法，并在实验平台中加以证实。正文内容本文主要研究农林业自主行走机器人的视觉导航技术，以农林环境为研究对象，对天然植被为背景下的作业区所形成的行走路径进行了归纳和分类，通过对图像信息的处理和理解提取出导航路径，并根据导航路径信息对机器人的自定位技术进行了研究，最终求得机器人相对于导航路径的横向偏离和角度偏差。图像采集使用 CCD 彩色数字摄像机，导航方式采用单目视觉方式。 本文提出了多种导航路径的生成算法并讨论了各类场景下的算法差异，基于 MT-R 机器人在实验室模拟天然路径场景，进行了基本的算法验证，主要研究内容有： 1.
5、分析了常用的图像增强技术在农林业自然环境图像中的应用，对比了各种噪声对图像的质量影响，编写了消除或削弱噪声的算法，使用空域滤波和平滑对图像进行处理。 2.研究了农林业自然环境下的图像特点及图像分割方法。研究复杂林地彩色图像中目标作物与其周围环境的特征，获得一种较为稳定、简单的图像分割方法，以适应行走速度的需要。 3.提出了农林环境中的路径提取算法，其基本思想为提取道路边缘，从而求出道路中心离散点（中心线） 。此外，针对不同类型的场景，算法作出相应的数值调整，在各类植被环境下仿真试验结果较为稳定，并符合人眼感官判断。 4.提出了农林环境中的导航线生成算法。基本思想为 Hough 变换检测直线。在
6、农田等作物矮小、规则的环境中，采用改进的 Hough 检测算法，即预先设定、缩小检测角度范围，减少映射计算量；在林地环境中，研究了两种算法，Hough 直线检测以及对林木行间边界进行最小二乘拟合，求取中线。对两种算法进行了分组仿真，并统计结果，分析差异的形成原因。 5.将林地环境的导航线生成算法应用于一些高大作物的田间导航，并获得较符合感官判断的仿真结果。 6.研究了摄像机标定的理论，分析了三种坐标系之间的关系及镜头畸变模型，实现了一种易于使用，简单灵活的摄像机标定方法，从而使机器视觉系统更方便可靠。 7.研究了导航线两个参数（导航角和偏移量）对行驶系统的导向作用，设计了 MR-T 机器人跟踪
7、导航曲线的控制算法，并在实验平台中加以证实。本文主要研究农林业自主行走机器人的视觉导航技术，以农林环境为研究对象，对天然植被为背景下的作业区所形成的行走路径进行了归纳和分类，通过对图像信息的处理和理解提取出导航路径，并根据导航路径信息对机器人的自定位技术进行了研究，最终求得机器人相对于导航路径的横向偏离和角度偏差。图像采集使用 CCD 彩色数字摄像机，导航方式采用单目视觉方式。 本文提出了多种导航路径的生成算法并讨论了各类场景下的算法差异，基于 MT-R 机器人在实验室模拟天然路径场景，进行了基本的算法验证，主要研究内容有： 1.分析了常用的图像增强技术在农林业自然环境图像中的应用，对比了各种
8、噪声对图像的质量影响，编写了消除或削弱噪声的算法，使用空域滤波和平滑对图像进行处理。 2.研究了农林业自然环境下的图像特点及图像分割方法。研究复杂林地彩色图像中目标作物与其周围环境的特征，获得一种较为稳定、简单的图像分割方法，以适应行走速度的需要。 3.提出了农林环境中的路径提取算法，其基本思想为提取道路边缘，从而求出道路中心离散点（中心线） 。此外，针对不同类型的场景，算法作出相应的数值调整，在各类植被环境下仿真试验结果较为稳定，并符合人眼感官判断。 4.提出了农林环境中的导航线生成算法。基本思想为 Hough 变换检测直线。在农田等作物矮小、规则的环境中，采用改进的 Hough 检测算法，
9、即预先设定、缩小检测角度范围，减少映射计算量；在林地环境中，研究了两种算法，Hough 直线检测以及对林木行间边界进行最小二乘拟合，求取中线。对两种算法进行了分组仿真，并统计结果，分析差异的形成原因。 5.将林地环境的导航线生成算法应用于一些高大作物的田间导航，并获得较符合感官判断的仿真结果。 6.研究了摄像机标定的理论，分析了三种坐标系之间的关系及镜头畸变模型，实现了一种易于使用，简单灵活的摄像机标定方法，从而使机器视觉系统更方便可靠。 7.研究了导航线两个参数（导航角和偏移量）对行驶系统的导向作用，设计了 MR-T 机器人跟踪导航曲线的控制算法，并在实验平台中加以证实。本文主要研究农林业自
10、主行走机器人的视觉导航技术，以农林环境为研究对象，对天然植被为背景下的作业区所形成的行走路径进行了归纳和分类，通过对图像信息的处理和理解提取出导航路径，并根据导航路径信息对机器人的自定位技术进行了研究，最终求得机器人相对于导航路径的横向偏离和角度偏差。图像采集使用 CCD 彩色数字摄像机，导航方式采用单目视觉方式。 本文提出了多种导航路径的生成算法并讨论了各类场景下的算法差异，基于 MT-R 机器人在实验室模拟天然路径场景，进行了基本的算法验证，主要研究内容有： 1.分析了常用的图像增强技术在农林业自然环境图像中的应用，对比了各种噪声对图像的质量影响，编写了消除或削弱噪声的算法，使用空域滤波和
11、平滑对图像进行处理。 2.研究了农林业自然环境下的图像特点及图像分割方法。研究复杂林地彩色图像中目标作物与其周围环境的特征，获得一种较为稳定、简单的图像分割方法，以适应行走速度的需要。 3.提出了农林环境中的路径提取算法，其基本思想为提取道路边缘，从而求出道路中心离散点（中心线） 。此外，针对不同类型的场景，算法作出相应的数值调整，在各类植被环境下仿真试验结果较为稳定，并符合人眼感官判断。 4.提出了农林环境中的导航线生成算法。基本思想为 Hough 变换检测直线。在农田等作物矮小、规则的环境中，采用改进的 Hough 检测算法，即预先设定、缩小检测角度范围，减少映射计算量；在林地环境中，研究
12、了两种算法，Hough 直线检测以及对林木行间边界进行最小二乘拟合，求取中线。对两种算法进行了分组仿真，并统计结果，分析差异的形成原因。 5.将林地环境的导航线生成算法应用于一些高大作物的田间导航，并获得较符合感官判断的仿真结果。 6.研究了摄像机标定的理论，分析了三种坐标系之间的关系及镜头畸变模型，实现了一种易于使用，简单灵活的摄像机标定方法，从而使机器视觉系统更方便可靠。 7.研究了导航线两个参数（导航角和偏移量）对行驶系统的导向作用，设计了 MR-T 机器人跟踪导航曲线的控制算法，并在实验平台中加以证实。本文主要研究农林业自主行走机器人的视觉导航技术，以农林环境为研究对象，对天然植被为背
13、景下的作业区所形成的行走路径进行了归纳和分类，通过对图像信息的处理和理解提取出导航路径，并根据导航路径信息对机器人的自定位技术进行了研究，最终求得机器人相对于导航路径的横向偏离和角度偏差。图像采集使用 CCD 彩色数字摄像机，导航方式采用单目视觉方式。 本文提出了多种导航路径的生成算法并讨论了各类场景下的算法差异，基于 MT-R 机器人在实验室模拟天然路径场景，进行了基本的算法验证，主要研究内容有： 1.分析了常用的图像增强技术在农林业自然环境图像中的应用，对比了各种噪声对图像的质量影响，编写了消除或削弱噪声的算法，使用空域滤波和平滑对图像进行处理。 2.研究了农林业自然环境下的图像特点及图像
14、分割方法。研究复杂林地彩色图像中目标作物与其周围环境的特征，获得一种较为稳定、简单的图像分割方法，以适应行走速度的需要。 3.提出了农林环境中的路径提取算法，其基本思想为提取道路边缘，从而求出道路中心离散点（中心线） 。此外，针对不同类型的场景，算法作出相应的数值调整，在各类植被环境下仿真试验结果较为稳定，并符合人眼感官判断。 4.提出了农林环境中的导航线生成算法。基本思想为 Hough 变换检测直线。在农田等作物矮小、规则的环境中，采用改进的 Hough 检测算法，即预先设定、缩小检测角度范围，减少映射计算量；在林地环境中，研究了两种算法，Hough 直线检测以及对林木行间边界进行最小二乘拟
15、合，求取中线。对两种算法进行了分组仿真，并统计结果，分析差异的形成原因。 5.将林地环境的导航线生成算法应用于一些高大作物的田间导航，并获得较符合感官判断的仿真结果。 6.研究了摄像机标定的理论，分析了三种坐标系之间的关系及镜头畸变模型，实现了一种易于使用，简单灵活的摄像机标定方法，从而使机器视觉系统更方便可靠。 7.研究了导航线两个参数（导航角和偏移量）对行驶系统的导向作用，设计了 MR-T 机器人跟踪导航曲线的控制算法，并在实验平台中加以证实。本文主要研究农林业自主行走机器人的视觉导航技术，以农林环境为研究对象，对天然植被为背景下的作业区所形成的行走路径进行了归纳和分类，通过对图像信息的处
16、理和理解提取出导航路径，并根据导航路径信息对机器人的自定位技术进行了研究，最终求得机器人相对于导航路径的横向偏离和角度偏差。图像采集使用 CCD 彩色数字摄像机，导航方式采用单目视觉方式。 本文提出了多种导航路径的生成算法并讨论了各类场景下的算法差异，基于 MT-R 机器人在实验室模拟天然路径场景，进行了基本的算法验证，主要研究内容有： 1.分析了常用的图像增强技术在农林业自然环境图像中的应用，对比了各种噪声对图像的质量影响，编写了消除或削弱噪声的算法，使用空域滤波和平滑对图像进行处理。 2.研究了农林业自然环境下的图像特点及图像分割方法。研究复杂林地彩色图像中目标作物与其周围环境的特征，获得
17、一种较为稳定、简单的图像分割方法，以适应行走速度的需要。 3.提出了农林环境中的路径提取算法，其基本思想为提取道路边缘，从而求出道路中心离散点（中心线） 。此外，针对不同类型的场景，算法作出相应的数值调整，在各类植被环境下仿真试验结果较为稳定，并符合人眼感官判断。 4.提出了农林环境中的导航线生成算法。基本思想为 Hough 变换检测直线。在农田等作物矮小、规则的环境中，采用改进的 Hough 检测算法，即预先设定、缩小检测角度范围，减少映射计算量；在林地环境中，研究了两种算法，Hough 直线检测以及对林木行间边界进行最小二乘拟合，求取中线。对两种算法进行了分组仿真，并统计结果，分析差异的形
18、成原因。 5.将林地环境的导航线生成算法应用于一些高大作物的田间导航，并获得较符合感官判断的仿真结果。 6.研究了摄像机标定的理论，分析了三种坐标系之间的关系及镜头畸变模型，实现了一种易于使用，简单灵活的摄像机标定方法，从而使机器视觉系统更方便可靠。 7.研究了导航线两个参数（导航角和偏移量）对行驶系统的导向作用，设计了 MR-T 机器人跟踪导航曲线的控制算法，并在实验平台中加以证实。本文主要研究农林业自主行走机器人的视觉导航技术，以农林环境为研究对象，对天然植被为背景下的作业区所形成的行走路径进行了归纳和分类，通过对图像信息的处理和理解提取出导航路径，并根据导航路径信息对机器人的自定位技术进
19、行了研究，最终求得机器人相对于导航路径的横向偏离和角度偏差。图像采集使用 CCD 彩色数字摄像机，导航方式采用单目视觉方式。 本文提出了多种导航路径的生成算法并讨论了各类场景下的算法差异，基于 MT-R 机器人在实验室模拟天然路径场景，进行了基本的算法验证，主要研究内容有： 1.分析了常用的图像增强技术在农林业自然环境图像中的应用，对比了各种噪声对图像的质量影响，编写了消除或削弱噪声的算法，使用空域滤波和平滑对图像进行处理。 2.研究了农林业自然环境下的图像特点及图像分割方法。研究复杂林地彩色图像中目标作物与其周围环境的特征，获得一种较为稳定、简单的图像分割方法，以适应行走速度的需要。 3.提
20、出了农林环境中的路径提取算法，其基本思想为提取道路边缘，从而求出道路中心离散点（中心线） 。此外，针对不同类型的场景，算法作出相应的数值调整，在各类植被环境下仿真试验结果较为稳定，并符合人眼感官判断。 4.提出了农林环境中的导航线生成算法。基本思想为 Hough 变换检测直线。在农田等作物矮小、规则的环境中，采用改进的 Hough 检测算法，即预先设定、缩小检测角度范围，减少映射计算量；在林地环境中，研究了两种算法，Hough 直线检测以及对林木行间边界进行最小二乘拟合，求取中线。对两种算法进行了分组仿真，并统计结果，分析差异的形成原因。 5.将林地环境的导航线生成算法应用于一些高大作物的田间
21、导航，并获得较符合感官判断的仿真结果。 6.研究了摄像机标定的理论，分析了三种坐标系之间的关系及镜头畸变模型，实现了一种易于使用，简单灵活的摄像机标定方法，从而使机器视觉系统更方便可靠。 7.研究了导航线两个参数（导航角和偏移量）对行驶系统的导向作用，设计了 MR-T 机器人跟踪导航曲线的控制算法，并在实验平台中加以证实。本文主要研究农林业自主行走机器人的视觉导航技术，以农林环境为研究对象，对天然植被为背景下的作业区所形成的行走路径进行了归纳和分类，通过对图像信息的处理和理解提取出导航路径，并根据导航路径信息对机器人的自定位技术进行了研究，最终求得机器人相对于导航路径的横向偏离和角度偏差。图像
22、采集使用 CCD 彩色数字摄像机，导航方式采用单目视觉方式。 本文提出了多种导航路径的生成算法并讨论了各类场景下的算法差异，基于 MT-R 机器人在实验室模拟天然路径场景，进行了基本的算法验证，主要研究内容有： 1.分析了常用的图像增强技术在农林业自然环境图像中的应用，对比了各种噪声对图像的质量影响，编写了消除或削弱噪声的算法，使用空域滤波和平滑对图像进行处理。 2.研究了农林业自然环境下的图像特点及图像分割方法。研究复杂林地彩色图像中目标作物与其周围环境的特征，获得一种较为稳定、简单的图像分割方法，以适应行走速度的需要。 3.提出了农林环境中的路径提取算法，其基本思想为提取道路边缘，从而求出
23、道路中心离散点（中心线） 。此外，针对不同类型的场景，算法作出相应的数值调整，在各类植被环境下仿真试验结果较为稳定，并符合人眼感官判断。 4.提出了农林环境中的导航线生成算法。基本思想为 Hough 变换检测直线。在农田等作物矮小、规则的环境中，采用改进的 Hough 检测算法，即预先设定、缩小检测角度范围，减少映射计算量；在林地环境中，研究了两种算法，Hough 直线检测以及对林木行间边界进行最小二乘拟合，求取中线。对两种算法进行了分组仿真，并统计结果，分析差异的形成原因。 5.将林地环境的导航线生成算法应用于一些高大作物的田间导航，并获得较符合感官判断的仿真结果。 6.研究了摄像机标定的理
24、论，分析了三种坐标系之间的关系及镜头畸变模型，实现了一种易于使用，简单灵活的摄像机标定方法，从而使机器视觉系统更方便可靠。 7.研究了导航线两个参数（导航角和偏移量）对行驶系统的导向作用，设计了 MR-T 机器人跟踪导航曲线的控制算法，并在实验平台中加以证实。本文主要研究农林业自主行走机器人的视觉导航技术，以农林环境为研究对象，对天然植被为背景下的作业区所形成的行走路径进行了归纳和分类，通过对图像信息的处理和理解提取出导航路径，并根据导航路径信息对机器人的自定位技术进行了研究，最终求得机器人相对于导航路径的横向偏离和角度偏差。图像采集使用 CCD 彩色数字摄像机，导航方式采用单目视觉方式。 本
25、文提出了多种导航路径的生成算法并讨论了各类场景下的算法差异，基于 MT-R 机器人在实验室模拟天然路径场景，进行了基本的算法验证，主要研究内容有： 1.分析了常用的图像增强技术在农林业自然环境图像中的应用，对比了各种噪声对图像的质量影响，编写了消除或削弱噪声的算法，使用空域滤波和平滑对图像进行处理。 2.研究了农林业自然环境下的图像特点及图像分割方法。研究复杂林地彩色图像中目标作物与其周围环境的特征，获得一种较为稳定、简单的图像分割方法，以适应行走速度的需要。 3.提出了农林环境中的路径提取算法，其基本思想为提取道路边缘，从而求出道路中心离散点（中心线） 。此外，针对不同类型的场景，算法作出相
26、应的数值调整，在各类植被环境下仿真试验结果较为稳定，并符合人眼感官判断。 4.提出了农林环境中的导航线生成算法。基本思想为 Hough 变换检测直线。在农田等作物矮小、规则的环境中，采用改进的 Hough 检测算法，即预先设定、缩小检测角度范围，减少映射计算量；在林地环境中，研究了两种算法，Hough 直线检测以及对林木行间边界进行最小二乘拟合，求取中线。对两种算法进行了分组仿真，并统计结果，分析差异的形成原因。 5.将林地环境的导航线生成算法应用于一些高大作物的田间导航，并获得较符合感官判断的仿真结果。 6.研究了摄像机标定的理论，分析了三种坐标系之间的关系及镜头畸变模型，实现了一种易于使用
27、，简单灵活的摄像机标定方法，从而使机器视觉系统更方便可靠。 7.研究了导航线两个参数（导航角和偏移量）对行驶系统的导向作用，设计了 MR-T 机器人跟踪导航曲线的控制算法，并在实验平台中加以证实。本文主要研究农林业自主行走机器人的视觉导航技术，以农林环境为研究对象，对天然植被为背景下的作业区所形成的行走路径进行了归纳和分类，通过对图像信息的处理和理解提取出导航路径，并根据导航路径信息对机器人的自定位技术进行了研究，最终求得机器人相对于导航路径的横向偏离和角度偏差。图像采集使用 CCD 彩色数字摄像机，导航方式采用单目视觉方式。 本文提出了多种导航路径的生成算法并讨论了各类场景下的算法差异，基于
28、 MT-R 机器人在实验室模拟天然路径场景，进行了基本的算法验证，主要研究内容有： 1.分析了常用的图像增强技术在农林业自然环境图像中的应用，对比了各种噪声对图像的质量影响，编写了消除或削弱噪声的算法，使用空域滤波和平滑对图像进行处理。 2.研究了农林业自然环境下的图像特点及图像分割方法。研究复杂林地彩色图像中目标作物与其周围环境的特征，获得一种较为稳定、简单的图像分割方法，以适应行走速度的需要。 3.提出了农林环境中的路径提取算法，其基本思想为提取道路边缘，从而求出道路中心离散点（中心线） 。此外，针对不同类型的场景，算法作出相应的数值调整，在各类植被环境下仿真试验结果较为稳定，并符合人眼感
29、官判断。 4.提出了农林环境中的导航线生成算法。基本思想为 Hough 变换检测直线。在农田等作物矮小、规则的环境中，采用改进的 Hough 检测算法，即预先设定、缩小检测角度范围，减少映射计算量；在林地环境中，研究了两种算法，Hough 直线检测以及对林木行间边界进行最小二乘拟合，求取中线。对两种算法进行了分组仿真，并统计结果，分析差异的形成原因。 5.将林地环境的导航线生成算法应用于一些高大作物的田间导航，并获得较符合感官判断的仿真结果。 6.研究了摄像机标定的理论，分析了三种坐标系之间的关系及镜头畸变模型，实现了一种易于使用，简单灵活的摄像机标定方法，从而使机器视觉系统更方便可靠。 7.
30、研究了导航线两个参数（导航角和偏移量）对行驶系统的导向作用，设计了 MR-T 机器人跟踪导航曲线的控制算法，并在实验平台中加以证实。本文主要研究农林业自主行走机器人的视觉导航技术，以农林环境为研究对象，对天然植被为背景下的作业区所形成的行走路径进行了归纳和分类，通过对图像信息的处理和理解提取出导航路径，并根据导航路径信息对机器人的自定位技术进行了研究，最终求得机器人相对于导航路径的横向偏离和角度偏差。图像采集使用 CCD 彩色数字摄像机，导航方式采用单目视觉方式。 本文提出了多种导航路径的生成算法并讨论了各类场景下的算法差异，基于 MT-R 机器人在实验室模拟天然路径场景，进行了基本的算法验证
31、，主要研究内容有： 1.分析了常用的图像增强技术在农林业自然环境图像中的应用，对比了各种噪声对图像的质量影响，编写了消除或削弱噪声的算法，使用空域滤波和平滑对图像进行处理。 2.研究了农林业自然环境下的图像特点及图像分割方法。研究复杂林地彩色图像中目标作物与其周围环境的特征，获得一种较为稳定、简单的图像分割方法，以适应行走速度的需要。 3.提出了农林环境中的路径提取算法，其基本思想为提取道路边缘，从而求出道路中心离散点（中心线） 。此外，针对不同类型的场景，算法作出相应的数值调整，在各类植被环境下仿真试验结果较为稳定，并符合人眼感官判断。 4.提出了农林环境中的导航线生成算法。基本思想为 Ho
32、ugh 变换检测直线。在农田等作物矮小、规则的环境中，采用改进的 Hough 检测算法，即预先设定、缩小检测角度范围，减少映射计算量；在林地环境中，研究了两种算法，Hough 直线检测以及对林木行间边界进行最小二乘拟合，求取中线。对两种算法进行了分组仿真，并统计结果，分析差异的形成原因。 5.将林地环境的导航线生成算法应用于一些高大作物的田间导航，并获得较符合感官判断的仿真结果。 6.研究了摄像机标定的理论，分析了三种坐标系之间的关系及镜头畸变模型，实现了一种易于使用，简单灵活的摄像机标定方法，从而使机器视觉系统更方便可靠。 7.研究了导航线两个参数（导航角和偏移量）对行驶系统的导向作用，设计
33、了 MR-T 机器人跟踪导航曲线的控制算法，并在实验平台中加以证实。特别提醒 ：正文内容由 PDF 文件转码生成，如您电脑未有相应转换码，则无法显示正文内容，请您下载相应软件，下载地址为 http:/ 。如还不能显示，可以联系我 q q 1627550258 ，提供原格式文档。“垐垯櫃 换烫梯葺铑?endstreamendobj2x 滌?U 閩 AZ箾 FTP 鈦X 飼?狛P? 燚?琯嫼 b?袍*甒?颙嫯?4)=r 宵?i?j 彺帖 B3 锝檡骹笪 yLrQ#?0 鯖 l 壛枒l 壛枒 l 壛枒 l 壛枒 l 壛枒 l 壛枒 l 壛枒 l 壛枒 l 壛枒 l 壛枒 l 壛枒 l 壛渓?擗#?“?# 綫 G 刿#K 芿$?7. 耟?Wa 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 皗 E|?pDb 癳$Fb 癳$Fb癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$F?責鯻 0 橔 C,f 薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵秾腵薍秾腵%?秾腵薍秾腵薍秾腵薍
