JP2007017467A - Educational material processing device, educational material processing method, and educational material processing program - Google Patents

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Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To accurately identify and specify an educational material, without being imposed of large load, when attaining labor saving, in grading tabulation processing regarding the educational material. <P>SOLUTION: The educational material processing device comprises a first image reading means 31 for acquiring image data from an educational material; arithmetic/computing means 36, 37 for tabulating/marking the educational material; a first feature amount calculation means 38 for calculating an image feature amount of the image data; a database means 40 for correlating the result of the marking tabulation with the image feature amount and storing them; a printing means 46 for printing out the result of the marking tabulation; a second image reading means 41 for acquiring image data from the educational material to be printed out; a second feature amount calculation means 44 for calculating the image feature amount of the image data; and an operation information acquisition means 45 for extracting the result of making tabulation correlate with the calculated image feature amount from the database means 40 and making the printing means 46 print it out. <P>COPYRIGHT: (C)2007,JPO&INPIT

Description

本発明は、教育機関で用いられる教育用教材を取り扱う教材処理装置、教材処理方法および教材処理プログラムに関し、特にその教育用教材についての採点処理を行う教材処理装置、教材処理方法および教材処理プログラムに関する。   The present invention relates to a teaching material processing apparatus, a teaching material processing method, and a teaching material processing program for handling educational teaching materials used in an educational institution, and more particularly to a teaching material processing device, a teaching material processing method, and a teaching material processing program for scoring the educational teaching material. .

一般に、学校や塾等の教育機関では、例えばテストの答案用紙や練習問題シートのような教育用教材を用いることが多い。すなわち、問題およびその解答欄を有した教育用教材を用いて、その教育用教材上に生徒に解答を記入させ、その記入された解答に対して教師が採点を行う、といったことが広く行われている。   In general, in educational institutions such as schools and cram schools, educational materials such as test answer sheets and practice question sheets are often used. In other words, it is widely practiced to use an educational material that has a question and its answer column, and to have students fill in the answer on the educational material, and the teacher grades the written answer. ing.

このような教育機関で用いられる教育用教材については、その採点集計処理の省力化が強く求められている。これに応えるべく、採点集計処理の省力化を実現するものとしては、例えば、生徒による解答の記入および教師による当該解答に対する得点の追記が問題別にされた答案用紙について、これをスキャンして問題別得点の記入内容の文字認識を行い、その文字認識結果から全問題についての合計得点やこれに付随する他の情報(例えば総合順位や平均点)を集計し、その集計結果を答案用紙にプリントアウトすることで、その集計の能率を向上させるシステムが提案されている(例えば、特許文献1参照)。   For educational materials used in such educational institutions, labor saving in the scoring process is strongly required. In order to respond to this, labor savings in scoring and summarization can be achieved by, for example, answering papers that are classified according to the question, in which the student fills in the answers and adds the score to the answer by the teacher. Character recognition of score entry is performed, the total score for all questions and other information (for example, overall ranking and average score) for all questions are counted from the character recognition result, and the totaled result is printed on the answer sheet Thus, a system that improves the efficiency of the aggregation has been proposed (see, for example, Patent Document 1).

特開2002−245207号公報JP 2002-245207 A

ところで、教育用教材についての採点集計処理の結果をその教育用教材上にプリントアウトするにあたっては、その教育用教材の識別特定が必要となる。採点集計結果は、その結果を得る元になった教育用教材上に的確にプリントアウトされなければならないからである。
教育用教材の識別特定は、例えば教育用教材の1枚々々のそれぞれに個別にID番号等の識別情報を付与しておき、プリントアウトの際にその識別情報を認識することによって行うことが考えられる。しかしながら、各教育用教材に個別の識別情報を付与しておくことや、識別情報が付与された教育用教材をその識別情報と対応させながら生徒に配布すること等は、非現実的であり、その運用等に大きな負担を強いる可能性がある。
この点については、例えば、各教育用教材に個別の識別情報を付与しておくのではなく、生徒が教育用教材上に記入した情報、具体的には解答者である生徒の氏名、出席番号または受験番号等の手書き文字を読み取って文字認識することで、教育用教材に対する識別特定を行うことも考えられる。しかしながら、手書き文字に対する文字認識精度は必ずしも良好であるとはいえず、誤認識が発生し、その結果識別特定ミスが生じてしまう可能性もある。
By the way, in order to print out the result of the scoring process for the educational material on the educational material, it is necessary to identify and identify the educational material. This is because the scoring result must be printed out accurately on the educational material from which the result is obtained.
Identification and specification of educational materials can be performed by, for example, individually assigning identification information such as ID numbers to each of the educational materials and recognizing the identification information at the time of printout. Conceivable. However, it is impractical to assign individual identification information to each educational material, or to distribute the educational material with identification information to the students in correspondence with the identification information. There is a possibility that it will impose a heavy burden on its operation.
In this regard, for example, individual identification information is not given to each educational material, but information that a student enters on the educational material, specifically the name and attendance number of the student who is the answerer Alternatively, it may be possible to identify and identify educational materials by reading handwritten characters such as an examination number and recognizing the characters. However, the character recognition accuracy for handwritten characters is not always good, and erroneous recognition occurs, and as a result, identification identification errors may occur.

そこで、本発明は、教育用教材についての採点集計処理の省力化を図る場合であっても、教育用教材の識別特定を精度良く良好に行い得るとともに、そのために大きな負担を強いることもなく、採点集計処理の結果をその結果を得る元になった教育用教材上に的確に出力することのできる、教材処理装置、教材処理方法および教材処理プログラムを提供することを目的とする。   Therefore, the present invention can accurately identify and identify educational teaching materials with good accuracy, even in the case of saving labor for scoring the educational teaching materials, and does not impose a large burden for that purpose. It is an object of the present invention to provide a teaching material processing apparatus, teaching material processing method, and teaching material processing program capable of accurately outputting the result of scoring and counting processing on the educational material from which the result is obtained.

本発明は、上記目的を達成するために案出された教材処理装置で、解答欄への解答の記入および当該解答に対する正誤判定の記入がされた教育用教材に対する画像読み取りを行って当該教育用教材から画像データを得る第1画像読取手段と、前記第1画像読取手段で得た画像データから前記正誤判定の記入内容を抽出する抽出手段と、前記抽出手段による抽出結果に基づき前記第1画像読取手段が画像読み取りを行った教育用教材について当該教育用教材に記入された正誤判定の採点集計を行う算出・演算手段と、前記第1画像読取手段で得た画像データについての画像特徴量を算出する第1特徴量算出手段と、前記算出・演算手段による正誤判定の採点集計結果と前記第1特徴量算出手段による画像特徴量の算出結果とを互いに対応付けて記憶保持するデータベース手段と、前記算出・演算手段による正誤判定の採点集計結果を前記教育用教材上に印刷出力するプリント手段と、前記プリント手段での印刷出力の対象となる教育用教材に対する画像読み取りを行って当該教育用教材から画像データを得る第2画像読取手段と、前記第2画像読取手段で得た画像データについての画像特徴量を算出する第2特徴量算出手段と、前記第2特徴量算出手段による画像特徴量の算出結果をキーとして当該画像特徴量に対応する前記正誤判定の採点集計結果を前記データベース手段から取り出して前記プリント手段に印刷出力させる演算情報取得手段とを備えることを特徴とするものである。   The present invention is an educational material processing apparatus devised to achieve the above object, and performs image reading on an educational material in which an answer is entered in an answer column and whether a correct / incorrect determination is entered in the answer column. A first image reading means for obtaining image data from a learning material; an extraction means for extracting entry contents of the correctness determination from image data obtained by the first image reading means; and the first image based on an extraction result by the extraction means. A calculation / calculation unit that performs scoring for correctness / incorrectness written in the educational material for the educational material from which the reading unit has read the image, and an image feature amount for the image data obtained by the first image reading unit. The first feature quantity calculation means to calculate, the scoring result of correctness determination by the calculation / calculation means, and the image feature quantity calculation result by the first feature quantity calculation means are associated with each other. Database means for storing, printing means for printing out the result of scoring by the calculation / calculation means on the educational material, and image reading for the educational material to be printed by the printing means Second image reading means for obtaining image data from the educational material, second feature value calculating means for calculating image feature values for the image data obtained by the second image reading means, and the second feature Computation information acquisition means for taking out the result of scoring the correctness / incorrectness corresponding to the image feature quantity from the database means and printing the print means on the print means using the calculation result of the image feature quantity by the quantity calculation means as a key. It is a feature.

また、本発明は、上記目的を達成するために案出された教材処理方法で、解答欄への解答の記入および当該解答に対する正誤判定の記入がされた教育用教材に対する画像読み取りを行って当該教育用教材から画像データを得る第1画像読取ステップと、前記第1画像読取ステップで得た画像データから前記正誤判定の記入内容を抽出する抽出ステップと、前記抽出ステップでの抽出結果に基づき前記第1画像読取ステップで画像読み取りを行った教育用教材について当該教育用教材に記入された正誤判定の採点集計を行う算出・演算ステップと、前記第1画像読取ステップで得た画像データについての画像特徴量を算出する第1特徴量算出ステップと、前記算出・演算ステップでの正誤判定の採点集計結果と前記第1特徴量算出ステップでの画像特徴量の算出結果とを互いに対応付けて記憶保持するデータベースステップと、前記算出・演算ステップでの正誤判定の採点集計結果を前記教育用教材上に印刷出力するプリントステップと、前記プリントステップでの印刷出力の対象となる教育用教材に対する画像読み取りを行って当該教育用教材から画像データを得る第2画像読取ステップと、前記第2画像読取ステップで得た画像データについての画像特徴量を算出する第2特徴量算出ステップと、前記第2特徴量算出ステップでの画像特徴量の算出結果をキーとして当該画像特徴量に対応する前記正誤判定の採点集計結果を前記データベースステップで記憶保持した中から取り出して前記プリントステップでの印刷出力に供する演算情報取得ステップとを備えることを特徴とする。   In addition, the present invention is a teaching material processing method devised to achieve the above-mentioned object, and performs image reading on an educational teaching material in which an answer is entered in an answer column and whether a correct / incorrect determination is entered for the answer. A first image reading step for obtaining image data from educational materials, an extraction step for extracting the contents of the correct / incorrect determination from the image data obtained in the first image reading step, and the extraction result based on the extraction result in the extraction step A calculation / calculation step for scoring and summarizing correctness / incorrectness written in the educational material for the educational material that has been image-read in the first image reading step, and an image of the image data obtained in the first image reading step A first feature value calculating step for calculating a feature value, a score totaling result of correctness determination in the calculating / calculating step, and a first feature value calculating step A database step for storing and storing image feature value calculation results in association with each other, a print step for printing out the score calculation results of correctness determination in the calculation / calculation step on the educational material, and a print step A second image reading step of obtaining image data from the educational teaching material by performing image reading on the educational teaching material to be printed out, and calculating an image feature amount of the image data obtained in the second image reading step The second feature value calculating step and the image feature value calculation result at the second feature value calculating step are used as keys to store the score totaling result of the correctness determination corresponding to the image feature value at the database step. And a calculation information acquisition step that is used for printing output in the printing step.

また、本発明は、上記目的を達成するために案出された教材処理プログラムで、画像読み取りを行う画像読取装置および印刷出力を行う印刷装置と接続するコンピュータを、解答欄への解答の記入および当該解答に対する正誤判定の記入がされた教育用教材に対する画像読み取りの結果である画像データを得る第1画像読取手段と、前記第1画像読取手段で得た画像データから前記正誤判定の記入内容を抽出する抽出手段と、前記抽出手段による抽出結果に基づき前記第1画像読取手段が画像読み取りを行った教育用教材について当該教育用教材に記入された正誤判定の採点集計を行う算出・演算手段と、前記第1画像読取手段で得た画像データについての画像特徴量を算出する第1特徴量算出手段と、前記算出・演算手段による正誤判定の採点集計結果と前記第1特徴量算出手段による画像特徴量の算出結果とを互いに対応付けて記憶保持するデータベース手段と、前記算出・演算手段による正誤判定の採点集計結果を前記印刷装置に印刷出力させるプリント手段と、前記印刷装置での印刷出力の対象となる教育用教材に対する画像読み取りの結果である画像データを得る第2画像読取手段と、前記第2画像読取手段で得た画像データについての画像特徴量を算出する第2特徴量算出手段と、前記第2特徴量算出手段による画像特徴量の算出結果をキーとして当該画像特徴量に対応する前記正誤判定の採点集計結果を前記データベース手段から取り出して前記プリント手段による印刷出力に供する演算情報取得手段として機能させることを特徴とするものである。   Further, according to the present invention, there is provided a teaching material processing program devised to achieve the above object. The computer connected to the image reading device for reading an image and the printing device for print output is configured to input an answer in the answer column and First image reading means for obtaining image data as a result of image reading for the educational material for which the correctness determination for the answer has been entered, and the contents of the correctness determination entry from the image data obtained by the first image reading means. Extraction means for extracting, and calculation / calculation means for performing scoring of correct / incorrect judgment written in the educational material for the educational material that has been read by the first image reading means based on the extraction result by the extracting means; A first feature amount calculating means for calculating an image feature amount for the image data obtained by the first image reading means; Database means for storing and holding the score totaling result and the image feature value calculation result by the first feature value calculating means in association with each other, and printing the score totaling result of correctness determination by the calculation / calculation means to the printing device A second image reading unit that obtains image data as a result of image reading for an educational teaching material to be printed out by the printing apparatus, and image data obtained by the second image reading unit. Second feature amount calculation means for calculating an image feature amount, and the result of scoring the correctness / incorrectness corresponding to the image feature amount from the database means, using the calculation result of the image feature amount by the second feature amount calculation means as a key. It is made to function as a calculation information acquisition means taken out and used for printing output by the printing means.

上記構成の教材処理装置、上記手順の教材処理方法、および、上記構成の教材処理プログラムでは、教育用教材から読み取った画像データを基にして、正誤判定の記入内容(例えば、「○」または「×」の図形形状)を認識し、その認識結果に基づき教育用教材に記入された正誤判定の採点集計(例えば、合計得点の算出、総合順位や平均点等の集計)を行うとともに、教育用教材から読み取った画像データについての画像特徴量(例えば、画素分布の特徴を定量的に表現したもの)を算出し、その採点集計結果と画像特徴量の算出結果とを互いに対応付けて記憶保持しておく。そして、その採点集計結果を印刷出力する際には、その印刷出力の対象となる教育用教材から読み取った画像データについての画像特徴量を算出し、その画像特徴量をキーとして、対応する正誤判定の採点集計結果を既に記憶保持している中から取り出す。すなわち、教育用教材上における画像特徴量により、その教育用教材についての識別特定を行うのである。したがって、正誤判定の採点集計結果は、その結果を得る元になった教育用教材上に的確に印刷出力されることになる。しかも、画像特徴量をキーとして教育用教材の識別特定を行うので、その識別特定のために、教育用教材に個別の識別情報を付与しておく必要がなく、また誤認識が発生し得る手書き文字の文字認識等を要することもない。   In the teaching material processing apparatus having the above-described configuration, the teaching material processing method having the above-described procedure, and the teaching material processing program having the above-described configuration, the content of correct / incorrect determination (for example, “◯” or “ X ”(graphic shape) is recognized, and the correctness / incorrectness scoring score entered in the educational material based on the recognition result (for example, total score calculation, total ranking, average score, etc.) Image feature values (for example, quantitative representation of pixel distribution features) for image data read from teaching materials are calculated, and the score totaling results and image feature value calculation results are stored in association with each other. Keep it. Then, when printing out the result of scoring, the image feature amount of the image data read from the educational teaching material to be printed out is calculated, and the corresponding correctness determination is performed using the image feature amount as a key. The result of scoring the number is taken out from the already stored memory. That is, identification and identification of the educational material is performed based on the image feature amount on the educational material. Accordingly, the scoring result of correct / incorrect determination is accurately printed out on the educational material from which the result is obtained. Moreover, since the educational material is identified and specified using the image feature amount as a key, it is not necessary to assign individual identification information to the educational material for the identification and identification, and handwriting that may cause misrecognition There is no need for character recognition.

以上のように、本発明の教材処理装置、教材処理方法および教材処理プログラムでは、教育機関で用いられる教育用教材について、その採点集計処理の省力化を図る場合であっても、教育用教材の識別特定を精度良く良好に行い得るとともに、そのために大きな負担を強いることもなく、採点集計処理の結果をその結果を得る元になった教育用教材上に的確に出力することができるようになる。   As described above, in the teaching material processing apparatus, teaching material processing method, and teaching material processing program of the present invention, the educational teaching material of the educational teaching material used in the educational institution can be saved even if the scoring and summarizing processing is attempted. The identification and identification can be performed accurately and satisfactorily, and the results of scoring and counting can be accurately output on the educational material from which the results are obtained without imposing a heavy burden on the identification and identification. .

以下、図面に基づき本発明に係る教材処理装置、教材処理方法および教材処理プログラムについて説明する。   The teaching material processing apparatus, teaching material processing method, and teaching material processing program according to the present invention will be described below with reference to the drawings.

〔システム全体の概略構成の説明〕
先ず、教材処理装置を実現するシステム構成について説明する。図1は、本発明に係る教材処理装置の具体的なシステム構成例を示すブロック図である。図例のように、ここで説明するシステムは、大別すると、スキャナ部1と、データ処理部2と、プリンタ部3と、これらを互いに接続する有線または無線の通信回線(ただし不図示)と、から構成されている。
[Description of overall system configuration]
First, a system configuration for realizing the teaching material processing apparatus will be described. FIG. 1 is a block diagram showing a specific system configuration example of a teaching material processing apparatus according to the present invention. As shown in the figure, the system described here is roughly divided into a scanner unit 1, a data processing unit 2, a printer unit 3, and a wired or wireless communication line (not shown) connecting them to each other. , Is composed of.

スキャナ部1は、処理対象となる教育用教材4に対して、公知の光学的画像読み取り技術を用いた画像読み取りを行って、その教育用教材4から画像データを得るものである。ただし、スキャナ部1では、ADF(Automatic Document Feeder)を有しており、複数の教育用教材4から連続的に画像データを読み取り得るようになっている。   The scanner unit 1 obtains image data from the educational material 4 by performing image reading on the educational material 4 to be processed using a known optical image reading technique. However, the scanner unit 1 has an ADF (Automatic Document Feeder) so that image data can be continuously read from a plurality of educational materials 4.

ここで、処理対象となる教育用教材について簡単に説明する。図2は、教育用教材の一具体例を示す説明図である。図例のように、教育用教材4は、問題およびその解答欄4aを有したもので、具体的には教育機関で用いられるテストの答案用紙や練習問題シート等がこれに相当する。ただし、教育用教材4は、少なくとも解答欄4aを有していればよく、問題文については必ずしも記載されていなくともよい。
また、教育用教材4は、その教育用教材4を識別特定するための識別情報欄4bと、解答欄4aへの解答記入者に関する解答者情報欄4cと、を有している。識別情報欄4bには、例えば教育用教材4の科目、タイトル、適用学年等が予め記載されるものとする。ただし、これらの記載に加えて、またはこれらの記載とは別に、教育用教材4を識別するためのコード情報が埋め込まれていてもよい。コード情報の埋め込みは、公知技術を利用して実現すればよいが、その一つの具体例として、例えば「iTone(登録商標)」と呼ばれるもののように、階調表現としての万線スクリーンまたはドットスクリーンを構成する画素の形態(位置、形状等)を変化させることで、ハーフトーン画像の中にデジタル情報を埋め込むようにする、といった技術を用いることが考えられる。一方、解答者情報欄4cには、解答記入者の学級、出席番号、氏名等が記入され得るようになっている。
さらに、教育用教材4は、情報出力欄4dを有している。情報出力欄4dは、解答欄4aに記入された解答に対する合計得点、およびその合計得点に付随する他の情報、例えばクラス単位または学年単位での平均点、総合順位、偏差値等といった情報を記入するためのものである。
Here, the educational material to be processed will be briefly described. FIG. 2 is an explanatory diagram showing a specific example of educational materials. As shown in the figure, the educational material 4 has a question and its answer column 4a, and specifically corresponds to a test answer sheet, a practice question sheet, and the like used in an educational institution. However, the educational material 4 only needs to have at least the answer column 4a, and the question sentence is not necessarily described.
The educational material 4 includes an identification information field 4b for identifying and specifying the educational material 4 and an answerer information field 4c regarding an answer entry person in the answer field 4a. In the identification information column 4b, for example, a subject, a title, an applicable grade, etc. of the educational material 4 are described in advance. However, in addition to or in addition to these descriptions, code information for identifying the educational material 4 may be embedded. The embedding of the code information may be realized by using a known technique. As one specific example thereof, for example, a line screen or a dot screen as a gradation expression such as a so-called “iTone (registered trademark)”. It is conceivable to use a technique of embedding digital information in a halftone image by changing the form (position, shape, etc.) of the pixels constituting the image. On the other hand, in the answerer information column 4c, the class, attendance number, name, etc. of the answerer can be entered.
Further, the educational material 4 has an information output field 4d. In the information output column 4d, the total score for the answer entered in the answer column 4a and other information accompanying the total score, for example, information such as an average score in class units or grade units, an overall ranking, a deviation value, etc. are entered. Is to do.

また図1において、データ処理部2は、情報記憶処理機能、画像処理機能、演算処理機能等を実現するコンピュータ機器としての機能を利用して、スキャナ部1が得た画像データの対するデータ処理およびそのデータ処理結果に基づく採点集計処理を行うものである。そのために、データ処理部2は、原本情報保持蓄積部11と、画像データ解析部12と、教材判別部13と、歪み補正部14と、比較抽出部15と、所定色抽出部16と、画素群分割部17と、形状認識部18と、記入位置認識部19と、情報算出部20と、演算部21と、第1特徴量算出部22と、対応付け部23と、データベース部24と、第2特徴量処理部25と、演算情報取得部26と、を有している。   In FIG. 1, a data processing unit 2 uses data processing functions for image data obtained by the scanner unit 1 using functions as a computer device that realizes an information storage processing function, an image processing function, an arithmetic processing function, and the like. A scoring process based on the data processing result is performed. For this purpose, the data processing unit 2 includes an original information holding / accumulating unit 11, an image data analyzing unit 12, a teaching material determining unit 13, a distortion correcting unit 14, a comparison extracting unit 15, a predetermined color extracting unit 16, and a pixel. A group dividing unit 17, a shape recognizing unit 18, an entry position recognizing unit 19, an information calculating unit 20, a calculating unit 21, a first feature quantity calculating unit 22, an associating unit 23, a database unit 24, A second feature amount processing unit 25 and a calculation information acquisition unit 26 are provided.

原本情報保持蓄積部11は、処理対象となる教育用教材4についての電子データで、その解答欄等が未記入であるものについての電子データを、当該教育用教材4の原本についての電子データとして保持蓄積しているものである。
このような教育用教材4についての電子データは、原本情報保持蓄積部11にて保持蓄積可能なものであれば、そのデータ形式を問わない。例えば、ビットマップ形式の画像データであっても、文書作成ソフトウェアで作成したアプリケーション文書データであっても良い。
ただし、教育用教材4の電子データは、その教育用教材4における解答欄4aや識別情報欄4b等のレイアウトを特定し得るデータ(以下「元画像データ」という)の他に、その教育用教材4の属性(科目、タイトル、適用学年等)やその教育用教材4における各解答欄4aについての配点を特定するための情報(以下「元画像情報」という)を含んでいるものとする。この元画像情報によって、教育用教材4上における各解答欄4aについて、どの位置の存在する解答欄4aへの配点が何点であるかが特定されることになる。配点は、各解答欄4a毎に異なっていても、あるいは一律であっても構わない。
The original information holding / accumulating unit 11 uses the electronic data of the educational material 4 to be processed, which is not filled in the answer column, as the electronic data of the original of the educational material 4 It is the one that holds and accumulates.
The electronic data of the educational material 4 can be of any data format as long as it can be stored and stored in the original information storage and storage unit 11. For example, it may be bitmap image data or application document data created by document creation software.
However, the electronic data of the educational material 4 includes the educational material in addition to the data (hereinafter referred to as “original image data”) that can specify the layout of the answer field 4a and the identification information field 4b in the educational material 4. It is assumed that information (hereinafter referred to as “original image information”) for specifying four attributes (subjects, titles, applicable grades, etc.) and a score for each answer column 4a in the educational material 4 is included. With this original image information, for each answer field 4a on the educational material 4 for education, it is specified how many points are assigned to the answer field 4a at which position. Scoring may be different for each answer field 4a or may be uniform.

画像データ解析部12は、スキャナ部1で得られた画像データについて、その解析処理を行うものである。解析処理としては、レイアウト解析、文字図形分離、文字認識、コード情報認識、図形処理、色成分認識等が挙げられるが、いずれも公知の画像処理技術を利用して実現すればよいため、ここではその詳細な説明を省略する。   The image data analysis unit 12 performs an analysis process on the image data obtained by the scanner unit 1. Examples of the analysis processing include layout analysis, character / graphic separation, character recognition, code information recognition, graphic processing, color component recognition, etc., and any of these may be realized using known image processing techniques. Detailed description thereof is omitted.

教材判別部13は、タイトル解析部とコード情報解析部との少なくとも一方からなるもので、画像データ解析部12での解析処理の結果、特に識別情報欄4bについてのタイトル解析部によるタイトル解析またはコード情報解析部によるコード解析の少なくとも一方の結果を基にして、スキャナ部1で得られた画像データの元となった教育用教材4を識別特定するものである。このとき、教材判別部13では、原本情報保持蓄積部11が電子データを保持蓄積している教育用教材4と照らし合わせ、該当する電子データが原本情報保持蓄積部11に保持蓄積されていなければ、教育用教材の識別特定エラーと判定するようになっている。すなわち、教材判別部13は、画像データ解析部12での解析結果から、スキャナ部1で得られた画像データとの比較対象となる電子データを特定するものである。   The teaching material discrimination unit 13 includes at least one of a title analysis unit and a code information analysis unit. As a result of the analysis process in the image data analysis unit 12, particularly, the title analysis or code by the title analysis unit for the identification information column 4b Based on the result of at least one of the code analysis by the information analysis unit, the educational teaching material 4 that is the basis of the image data obtained by the scanner unit 1 is identified and specified. At this time, in the teaching material discriminating unit 13, the original information holding and storing unit 11 is compared with the teaching material 4 for storing and storing electronic data, and if the corresponding electronic data is not held and stored in the original information holding and storing unit 11. In this case, it is determined that the teaching material is an identification specific error. That is, the teaching material determination unit 13 specifies electronic data to be compared with the image data obtained by the scanner unit 1 from the analysis result of the image data analysis unit 12.

歪み補正部14は、スキャナ部1で得られた画像データに対して、その画像データにおける画像歪みの補正を行うものである。画像歪みの補正としては、傾き補正や主走査方向または副走査方向の拡縮補正等が挙げられる。さらに、スキャナ部1で得られた画像データと、比較対象となる原本情報保持蓄積部11内の電子データとを比較照合し、その画像歪み(傾き、拡縮等)を補正するものであってもよい。なお、いずれの補正も、公知の画像処理技術を利用して実現すればよいため、ここではその詳細な説明を省略する。   The distortion correction unit 14 corrects image distortion in the image data obtained by the scanner unit 1. Examples of image distortion correction include tilt correction and enlargement / reduction correction in the main scanning direction or sub-scanning direction. Further, the image data obtained by the scanner unit 1 and the electronic data in the original information storage / storage unit 11 to be compared are compared and collated, and the image distortion (inclination, scaling, etc.) is corrected. Good. Since any correction may be realized using a known image processing technique, detailed description thereof is omitted here.

比較抽出部15は、教材判別部13での教育用教材4の識別特定の結果に基づいて、スキャナ部1で得られた画像データで、歪み補正部14での画像歪みの補正処理後のものと、その比較対象となる原本情報保持蓄積部11内の電子データとを比較して、それぞれの間の差分を抽出するものである。   The comparison and extraction unit 15 is image data obtained by the scanner unit 1 based on the identification and identification result of the educational material 4 by the educational material determination unit 13, and after the image distortion correction processing by the distortion correction unit 14. Are compared with the electronic data in the original information holding and accumulating unit 11 to be compared, and the difference between them is extracted.

所定色抽出部16は、画像データ解析部12での解析処理の結果を基にしつつ、比較抽出部15に抽出された差分から、さらに所定色成分(例えば赤色成分)についてのものを抽出することで、正誤判定の記入内容を抽出するものである。所定色成分についての抽出を行うのは、一般に正誤判定の記入は所定色(例えば赤色)で行われるからである。   The predetermined color extraction unit 16 further extracts a predetermined color component (for example, a red component) from the difference extracted by the comparison extraction unit 15 based on the result of the analysis processing in the image data analysis unit 12. Thus, the contents of the correct / incorrect determination entry are extracted. The reason for extracting the predetermined color component is that the correct / incorrect determination is generally entered in a predetermined color (for example, red).

画素群分割部17は、所定色抽出部16での抽出結果に対し、互いに関連する画素データ同士(例えば近接位置にあるもの同士)を一つの画素群として纏めて、当該抽出結果を複数の画素群に分割し、これにより一つの図形形状(「○」または「×」)を構成するであろう画素群を得るものである。
また、画素群分割部17では、画素群分割に際し、詳細を後述するように、途切れ補正処理を行うようになっている。途切れ補正処理とは、抽出された線分同士を接続して、その抽出線分間の途切れを解消するための処理である。
The pixel group dividing unit 17 collects pixel data related to each other (for example, those at close positions) as a single pixel group with respect to the extraction result of the predetermined color extraction unit 16, and the extraction result is a plurality of pixels. By dividing into groups, a pixel group that will constitute one figure shape (“◯” or “×”) is obtained.
In addition, the pixel group dividing unit 17 performs discontinuity correction processing as will be described in detail later when dividing the pixel group. The interruption correction process is a process for connecting the extracted line segments and eliminating the interruption between the extracted line segments.

形状認識部18は、所定色抽出部16で抽出され、画素群分割部17で画素群分割がされた正誤判定の記入内容に対して、その形状認識を行って、その正誤判定の記入内容を認識するものである。形状認識は、例えば「○」または「×」の図形形状とのパターンマッチングによって行えばよい。あるいは、認識対象図形の特徴量を算出し、その特徴量から形状を認識してもよい。特徴量としては、例えば、穴の個数、外接矩形に占める対象図形の面積率、等があげられる。   The shape recognizing unit 18 performs shape recognition on the content of the correct / incorrect determination extracted by the predetermined color extracting unit 16 and divided by the pixel group dividing unit 17, and displays the content of the correct / incorrect determination. Recognize. Shape recognition may be performed, for example, by pattern matching with a graphic shape of “◯” or “×”. Alternatively, the feature amount of the recognition target figure may be calculated and the shape may be recognized from the feature amount. Examples of the feature amount include the number of holes, the area ratio of the target graphic occupying the circumscribed rectangle, and the like.

記入位置認識部19は、形状認識部18に形状が認識された正誤判定の記入内容について、その教育用教材4上における記入位置を認識するものである。記入位置の認識は、例えば教育用教材4上における座標解析によって行えばよい。   The entry position recognizing unit 19 recognizes the entry position on the educational material 4 with respect to the entry contents of the correctness determination whose shape is recognized by the shape recognizing unit 18. The recognition of the entry position may be performed by, for example, coordinate analysis on the educational material 4.

情報算出部20は、形状認識部18による正誤判定の記入内容の認識結果と、記入位置認識部19による正誤判定の記入位置の認識結果と、原本情報保持蓄積部11が保持蓄積している教育用教材4の電子データに含まれる当該教育用教材4の各解答欄4aについての配点情報とを基にして、スキャナ部12が画像読み取りを行った教育用教材4について、その教育用教材4に記入された正誤判定を採点集計して、その合計得点を算出するものである。   The information calculation unit 20 recognizes the result of the correct / incorrect determination entered by the shape recognition unit 18, the result of the correct / incorrect determination entry by the entry position recognition unit 19, and the education held and accumulated by the original information holding / accumulating unit 11. Based on the scoring information about each answer field 4a of the educational material 4 included in the electronic data of the educational material 4, the educational material 4 that the scanner unit 12 has read an image is assigned to the educational material 4. The entered correctness judgment is scored and totaled to calculate the total score.

演算部21は、情報算出部20による算出結果を基に、その算出結果である合計得点に付随する他の情報、例えばクラス単位または学年単位での平均点、総合順位、偏差値等といった情報について、これらを得るための演算を行うものである。なお、どのような情報のについて演算を行うかは、予め定められているものとする。   Based on the calculation result obtained by the information calculation unit 20, the calculation unit 21 relates to other information attached to the total score which is the calculation result, for example, information such as an average score in class units or grade units, an overall ranking, a deviation value, and the like. In order to obtain these, an operation is performed. It is assumed that what kind of information is calculated is determined in advance.

第1特徴量算出部22は、スキャナ部1で得られた画像データについての画像特徴量を算出するものである。画像特徴量とは、画像の特徴を定量的に表現したものをいい、具体的には当該画像における画素分布をヒストグラム化したものや、当該画像における画素分布をランレングスによって表したもの等が挙げられる。
ただし、第1特徴量算出部22では、比較抽出部15での差分抽出結果に基づいて画像特徴量を算出するようになっている。また、スキャナ部1で得られた全画像データ、すなわち読み取り対象となった教育用教材4の全領域について画像特徴量を算出するのではなく、特定の部分から得られた画像データ、具体的には教育用教材4の解答者情報欄4cから得られた画像データについての画像特徴量を算出するようになっている。
The first feature value calculation unit 22 calculates an image feature value for the image data obtained by the scanner unit 1. The image feature amount is a quantitative representation of the feature of the image, and specifically includes a histogram of the pixel distribution in the image, a representation of the pixel distribution in the image by run length, etc. It is done.
However, the first feature amount calculation unit 22 calculates an image feature amount based on the difference extraction result in the comparison extraction unit 15. Further, the image feature amount is not calculated for all the image data obtained by the scanner unit 1, that is, the entire area of the educational teaching material 4 to be read, but the image data obtained from a specific portion, specifically, Is configured to calculate the image feature amount for the image data obtained from the solver information column 4c of the educational material 4.

対応付け部23は、情報算出部20による採点集計結果および演算部21による演算結果と、第1特徴量算出部22による画像特徴量の算出結果とを、互いに対応付けるものである。これにより、同じ教育用教材4から得られた採点集計結果および演算結果と画像特徴量の算出結果とが対応付けられることになる。   The associating unit 23 associates the score totaling result by the information calculating unit 20 and the calculation result by the calculating unit 21 with the calculation result of the image feature value by the first feature value calculating unit 22. As a result, the score totaling result and calculation result obtained from the same educational material 4 are associated with the image feature value calculation result.

データベース部24は、対応付け部23による対応付けの結果に従いつつ、情報算出部20による採点集計結果および演算部21による演算結果と、第1特徴量算出部22による画像特徴量の算出結果とを、互いに対応付けた状態で記憶保持するものである。   The database unit 24 displays the score totaling result by the information calculation unit 20 and the calculation result by the calculation unit 21 and the calculation result of the image feature value by the first feature value calculation unit 22 while following the result of the association by the association unit 23. The data are stored and held in association with each other.

第2特徴量処理部25は、プリンタ部3での印刷出力の対象となる教育用教材4に対して、その印刷出力に先立って、公知の光学的画像読み取り技術を用いた画像読み取りを行って、その教育用教材4から画像データを得るとともに、その画像データについての画像特徴量を算出するものである。この第2特徴量処理部25が算出する画像特徴量は、第1特徴量算出部22が算出する画像特徴量と同種であるものとする。
ただし、第2特徴量処理部25では、教育用教材4からの画像データの読み取りおよびその画像データについての画像特徴量の算出を、必ずしも教育用教材4の全領域について行う必要はなく、少なくとも第1特徴量算出部22が画像特徴量を算出した特定の部分、具体的には教育用教材4の解答者情報欄4cについてのみ行えばよい。
The second feature amount processing unit 25 reads an image using a known optical image reading technique on the educational material 4 to be printed by the printer unit 3 prior to the printing output. The image data is obtained from the educational material 4 and the image feature amount for the image data is calculated. It is assumed that the image feature amount calculated by the second feature amount processing unit 25 is the same type as the image feature amount calculated by the first feature amount calculation unit 22.
However, the second feature amount processing unit 25 does not necessarily need to read the image data from the educational material 4 and calculate the image feature amount for the image data for the entire region of the educational material 4, and at least the first It may be performed only for the specific part where the one feature quantity calculation unit 22 has calculated the image feature quantity, specifically, the solver information column 4 c of the educational material 4.

演算情報取得部26は、第2特徴量処理部25による画像特徴量の算出結果をキーとして、その画像特徴量(第2特徴量処理部25による算出結果)と同じあるいはほぼ同じ画像特徴量(第1特徴量算出部22による算出結果)に対応する正誤判定の採点集計結果、すなわち情報算出部20による採点集計結果および演算部21による演算結果を、データベース部24内から取り出して、これをプリンタ部3に印刷出力させるものである。   The calculation information acquisition unit 26 uses an image feature value calculation result by the second feature value processing unit 25 as a key, and an image feature value (same as or substantially the same as the image feature value (calculation result by the second feature value processing unit 25)). The score totaling result of correctness determination corresponding to the calculation result by the first feature amount calculating unit 22, that is, the score totaling result by the information calculating unit 20 and the calculation result by the calculating unit 21 are taken out from the database unit 24 and are used as a printer. The unit 3 prints out.

プリンタ部3は、演算情報取得部26からの指示に従いつつ、情報算出部20による採点集計結果および演算部21による演算結果を、その採点集計結果および演算結果を得た教育用教材4上に、公知の電子写真技術を用いて印刷出力するものである。   While following the instruction from the calculation information acquisition unit 26, the printer unit 3 displays the score totaling result by the information calculation unit 20 and the calculation result by the calculation unit 21 on the teaching material 4 for obtaining the score totaling result and the calculation result. Printing is performed using a known electrophotographic technique.

ところで、プリンタ部3では、給紙トレイ内から1枚ずつ取り出した媒体に対して印刷出力を行うようになっている。したがって、プリンタ部3が印刷出力を行うのに先立ち、そのプリンタ部3の給紙トレイ内には、印刷出力の対象となる教育用教材4、すなわちスキャナ部1での画像読み取りが行われた後の教育用教材4がセットされているものとする。
その場合に、画像読み取り後の教育用教材4については、スキャナ部1とプリンタ部3との間を結ぶ搬送路(ただし不図示)を経て、プリンタ部3の給紙トレイ内に給送することが考えられる。すなわち、スキャナ部1とプリンタ部3との間に教育用教材4を搬送する搬送路を設けておき、スキャナ部1での画像読み取り後の教育用教材4が、自動的にプリンタ部3の給紙トレイ内へ搬送されるようにする。
一方、教育用教材4については、必ずしも自動的な搬送を行う必要はなく、例えばスキャナ部1からプリンタ部3への移送を人手によって行うようにしても構わない。
自動搬送、人手搬送のいずれの場合であっても、プリンタ部3の給紙トレイとプリンタエンジン部との間には、印刷出力の対象とする教育用教材4を識別特定するために、上述した第2特徴量処理部25が画像読み取りを行うのに用いるCCD(Charge Coupled Device)センサ等の読み取り手段が配設されているものとする。
By the way, the printer unit 3 prints out the media taken out one by one from the paper feed tray. Therefore, before the printer unit 3 performs printout, the educational material 4 to be printed out, that is, the image read by the scanner unit 1 is read in the paper feed tray of the printer unit 3. It is assumed that the educational material 4 is set.
In this case, the educational material 4 after image reading is fed into a paper feed tray of the printer unit 3 through a conveyance path (not shown) connecting the scanner unit 1 and the printer unit 3. Can be considered. That is, a conveyance path for conveying the educational material 4 is provided between the scanner unit 1 and the printer unit 3, and the educational material 4 after image reading by the scanner unit 1 is automatically supplied to the printer unit 3. Be transported into the paper tray.
On the other hand, the educational material 4 need not be automatically conveyed. For example, the teaching material 4 may be manually transferred from the scanner unit 1 to the printer unit 3.
In either case of automatic conveyance or manual conveyance, the above-described teaching material 4 to be printed out is identified and specified between the paper feed tray of the printer unit 3 and the printer engine unit. It is assumed that reading means such as a CCD (Charge Coupled Device) sensor used by the second feature amount processing unit 25 to read an image is provided.

なお、以上のようなスキャナ部1、データ処理部2およびプリンタ部3からなるシステム構成の教材処理装置のうち、データ処理部2を構成する各部11〜26については、例えばコンピュータ機器に予め所定プログラムをインストールしておき、その所定プログラムを実行させることで実現することが考えられる。ただし、その場合に、各部11〜26を実現するための所定プログラムは、予めインストールされているのではなく、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体に格納されて提供されるものであっても、または有線若しくは無線による通信手段を介して配信されるものであってもよい。つまり、上述した構成の教材処理装置は、スキャナ部(画像読取装置)1およびプリンタ部(印刷装置)3と接続するコンピュータを教材処理装置として機能させる教材処理プログラムによっても実現することが可能である。   Of the teaching material processing apparatus having the system configuration including the scanner unit 1, the data processing unit 2, and the printer unit 3 as described above, the units 11 to 26 constituting the data processing unit 2 are preliminarily programmed in a computer device, for example. It is conceivable that this is realized by installing and executing the predetermined program. However, in this case, the predetermined program for realizing each unit 11 to 26 is not installed in advance, but may be provided by being stored in a computer-readable storage medium, or wired or It may be distributed via wireless communication means. That is, the teaching material processing apparatus having the above-described configuration can also be realized by a teaching material processing program that causes a computer connected to the scanner unit (image reading device) 1 and the printer unit (printing device) 3 to function as a teaching material processing device. .

〔教材処理装置の特徴的な機能構成の説明〕
次に、以上のようなシステム構成によって実現される教材処理装置(教材処理プログラムによって実現される場合を含む)の特徴的な機能構成について、さらに詳しく説明する。
[Description of characteristic functional configuration of teaching material processing device]
Next, the characteristic functional configuration of the educational material processing apparatus (including the case realized by the educational material processing program) realized by the system configuration as described above will be described in more detail.

図3は、本発明に係る教材処理装置の機能構成例を示すブロック図である。図例のように、教材処理装置は、第1画像読取手段31と、原本情報蓄積手段32と、第1原本探索手段33と、第1追記データ抽出手段34と、正誤判定抽出手段35と、情報算出手段36と、演算手段37と、第1特徴量算出手段38と、特徴量・情報対応付け手段39と、データベース手段40と、第2画像読取手段41と、第2原本探索手段42と、第2追記データ抽出手段43と、第2特徴量算出手段44と、演算情報取得手段45と、プリント手段46としての機能を備えて構成されている。   FIG. 3 is a block diagram showing a functional configuration example of the teaching material processing apparatus according to the present invention. As shown in the figure, the teaching material processing apparatus includes a first image reading unit 31, an original information storage unit 32, a first original search unit 33, a first additional record data extraction unit 34, an accuracy determination extraction unit 35, Information calculation means 36, calculation means 37, first feature quantity calculation means 38, feature quantity / information association means 39, database means 40, second image reading means 41, and second original search means 42 The second additional data extraction unit 43, the second feature amount calculation unit 44, the calculation information acquisition unit 45, and the print unit 46 are provided.

第1画像読取手段31は、スキャナ部1によって実現される機能で、解答欄4aへの解答の記入および当該解答に対する正誤判定の記入がされた教育用教材4に対する画像読み取りを行って当該教育用教材4から画像データを得るためのものである。   The first image reading means 31 is a function realized by the scanner unit 1 and performs image reading on the educational teaching material 4 in which the answer is entered in the answer column 4a and the correctness / incorrectness judgment is entered for the answer. This is for obtaining image data from the teaching material 4.

原本情報蓄積手段32は、原本情報保持蓄積部11によって実現される機能で、教育用教材4の原本についての電子データとして保持蓄積するためのものである。   The original information storage means 32 is a function realized by the original information storage / storage unit 11 and is used to store and store the original data of the educational material 4 as electronic data.

第1原本探索手段33は、画像データ解析部12および教材判別部13によって実現される機能で、第1画像読取手段31で得られた画像データとの比較対象となる電子データを特定し、その特定した電子データを原本情報蓄積手段32内から探索するものである。   The first original search unit 33 is a function realized by the image data analysis unit 12 and the teaching material determination unit 13 and specifies electronic data to be compared with the image data obtained by the first image reading unit 31. The specified electronic data is searched from the original information storage means 32.

第1追記データ抽出手段34は、画像データ解析部12、歪み補正部14および比較抽出部15によって実現される機能で、第1画像読取手段31で得られた画像データを、原本情報蓄積手段32が保持蓄積する電子データで、第1原本探索手段33が探索して当該原本情報蓄積手段32から取り出したものと比較して、その差分を抽出するものである。この差分抽出によって、教育用教材4上への生徒および教師による追記内容が抽出されることになる。   The first additional data extraction unit 34 is a function realized by the image data analysis unit 12, the distortion correction unit 14, and the comparison extraction unit 15, and converts the image data obtained by the first image reading unit 31 into the original information storage unit 32. Compared with the electronic data stored and accumulated by the first original searching means 33 and extracted from the original information storing means 32, the difference is extracted. By this difference extraction, the contents to be added by the students and teachers on the educational material 4 are extracted.

正誤判定抽出手段35は、所定色抽出部16、画素群分割部17、形状認識部18および記入位置認識部19によって実現される機能で、第1追記データ抽出手段34での差分抽出結果に基づいて、教育用教材4上への正誤判定の記入内容を抽出・認識するものである。   The correctness / error determination extracting unit 35 is a function realized by the predetermined color extracting unit 16, the pixel group dividing unit 17, the shape recognizing unit 18, and the entry position recognizing unit 19, and is based on the difference extraction result in the first additional data extracting unit 34. Thus, the contents of the correct / incorrect determination entered on the educational material 4 are extracted and recognized.

情報算出手段36は、情報算出部20によって実現される機能で、正誤判定抽出手段35による抽出・認識結果に基づき、教育用教材4に記入された正誤判定を採点集計して、その合計得点を算出するものである。   The information calculation means 36 is a function realized by the information calculation section 20, and scores and sums the correctness / incorrectness determinations written in the educational material 4 based on the extraction / recognition results by the correctness / error determination extraction means 35, and calculates the total score. Is to be calculated.

演算手段37は、演算部21によって実現される機能で、情報算出手段36による算出結果を基に、その算出結果に付随する他の情報を得るための演算を行うものである。   The calculation unit 37 is a function realized by the calculation unit 21 and performs a calculation based on the calculation result by the information calculation unit 36 to obtain other information attached to the calculation result.

第1特徴量算出手段38は、第1特徴量算出部22によって実現される機能で、第1画像読取手段31で得られた画像データについて、第1追記データ抽出手段34での差分抽出結果に基づき、その画像データの画像特徴量を算出するものである。ただし、第1特徴量算出手段38では、教育用教材4が有する解答者情報欄4cから得た画像データについての画像特徴量を算出するようになっている。   The first feature quantity calculation unit 38 is a function realized by the first feature quantity calculation unit 22, and the image data obtained by the first image reading unit 31 is converted into a difference extraction result by the first additional data extraction unit 34. Based on this, the image feature amount of the image data is calculated. However, the first feature quantity calculation means 38 calculates the image feature quantity for the image data obtained from the answerer information column 4 c of the educational material 4.

特徴量・情報対応付け手段39は、対応付け部23によって実現される機能で、情報算出手段36による採点集計結果および演算手段37による演算結果と、第1特徴量算出手段38による画像特徴量の算出結果とを、互いに対応付けるものである。   The feature quantity / information associating means 39 is a function realized by the associating unit 23. The feature quantity / information associating means 39 is a function of scoring and summarizing results by the information calculating means 36, a computing result by the computing means 37, and an image feature quantity by the first feature quantity calculating means 38. The calculation results are associated with each other.

データベース手段40は、データベース部24によって実現される機能で、特徴量・情報対応付け手段39での対応付けの結果に従いつつ、情報算出手段36による採点集計結果および演算手段37による演算結果と、第1特徴量算出手段38による画像特徴量の算出結果とを、互いに対応付けた状態で記憶保持するものである。   The database unit 40 is a function realized by the database unit 24, and follows the result of the score calculation by the information calculation unit 36 and the calculation result by the calculation unit 37, while following the result of the association by the feature amount / information association unit 39. The calculation result of the image feature amount by the one feature amount calculating means 38 is stored and held in a state of being associated with each other.

第2画像読取手段41は、第2特徴量処理部25によって実現される機能で、プリンタ部3での印刷出力の対象となる教育用教材4に対する画像読み取りを行って、その教育用教材4から画像データを得るためのものである。なお、第2画像読取手段41は、教育用教材4の全域について画像読み取りを行うものである必要はなく、少なくとも教育用教材4が有する解答者情報欄4cについてのみ画像読み取りを行うものであればよい。   The second image reading unit 41 is a function realized by the second feature amount processing unit 25, performs image reading on the educational material 4 to be printed out by the printer unit 3, and reads the educational material 4 from the educational material 4. This is for obtaining image data. Note that the second image reading means 41 does not need to read the image for the entire area of the educational material 4, and only needs to read the image of at least the answerer information column 4 c of the educational material 4. Good.

第2原本探索手段42は、第2特徴量処理部25によって実現される機能で、第2画像読取手段41で得られた画像データとの比較対象となる電子データを特定し、その特定した電子データを原本情報蓄積手段32内から探索するものである。   The second original search unit 42 is a function realized by the second feature amount processing unit 25, specifies electronic data to be compared with the image data obtained by the second image reading unit 41, and specifies the specified electronic Data is searched from the original information storage means 32.

第2追記データ抽出手段43は、第2特徴量処理部25によって実現される機能で、第2画像読取手段41で得られた画像データを、原本情報蓄積手段32が保持蓄積する電子データで、第2原本探索手段42が探索して当該原本情報蓄積手段32から取り出したものと比較して、その差分を抽出するものである。この差分抽出によって、教育用教材4が有する解答者情報欄4cへの生徒による追記内容が抽出されることになる。   The second additional data extraction means 43 is a function realized by the second feature amount processing unit 25, and is electronic data that the original information storage means 32 holds and stores the image data obtained by the second image reading means 41. The second original searching means 42 searches for the difference from the original information storing means 32 that is searched and extracted. By this difference extraction, the content added by the student to the answerer information column 4c of the educational material 4 is extracted.

第2特徴量算出手段44は、第2特徴量処理部25によって実現される機能で、第2画像読取手段41で得られた画像データについて、その画像データの画像特徴量を算出するものである。このとき、第2特徴量算出手段44では、第2追記データ抽出手段43での差分抽出結果に基づき、画像特徴量を算出するようになっている。したがって、第2特徴量算出手段44においても、第1特徴量算出手段38と同様に、教育用教材4が有する解答者情報欄4cから得た画像データについての画像特徴量を算出することになる。   The second feature quantity calculating unit 44 is a function realized by the second feature quantity processing unit 25 and calculates the image feature quantity of the image data obtained by the second image reading unit 41. . At this time, the second feature amount calculation unit 44 calculates an image feature amount based on the difference extraction result in the second additional record data extraction unit 43. Therefore, the second feature quantity calculation unit 44 also calculates the image feature quantity of the image data obtained from the answerer information column 4c of the educational material 4 as in the first feature quantity calculation unit 38. .

演算情報取得手段45は、演算情報取得部26によって実現される機能で、第2特徴量算出手段44による画像特徴量の算出結果をキーとして、その画像特徴量(第2特徴量算出手段44による算出結果)と同じあるいはほぼ同じ画像特徴量(第1特徴量算出手段38による算出結果)に対応する正誤判定の採点集計結果を、データベース手段40により記憶保持されている中から取り出して、これを印刷出力させるものである。   The calculation information acquisition unit 45 is a function realized by the calculation information acquisition unit 26, and uses the image feature amount calculation result by the second feature amount calculation unit 44 as a key, and the image feature amount (by the second feature amount calculation unit 44). The score summation result of the correctness / incorrectness determination corresponding to the image feature quantity (calculation result by the first feature quantity calculation means 38) that is the same as or substantially the same as the calculation result) is taken out from the data stored and held by the database means 40, It is to be printed out.

プリント手段46は、プリンタ部3によって実現される機能で、演算情報取得手段45がデータベース手段40内から取り出した正誤判定の採点集計結果、すなわち情報算出手段36による採点集計結果および演算手段37による演算結果を、その採点集計結果および演算結果を得た教育用教材4上に印刷出力するためのものである。   The printing unit 46 is a function realized by the printer unit 3, and the scoring tabulation result of the correctness determination taken out from the database unit 40 by the arithmetic information acquisition unit 45, that is, the scoring tabulation result by the information calculating unit 36 and the arithmetic unit 37. The result is printed out on the educational material 4 from which the score totaling result and the calculation result are obtained.

〔処理動作例の概要の説明〕
次に、以上のように構成された教材処理装置(教材処理プログラムによっても実現される場合を含む)における処理動作例、すなわち本発明に係る教材処理方法の手順について説明する。図4は、本発明に係る教材処理装置における基本的な処理動作例の概要を示す説明図である。
[Description of processing operation overview]
Next, an example of processing operation in the teaching material processing apparatus (including the case where the teaching material processing program is also realized) configured as described above, that is, the procedure of the teaching material processing method according to the present invention will be described. FIG. 4 is an explanatory diagram showing an outline of a basic processing operation example in the teaching material processing apparatus according to the present invention.

教材処理装置を利用する場合には、先ず、生徒等によって解答者情報欄4cへの氏名等の記入および解答欄4aへの解答記入がされ、さらに教師等によって各解答欄4aに記入された解答に対する「○」や「×」等の正誤判定の図形記入がされた教育用教材4について、スキャナ部1が画像読み取りを行って、その教育用教材4からの画像データを得る(ステップ101、以下ステップを「S」と略す)。このとき、ADFを用いることで、例えば同一学級のような一つのグループに纏めて処理すべき複数の教育用教材4について、一括して画像読み取りを行って、各教育用教材4から連続的に画像データを得ることができる。   When using the teaching material processing apparatus, first, students and others fill in the name and the like in the answerer information column 4c and the answer in the answer column 4a, and the answer entered in each answer column 4a by the teacher etc. With respect to the educational teaching material 4 in which a correct / incorrect graphic such as “◯” or “×” is entered, the scanner unit 1 reads an image to obtain image data from the educational teaching material 4 (step 101, hereinafter) Step is abbreviated as “S”). At this time, by using ADF, for example, a plurality of educational teaching materials 4 to be processed collectively in one group such as the same class, the images are collectively read, and each educational teaching material 4 is continuously read. Image data can be obtained.

このスキャナ部1での画像読み取りによって得られた画像データについては、データ処理部2へ送られて、一旦、そのデータ処理部2のワークエリアとして用いられるメモリ等に保持しておく。また、画像読み取り後の教育用教材4については、自動搬送路または教師等の人手によって、その全てがプリンタ部3の給紙トレイ内へ給送されるものとする。このとき、給紙トレイ内への教育用教材4のセットは、スキャナ部1での画像読み取り順の通りに行われることが望ましい。   The image data obtained by reading the image by the scanner unit 1 is sent to the data processing unit 2 and temporarily held in a memory or the like used as a work area of the data processing unit 2. In addition, the teaching material 4 after image reading is all fed into the paper feed tray of the printer unit 3 by an automatic conveyance path or by a person such as a teacher. At this time, it is desirable that the educational material 4 is set in the paper feed tray in the order of image reading by the scanner unit 1.

その後、データ処理部2では、各教育用教材4から得られたそれぞれの画像データに対して、順次、詳細を後述する自動採点処理および集計演算処理を行う(S102)。
その一方で、データ処理部2では、各教育用教材4から得られたそれぞれの画像データに対して、順次、詳細を後述する特徴量算出処理を行う。そして、その特徴量算出処理によって得られる画像特徴量の算出結果と、自動採点処理および集計演算処理によって得られる採点集計結果および演算結果とを、各教育用教材4別に互いに対応付けた状態で記憶保持しておく(S103)。
Thereafter, the data processing unit 2 sequentially performs an automatic scoring process and a totaling calculation process, which will be described in detail later, on the respective image data obtained from each educational material 4 (S102).
On the other hand, the data processing unit 2 sequentially performs feature amount calculation processing, which will be described in detail later, on each image data obtained from each educational material 4. Then, the calculation result of the image feature amount obtained by the feature amount calculation processing and the scoring count result and the calculation result obtained by the automatic scoring processing and the summing calculation processing are stored in a state of being associated with each other for each educational material 4. Hold it (S103).

データ処理部2での自動採点処理および集計演算処理並びに特徴量算出処理が終了した後は、次いで、プリンタ部3が、給紙トレイ内にセットされている各教育用教材4に対して、順次、自動採点処理での算出結果および集計演算処理での演算結果についての印刷出力を行う(S104)。この印刷出力処理では、プリンタ部3での印刷出力の対象となる各教育用教材4のそれぞれに対して特徴量算出処理を行い、その特徴量算出処理によって得られる画像特徴量の算出結果をキーにして、印刷出力すべき採点集計結果および演算結果についての探索を行う。このような印刷出力処理によって、自動採点処理および集計演算処理での処理結果が、その算出結果および演算結果を得た教育用教材4上の情報出力欄4dに、追記されて出力されるのである。   After the automatic scoring process, the totaling calculation process, and the feature amount calculation process in the data processing unit 2 are completed, the printer unit 3 sequentially applies to each educational material 4 set in the paper feed tray. Then, the calculation result in the automatic scoring process and the calculation result in the total calculation process are printed out (S104). In this print output process, the feature amount calculation process is performed for each educational material 4 to be printed by the printer unit 3, and the calculation result of the image feature amount obtained by the feature amount calculation process is used as a key. Thus, a search is made for the score totaling result and the calculation result to be printed out. By such a print output process, the processing results of the automatic scoring process and the total calculation process are added to the information output column 4d on the educational material 4 from which the calculation result and the calculation result are obtained and output. .

続いて、以上のような処理動作例における自動採点処理および集計演算処理、特徴量算出処理並びに印刷出力処理について、さらに詳細に説明する。   Next, the automatic scoring process, the totaling calculation process, the feature amount calculation process, and the print output process in the above processing operation example will be described in more detail.

〔自動採点処理および集計演算処理の説明〕
自動採点処理および集計演算処理は、以下のような手順で行われる。
先ず、データ処理部2では、自動採点処理にあたり、ある一つの教育用教材4から得られた画像データについて、画像データ解析部12がその解析処理を行い、その解析処理の結果に基づいて教材判別部13が教育用教材4の識別特定を行う。この識別特定は、例えば「理科」「5年」「1.天気と気温の変化」といったタイトル解析または識別情報欄4bに埋め込まれたコード情報についてのコード解析を通じて行えばよい。この識別特定を経ることで、教材判別部13では、スキャナ部1で得られた画像データとの比較対象となる電子データを特定することが可能となる。そして、教材判別部13が電子データを特定すると、原本情報保持蓄積部11は、その特定結果に従いつつ、保持蓄積している中から該当する電子データを取り出して、これを比較抽出部15へ受け渡す。
つまり、第1画像読取手段31としての機能により得られた画像データについて、第1原本探索手段33としての機能がその比較対象となる電子データを識別特定し、その識別特定した電子データを原本情報蓄積手段32内から探索するのである。
なお、この識別特定は、画像読み取りを行った複数の教育用教材4のそれぞれについて順次行うことも考えられるが、一般に一つのグループに纏めて処理される教育用教材4は全て同一のものであるため、その纏めて処理される中で最初に処理される教育用教材4についてのみ行えばよい。
[Explanation of automatic scoring and totaling processing]
The automatic scoring process and the total calculation process are performed in the following procedure.
First, in the data processing unit 2, in the automatic scoring process, the image data analysis unit 12 performs an analysis process on the image data obtained from a certain educational material 4, and the material determination is performed based on the result of the analysis process. The unit 13 identifies and specifies the educational material 4. This identification and specification may be performed through title analysis such as “science”, “5 years”, “1. change in weather and temperature” or code analysis of code information embedded in the identification information column 4b. Through this identification and specification, the teaching material determination unit 13 can specify electronic data to be compared with the image data obtained by the scanner unit 1. When the teaching material discriminating unit 13 specifies the electronic data, the original information holding and accumulating unit 11 takes out the corresponding electronic data from the holding and accumulating according to the identification result, and receives it from the comparison and extraction unit 15. hand over.
That is, for the image data obtained by the function as the first image reading means 31, the function as the first original search means 33 identifies and specifies the electronic data to be compared, and the identified and specified electronic data is used as the original information. The search is made from the storage means 32.
This identification and specification may be performed sequentially for each of the plurality of educational materials 4 from which images have been read. However, the educational materials 4 that are generally processed in one group are all the same. Therefore, it is sufficient to perform only the educational material 4 that is processed first during the processing.

また、ある一つの教育用教材4から得られた画像データについては、歪み補正部14がその画像データにおける画像歪みの補正を行う。この画像歪みの補正は、スキャナ部1での画像読み取りの際に生じ得る画像歪みを補正するために行うものであり、その後に行う電子データとの比較や差分抽出等の精度向上を図るためのものである。   For image data obtained from one educational material 4 for education, the distortion correction unit 14 corrects the image distortion in the image data. This correction of image distortion is performed to correct image distortion that may occur when the scanner unit 1 reads an image, and is used to improve accuracy such as comparison with subsequent electronic data and difference extraction. Is.

そして、比較抽出部15は、原本情報保持蓄積部11から受け渡された電子データと、スキャナ部1で得られ、歪み補正部14で画像歪みが補正された後の画像データとを、それぞれ比較して、その差分を抽出する。さらに、この比較抽出部15による差分抽出結果に対しては、各解答欄4aへの正誤判定の記入内容を抽出するために、所定色抽出部16がその差分抽出結果から所定色成分についてのもの、具体的には例えば赤色成分のものを抽出する。所定色成分の抽出は、例えば差分抽出結果が画素データからなる場合であれば、その画素データを構成する色成分データに着目することで行うことができる。
つまり、第1画像読取手段31で得られた画像データについて、第1原本探索手段33がその比較対象となる電子データを識別特定すると、第1追記データ抽出手段34としての機能がそれぞれを比較して差分を抽出し、さらに正誤判定抽出手段35としての機能が正誤判定の記入内容を抽出するのである。
The comparison / extraction unit 15 compares the electronic data received from the original information holding / accumulating unit 11 with the image data obtained by the scanner unit 1 and corrected for image distortion by the distortion correction unit 14. Then, the difference is extracted. Further, for the difference extraction result by the comparison extraction unit 15, the predetermined color extraction unit 16 uses the difference extraction result for the predetermined color component in order to extract the contents of the correct / incorrect determination entry in each answer column 4a. Specifically, for example, a red component is extracted. The extraction of the predetermined color component can be performed by paying attention to the color component data constituting the pixel data, for example, when the difference extraction result is composed of pixel data.
That is, for the image data obtained by the first image reading means 31, when the first original search means 33 identifies and specifies the electronic data to be compared, the function as the first additional data extraction means 34 compares the data. Then, the difference is extracted, and the function as the correct / incorrect determination extracting means 35 extracts the contents of the correct / incorrect determination entry.

ところで、一般に、教育用教材4上には複数の解答欄4aが存在しており、正誤判定の記入も教育用教材4上の複数箇所に行われている。したがって、正誤判定の記入内容を認識するためには、複数存在するものをそれぞれ別に取り扱う必要がある。   By the way, in general, there are a plurality of answer fields 4 a on the educational material 4, and entry of correct / incorrect determination is also performed at a plurality of locations on the educational material 4. Therefore, in order to recognize the contents of the correct / incorrect determination, it is necessary to handle a plurality of items separately.

このことから、所定色抽出部16での抽出結果に対しては、画素群分割部17が画素群分割を行う。画素群分割は、近接位置にある画素群を一つに纏めて取り扱うことによって行えばよい。すなわち、予め設定された距離よりも近い位置にある画素同士は一つの図形形状を構成するものである判定し、その近接位置にある連続画素群に対して、一般的な画像処理技術であるラベリング処理を行って他の連続画素群との識別を可能にする。このようなラベリング処理の結果を利用することで、画素群分割の後は、一つの図形形状(「○」または「×」)を構成するであろう連続画素群を一つの纏まりとして取り扱い得るようになる。   Therefore, the pixel group dividing unit 17 performs pixel group division on the extraction result in the predetermined color extracting unit 16. The pixel group division may be performed by collectively handling pixel groups at close positions. That is, it is determined that pixels located at a position closer than a preset distance constitute one graphic shape, and labeling, which is a general image processing technique, is performed on a continuous pixel group located at the adjacent position. Processing is performed to enable discrimination from other groups of continuous pixels. By using the result of such labeling processing, it is possible to handle consecutive pixel groups that will form one graphic shape (“◯” or “×”) as one group after pixel group division. become.

また、画素群分割部17では、所定色抽出部16での抽出結果に対し、ラベリング処理を利用した画素群分割に加えて、望ましくは画像群分割処理の前に、途切れ補正処理をも行う。教育用教材4上での「○」や「×」等の正誤判定の図形記入は、問題文、各解答欄4aを特定する枠、各解答欄4aへの解答記入内容等に重ねて行われることが多く、所定色抽出部16による所定色成分の抽出結果が、その重なり部分が除かれたもの、すなわち「○」や「×」等の図形に途切れ部分が生じたものとなる可能性が高いからである。   In addition, the pixel group dividing unit 17 performs an interruption correction process on the extraction result of the predetermined color extracting unit 16 in addition to the pixel group division using the labeling process, preferably before the image group dividing process. The correct or incorrect graphic entry such as “○” or “×” on the educational material 4 is performed by overlapping the question sentence, the frame for identifying each answer field 4a, the contents of answer entered in each answer field 4a, etc. In many cases, the extraction result of the predetermined color component by the predetermined color extraction unit 16 may be a result of removing the overlapped portion, that is, a discontinuity portion in a figure such as “◯” or “×”. Because it is expensive.

ここで、画素群分割部17が行う途切れ補正処理について詳しく説明する。   Here, the discontinuity correction process performed by the pixel group dividing unit 17 will be described in detail.

図5は、途切れ補正処理の一例を示す説明図である。
途切れ補正処理にあたっては、図5(a)に示すように、所定色抽出部16による所定色成分の抽出結果、すなわち「○」や「×」等の図形であるはずの抽出結果に対して、細線化処理を実行し(S201)、さらに端点抽出処理を実行する(S202)。これにより、「○」や「×」等の図形に途切れ部分が生じている場合に、その途切れ部分における端点が抽出されることになる。なお、このときに行う細線化処理および端点抽出処理は、公知技術を利用して行えばよいため、ここではその詳細な説明を省略する。
そして、端点を抽出したら、その抽出した全ての端点に対して、以下のような処理を実行する(S203)。すなわち、先ず、未処理の端点を一つ選択し(S204)、その選択した端点(以下「第一端点」という)から、予め設定されている所定距離内にあって、かつ、最も近傍にある未処理の端点(以下「第二端点」という)をさらに選択する(S205)。そして、第二端点があれば(S206)、第一端点と第二端点とを互いに接続するとともに(S207)、第一端点および第二端点をいずれも処理済みにする(S208)。一方、第二端点が存在しない場合には(S206)、端点間の接続は行わずに、第一端点を処理済みにする(S209)。このような処理を、未処理の端点がなくなるまで、全ての端点に対して行う(S203〜S209)。
これにより、例えば図5(b)に示す図形が抽出された場合には、端点Aに対して、所定距離内に端点B,Cが存在していても、その中で最も近傍の端点Bが端点Aと接続されることとなり、「○」の図形における途切れ部分が補正されることになる。
FIG. 5 is an explanatory diagram illustrating an example of the interruption correction process.
In the interruption correction process, as shown in FIG. 5A, for the extraction result of the predetermined color component by the predetermined color extraction unit 16, that is, the extraction result that should be a graphic such as “◯” or “×”, Thinning processing is executed (S201), and end point extraction processing is further executed (S202). As a result, when there is an interrupted portion in the graphic such as “◯” or “×”, the end points at the interrupted portion are extracted. Note that the thinning process and the end point extraction process performed at this time may be performed using a known technique, and thus detailed description thereof is omitted here.
When the end points are extracted, the following processing is executed for all the extracted end points (S203). That is, first, an unprocessed end point is selected (S204), and within the predetermined distance set in advance from the selected end point (hereinafter referred to as “first end point”) and closest to the end point. A certain unprocessed end point (hereinafter referred to as “second end point”) is further selected (S205). If there is a second end point (S206), the first end point and the second end point are connected to each other (S207), and both the first end point and the second end point are processed (S208). On the other hand, if the second end point does not exist (S206), the end point is not processed and the first end point is processed (S209). Such processing is performed for all end points until there are no unprocessed end points (S203 to S209).
Thereby, for example, when the figure shown in FIG. 5B is extracted, even if the end points B and C exist within a predetermined distance from the end point A, the nearest end point B is within that range. It is connected to the end point A, and the discontinuity portion in the graphic “◯” is corrected.

図6は、途切れ補正処理の他の例を示す説明図である。
途切れ補正処理の他の例では、所定色抽出部16による所定色成分の抽出結果の他に、歪み補正部14による画像歪み補正後の画像データをも用いて、途切れ補正処理の精度向上を図っている。すなわち、途切れ補正処理の他の例では、図6(a)に示すように、歪み補正部14による画像歪み補正後の画像データに対して二値化処理を行う(S301)。ただし、比較抽出部15による差分抽出または所定色抽出部16による所定色成分の抽出の際に二値化処理をしていれば、その二値化処理後の画像データを使用しても構わない。
また、所定色抽出部16による所定色成分の抽出結果に対しては、細線化処理を実行し(S302)、さらに端点抽出処理を実行する(S303)。そして、端点を抽出したら、その抽出した全ての端点に対して、以下のような処理を実行する(S304)。
先ず、未処理の端点を一つ選択し(S305)、その選択した第一端点から、予め設定されている所定距離内にあって、かつ、最も近傍にある未処理の端点を第二端点として選択する(S306)。そして、第二端点があれば(S307)、第一端点と第二端点とを連結するような画素群が、二値化処理後の画像データ中にあるか否かを判断する(S308)。つまり、途切れの発生要因となった画像の重なり部分があるか否かを判断するのである。その結果、重なり部分があれば、第一端点と第二端点とを互いに接続するとともに(S309)、第一端点および第二端点をいずれも処理済みにする(S310)。一方、重なり部分がなければ、上述したステップ(S306)に戻り、第一端点から所定距離内にあって、かつ、最も近傍の端点の次に近距離にある端点を第二端点として選択する。このとき、選択すべき端点がなければ、端点間の接続は行わずに、第一端点を処理済みにする(S311)。このような処理を、未処理の端点がなくなるまで、全ての端点に対して行う(S304〜S311)。
これにより、例えば図6(b)に示す図形が抽出された場合に、端点Aに対して、所定距離内に端点B,Cが存在していると、その中で最も近傍の端点Cが選択されるが、二値化処理後の画像データ中に端点A,C間を連結する画素群がないので、端点A,C間は接続しない。そして、端点Cの次に距離の近い端点Bを選択されるが、その端点Bと端点Aとの間には二値化処理後の画像データ中に画素群が存在するので、端点Bが端点Aと接続されることになる。つまり、「○」と「×」とが誤って接続されてしまうことなく、「○」の図形における途切れ部分が補正されるのである。
FIG. 6 is an explanatory diagram illustrating another example of the interruption correction process.
In another example of the interruption correction process, in addition to the extraction result of the predetermined color component by the predetermined color extraction unit 16, image data after the image distortion correction by the distortion correction unit 14 is also used to improve the accuracy of the interruption correction process. ing. That is, in another example of the interruption correction process, as shown in FIG. 6A, the binarization process is performed on the image data after the image distortion correction by the distortion correction unit 14 (S301). However, if binarization processing is performed at the time of difference extraction by the comparison extraction unit 15 or extraction of a predetermined color component by the predetermined color extraction unit 16, the image data after the binarization processing may be used. .
Further, the thinning process is executed for the extraction result of the predetermined color component by the predetermined color extraction unit 16 (S302), and the end point extraction process is further executed (S303). When the end points are extracted, the following processing is executed for all the extracted end points (S304).
First, one unprocessed end point is selected (S305), and an unprocessed end point that is within a predetermined distance from the selected first end point and is closest is the second end point. (S306). If there is a second end point (S307), it is determined whether or not there is a pixel group that connects the first end point and the second end point in the image data after binarization processing (S308). . That is, it is determined whether or not there is an overlapping portion of the images that causes the interruption. As a result, if there is an overlapping portion, the first end point and the second end point are connected to each other (S309), and both the first end point and the second end point are processed (S310). On the other hand, if there is no overlapping portion, the process returns to the above-described step (S306), and an end point that is within a predetermined distance from the first end point and is closest to the next end point is selected as the second end point. . At this time, if there is no end point to be selected, the connection between the end points is not performed, and the first end point is processed (S311). Such processing is performed for all end points until there are no unprocessed end points (S304 to S311).
Thereby, for example, when the figure shown in FIG. 6B is extracted, if the end points B and C exist within a predetermined distance from the end point A, the nearest end point C is selected. However, since there is no pixel group connecting the end points A and C in the binarized image data, the end points A and C are not connected. Then, an end point B that is the next closest to the end point C is selected. Since there is a pixel group in the binarized image data between the end point B and the end point A, the end point B is the end point. A will be connected. That is, the discontinuity portion in the graphic “O” is corrected without erroneously connecting “O” and “X”.

以上のような画素群分割部17による画素群分割処理および途切れ補正処理後は、形状認識部18が正誤判定の記入内容に対する形状認識、すなわち「○」または「×」の図形形状とのパターンマッチングを行って、その正誤判定の記入内容が「正解」であるか、あるいは「不正解」であるかを認識する。このときに行うパターンマッチングは、公知技術を利用して実現すればよいため、ここではその説明を省略する。
あるいは、認識対象図形の特徴量を算出し、その特徴量から形状を認識してもよい。特徴量としては、例えば、穴の個数、外接矩形に占める対象図形の面積率、など公知のものを使用すればよく、ここではその説明を省略する。
After the pixel group division processing and the discontinuity correction processing by the pixel group division unit 17 as described above, the shape recognition unit 18 recognizes the shape of the entered content of the correct / incorrect determination, that is, pattern matching with the graphic shape of “◯” or “×” To confirm whether the contents of the correct / incorrect determination entry are “correct” or “incorrect”. Since the pattern matching performed at this time may be realized using a known technique, the description thereof is omitted here.
Alternatively, the feature amount of the recognition target figure may be calculated and the shape may be recognized from the feature amount. For example, known features such as the number of holes and the area ratio of the target figure occupying the circumscribed rectangle may be used as the feature amount, and the description thereof is omitted here.

そして、形状認識部18が正誤判定の記入内容に対する形状認識を行うと、続いて、記入位置認識部19は、正誤判定の記入内容について、その教育用教材4上における記入位置を認識する。   Then, when the shape recognition unit 18 performs shape recognition for the entry contents of the correct / incorrect determination, the entry position recognition unit 19 subsequently recognizes the entry position on the educational material 4 for the input contents of the correct / incorrect determination.

ここで、記入位置認識部19による正誤判定記入位置の認識処理について詳しく説明する。図7は、正誤判定記入位置の認識処理手順の一例を示すフローチャートである。
正誤判定記入位置の認識処理にあたっては、教育用教材4上に複数の正誤判定が記入されていることから、先ず、その正誤判定についてのカウント数Kを「1」に設定する(S401)。これにより、カウント数Kが教育用教材4上に存在し得る正誤判定の数、すなわち解答欄4aの数を超えるまでは(S402)、予め定められた走査順で検出される正誤判定(「○」または「×」の図形)について、一つ目から順にその位置が認識されることとなる。
位置認識は、例えば「○」または「×」の図形の外接矩形情報を算出し(S403)、さらにその外接矩形の中心座標を算出することによって行うことが考えられる(S404)。具体的には、認識対象となる図形(連続画素群)に対して外接矩形を抽出するとともに、その外接矩形の所定点(例えば左上頂点)のxy座標、並びに、その外接矩形の幅(W)および高さ(h)を算出する。そして、これらの算出結果から、中心x座標=x+w/2、中心y座標=y+h/2を算出し、その算出結果を連続画素群の位置、すなわち正誤判定記入位置の認識結果とする。
このような処理を、カウント数Kの値をインクリメントしつつ(S405)、教育用教材4上に存在する全ての正誤判定について認識するまで繰り返して行う(S402〜S405)。
Here, the recognition process of the correct / incorrect determination entry position by the entry position recognition unit 19 will be described in detail. FIG. 7 is a flowchart illustrating an example of a recognition processing procedure for a correct / incorrect determination entry position.
In the recognition processing of the correct / incorrect determination position, since a plurality of correct / incorrect determinations are entered on the educational material 4, first, the count number K for the correct / incorrect determination is set to "1" (S401). Thus, until the count number K exceeds the number of correct / incorrect determinations that can exist on the educational material 4, that is, the number of answer columns 4a (S402), correct / incorrect determination detected in a predetermined scanning order (“◯ ”Or“ x ”graphic), the position is recognized in order from the first.
For example, the position recognition may be performed by calculating circumscribing rectangle information of a graphic of “◯” or “x” (S403) and further calculating the center coordinates of the circumscribing rectangle (S404). Specifically, a circumscribed rectangle is extracted from a figure (continuous pixel group) to be recognized, and the xy coordinates of a predetermined point (for example, the upper left vertex) of the circumscribed rectangle, and the width (W) of the circumscribed rectangle. And the height (h) is calculated. Then, from these calculation results, the center x coordinate = x + w / 2 and the center y coordinate = y + h / 2 are calculated, and the calculation result is set as the recognition result of the position of the continuous pixel group, that is, the correct / incorrect determination entry position.
Such processing is repeated until all the correct / incorrect determinations existing on the educational material 4 are recognized while incrementing the count number K (S405) (S402 to S405).

このようにして、記入位置認識部19が正誤判定記入位置を認識した後は、情報算出部20が正誤判定の採点集計を行う。このとき、情報算出部20は、その採点集計を、形状認識部18による正誤判定の記入内容の認識結果と、記入位置認識部19による正誤判定の記入位置の認識結果と、原本情報保持蓄積部11が保持蓄積している教育用教材4の電子データに含まれる当該教育用教材4の各解答欄4aについての配点情報と、を基にして行う。   After the entry position recognition unit 19 recognizes the correct / incorrect determination entry position in this way, the information calculation unit 20 performs scoring for correct / incorrect determination. At this time, the information calculation unit 20 performs the scoring calculation by recognizing the result of the correct / incorrect determination input by the shape recognition unit 18, the result of the correct / incorrect determination input position by the input position recognition unit 19, and the original information holding / accumulating storage unit. 11 is based on the scoring information about each answer field 4a of the educational material 4 included in the electronic data of the educational material 4 stored and accumulated.

ただし、正誤判定の記入は、一般に教育用教材4上の各解答欄4aに対応して行われるが、教師等によって手書きでされるため、各解答欄4aに対する記入位置が必ずしも一義的に定まっている訳ではない。
その一方で、正誤判定の採点集計にあたっては、各解答欄4aと正誤判定の記入位置との対応を明確にする必要がある。正誤判定の採点集計は、各解答欄4aに対応する正誤判定を記入結果を明確にした上で、正誤判定の内容(正解か不正解か)および各解答欄4aについての配点に基づいて行われるからである。
However, although entry of correct / incorrect judgment is generally performed corresponding to each answer field 4a on the educational material 4, since it is handwritten by a teacher or the like, the entry position for each answer field 4a is not necessarily uniquely determined. I don't mean.
On the other hand, it is necessary to clarify the correspondence between each answer column 4a and the entry position of the correct / incorrect determination when scoring the correct / incorrect determination. The scoring of correct / incorrect determination is performed based on the correct / incorrect determination corresponding to each answer field 4a and the results of the correct / incorrect determination (whether it is correct or incorrect) and the score for each answer field 4a. Because.

このことから、情報算出部20では、以下に述べるような手順で、正誤判定の採点集計を行う。すなわち、情報算出部20は、「○」または「×」といった正誤判定図形の外接矩形と、教育用教材4上で解答欄4aとなる領域との重なり面積を求め、その面積(外接矩形に対する面積比でも同様)が最も大きくなる正誤判定図形と解答欄4aとを互いに対応付け、その正誤判定図形を当該解答欄4a対して記入された正誤判定結果とする。ただし、重なり面積の外接矩形に対する比が所定閾値未満の場合には、重なる部分が小さいことから、対応付けについての判定が不能であると判断する。そして、対応付けを行った後は、正誤判定図形が「○」であれば、これに対応する解答欄4aについての配点情報から特定される配点を加算し、また正誤判定図形が「×」であれば、これに対応する解答欄4aについての配点加算を行わず、このような採点集計を教育用教材4上の全ての解答欄4aについて行う。   From this, the information calculation unit 20 performs scoring for correct / incorrect determination in the following procedure. That is, the information calculation unit 20 obtains an overlapping area between the circumscribed rectangle of the correct / incorrect determination graphic such as “◯” or “x” and the area to be the answer column 4a on the educational material 4 and calculates the area (the area relative to the circumscribed rectangle). The correct / incorrect determination figure having the largest ratio) and the answer column 4a are associated with each other, and the correct / incorrect determination figure is set as the correct / incorrect determination result entered for the answer column 4a. However, when the ratio of the overlapping area to the circumscribed rectangle is less than the predetermined threshold, it is determined that the determination regarding the association is impossible because the overlapping portion is small. After the association, if the correct / incorrect graphic is “◯”, the score specified from the corresponding score information for the answer column 4a is added, and the correct / incorrect graphic is “×”. If there is, the score addition is not performed for the answer column 4a corresponding to the answer column 4a, and such scoring is performed for all the answer columns 4a on the teaching material 4 for education.

教育用教材4上で解答欄4aとなる領域は、各解答欄4aについての配点情報として、または当該配点情報と同様に、教育用教材4の電子データに含まれる解答欄位置領域情報によって特定されるものとする。図8は、解答欄位置領域情報の一具体例を示す説明図である。解答欄位置領域情報は、教育用教材4上に存在する問題の番号と、その問題の解答に対する配点と、その問題の解答を記入する解答欄4aとして扱われる領域の所定点(例えば左上頂点)のxy座標、並びに、その外接矩形の幅(W)および高さ(h)とからなる情報で、図例のように、これらを互いに関連付けるテーブル形式で、原本情報保持蓄積部11内に予め保持蓄積されているものである。
情報算出部28における正誤判定の採点集計は、以下のような方法でも良い。算出された正誤判定図形(「○」または「×」)の外接矩形中心座標を、解答欄位置領域情報と比較し、解答欄位置領域情報に記述されている領域の所定点(例えば左上頂点)のxy座標、並びに、その外接矩形の幅(W)および高さ(h)で示される矩形領域内に、正誤判定図形の外接矩形中心座標が含まれている時、それらの対応付けをおこなう。
The area to be the answer field 4a on the educational material 4 is specified by the answer field position area information included in the electronic data of the educational material 4 as the score information for each answer field 4a or in the same manner as the score information. Shall be. FIG. 8 is an explanatory diagram showing a specific example of answer column position area information. The answer column position area information includes the number of the question existing on the educational material 4, the score for the answer of the question, and a predetermined point (for example, the upper left vertex) of the area treated as the answer column 4a for entering the answer of the question Information, and the width (W) and height (h) of the circumscribed rectangle, which are stored in advance in the original information storage / storage unit 11 in a table format associating them with each other as shown in the figure. It is what has been accumulated.
The following method may be used for scoring the correctness determination in the information calculation unit 28. The circumscribed rectangle center coordinates of the calculated correct / incorrect determination figure (“○” or “×”) are compared with the answer field position area information, and a predetermined point (for example, the upper left vertex) of the area described in the answer field position area information When the circumscribing rectangle center coordinates of the correct / incorrect determination figure are included in the rectangular area indicated by the xy coordinates and the width (W) and height (h) of the circumscribing rectangle, they are associated with each other.

ここで、情報算出部20による正誤判定の採点集計についさらに詳しく説明する。図9は、正誤判定の採点集計の処理手順の一例を示すフローチャートである。
正誤判定の採点集計にあたっては、教育用教材4上に複数の正誤判定が記入されていることから、先ず、その正誤判定についてのカウント数Kを「1」に設定する(S501)。これにより、カウント数Kが教育用教材4上に存在し得る正誤判定の数、すなわち解答欄4aの数を超えるまでは(S502)、予め定められた走査順で検出される正誤判定(「○」または「×」の図形)について、一つ目から順に採点集計のための処理が行われることになる。
すなわち、K番目の「○」または「×」の図形についてその外接矩形の面積を算出して、これを「L」とする(S503)。また、解答欄4aの数(=問題数)についてのカウント数Pを「1」に設定し(S504)、そのカウント数Pが教育用教材4上に存在する問題数以下であれば(S505)、その解答欄4aについての解答欄位置領域情報と取り出す。そして、K番目の外接矩形とP番目の領域との重なり面積を算出し、その算出結果を「S(P)」とする(S506)。さらには、その重なり面積S(P)と外接矩形面積Lとの比を算出し、これを「R(P)」とする(S507)。このような処理を、カウント数Pの値をインクリメントしつつ(S508)、全ての解答欄位置領域情報について終了するまで繰り返して行う(S505〜S508)。
その後は、比R(P)の最大値を求め、これを「Max」とするとともに(S509)、重なり面積S(P)が最大となるカウント数Pの値を求め、これを「Pmax」とする(S510)。そして、最大値Maxの値が所定閾値Th未満の場合には(S511)、正誤判定図形と解答欄4aとの対応付けが不能であり、その正誤判定図形に対応する問題番号が不明であると判断する(S512)。これに対して、最大値Maxの値が所定閾値Th以上であれば(S511)、続いて、K番目の正誤判定図形が「○」であるか、あるいは「×」であるかを判定する(S513)。その結果、「○」であれば、後述する「問題別採点結果」において、カウント数Pmaxの問題の解答に対する配点を加算する(S514)。また、「×」であれば、カウント数Pmaxの問題の解答に対する配点加算を行わずに、「0点」とする(S515)。
そして、このような処理を、カウント数Kの値をインクリメントしつつ(S516)、教育用教材4上における全ての正誤判定について終了するまで繰り返して行う(S502〜S515)。
Here, the score calculation for correct / incorrect determination by the information calculation unit 20 will be described in more detail. FIG. 9 is a flowchart illustrating an example of a processing procedure for scoring the correct / incorrect determination.
Since the plurality of correct / incorrect determinations are entered on the educational material 4 when scoring the correct / incorrect determination, first, the count number K for the correct / incorrect determination is set to “1” (S501). Thus, until the count number K exceeds the number of correct / incorrect determinations that can exist on the educational material 4, that is, the number of answer columns 4a (S502), correct / incorrect determination (“◯”) detected in a predetermined scanning order. ”Or“ x ”graphic), the processing for scoring is performed in order from the first.
That is, the area of the circumscribed rectangle of the Kth “◯” or “x” figure is calculated, and this is set to “L” (S503). Further, the count number P for the number of answer columns 4a (= number of questions) is set to “1” (S504), and if the count number P is less than or equal to the number of questions existing on the educational material 4 (S505). The answer field position area information about the answer field 4a is taken out. Then, an overlapping area between the Kth circumscribed rectangle and the Pth region is calculated, and the calculation result is “S (P)” (S506). Further, a ratio between the overlapping area S (P) and the circumscribed rectangular area L is calculated, and this is set as “R (P)” (S507). Such processing is repeated until the count value P is incremented (S508) and is completed for all answer field position area information (S505 to S508).
Thereafter, the maximum value of the ratio R (P) is obtained and is set to “Max” (S509), and the value of the count number P that maximizes the overlapping area S (P) is obtained, and this is designated as “Pmax”. (S510). If the maximum value Max is less than the predetermined threshold Th (S511), it is impossible to associate the correct / incorrect determination graphic with the answer column 4a, and the question number corresponding to the correct / incorrect determination graphic is unknown. Judgment is made (S512). On the other hand, if the value of the maximum value Max is equal to or greater than the predetermined threshold Th (S511), then it is determined whether the Kth correct / incorrect determination graphic is “◯” or “×” ( S513). As a result, if it is “◯”, the score for the answer to the question of the count number Pmax is added in the “scoring result by question” described later (S514). On the other hand, if “x”, the score is not added to the answer to the question of the count number Pmax, and “0 points” is set (S515).
Then, such a process is repeated until all the correct / incorrect determinations on the educational material 4 are completed (S502 to S515) while incrementing the value of the count number K (S516).

図10は、問題別採点結果の一具体例を示す説明図である。問題別採点結果は、教育用教材4上に存在する問題の番号と、その問題の解答に対する正誤判定と、その正誤判定に基づくそれぞれの得点と、合計得点とからなる情報で、図例のように、これらを互いに関連付けるテーブル形式で、情報算出部20から教育用教材4別に出力されるものである。   FIG. 10 is an explanatory diagram showing a specific example of the problem-specific scoring results. The scoring result for each question is information consisting of the number of the question on the educational material 4, the correctness / incorrectness determination for the answer of the question, each score based on the correctness / incorrectness determination, and the total score. In addition, these are output from the information calculation unit 20 for each educational material 4 in a table format that associates them with each other.

このような一連の自動採点処理を経ることで、情報算出部20は、教育用教材4に記入された正誤判定を採点集計して、その合計得点を得ることができる。
つまり、情報算出手段36としての機能が、正誤判定を採点集計して、その合計得点を算出するのである。
Through such a series of automatic scoring processes, the information calculation unit 20 can score and correct the correctness / incorrectness determination entered in the educational material 4 and obtain the total score.
That is, the function as the information calculation means 36 scores the correct / incorrect determination and calculates the total score.

以上のような自動採点処理の後は、続いて、集計演算処理が行われる。すなわち、データ処理部2では、情報算出部20による採点集計結果である各教育用教材4についての合計得点を利用しつつ、演算部21が例えばクラス単位または学年単位での平均点、総合順位、偏差値等といった情報についての演算を行う。演算部21がどのような項目(情報)についての演算を行うかは、予め設定されているものとする。なお、演算部21が行う演算処理自体については、公知技術を利用して行えばよいため、ここではその詳細な説明を省略する。
つまり、演算手段37としての機能が、情報算出手段36による算出結果を基に、その算出結果に付随する他の情報を得るための演算を行うのである。
After the automatic scoring process as described above, a totaling calculation process is subsequently performed. That is, in the data processing unit 2, the calculation unit 21 uses, for example, an average score in each class unit or grade unit, an overall ranking, Calculations on information such as deviation values are performed. It is assumed that what item (information) the calculation unit 21 performs calculation is set in advance. Note that the arithmetic processing itself performed by the arithmetic unit 21 may be performed using a known technique, and thus detailed description thereof is omitted here.
That is, the function as the calculation means 37 performs a calculation for obtaining other information attached to the calculation result based on the calculation result by the information calculation means 36.

〔特徴量算出処理の説明〕
次に、以上に説明した自動採点処理および集計演算処理とは別に、あるいは並行して行われる特徴量算出処理について説明する。
特徴量算出処理にあたり、データ処理部2では、上述した自動採点処理の過程で得た比較抽出部15による差分抽出結果に基づき、第1特徴量算出部22がスキャナ部1で得られた画像データのうち、解答者情報欄4cから得られた部分について、その画像特徴量を算出する。つまり、第1特徴量算出手段38としての機能が、第1追記データ抽出手段34での差分抽出結果に基づき、第1画像読取手段31で得られた画像データについての画像特徴量を算出するのである。
[Description of feature value calculation processing]
Next, a feature amount calculation process that is performed separately or in parallel with the automatic scoring process and the totaling calculation process described above will be described.
In the feature amount calculation processing, the data processing unit 2 uses the image data obtained by the first feature amount calculation unit 22 in the scanner unit 1 based on the difference extraction result by the comparison extraction unit 15 obtained in the above-described automatic scoring process. Among them, the image feature amount is calculated for the part obtained from the solver information column 4c. That is, since the function as the first feature amount calculating unit 38 calculates the image feature amount of the image data obtained by the first image reading unit 31 based on the difference extraction result in the first additional record data extracting unit 34. is there.

画像特徴量の算出は、以下に述べるようにして行うことが考えられる。
例えば、処理対象となる画像データの解答者情報欄4cの部分について、縦軸・横軸への投影ヒストグラムを採取する。これにより、解答者情報欄4cにおける画素分布をヒストグラム化したものが得られる。
解答者情報欄4cには解答記入者(生徒)の手書き文字が記入されるが、その記入内容は各教育用教材4によって異なる。したがって、その解答者情報欄4cにおける画素分布についても、各教育用教材4によって特徴的なものとなる。このことから、解答者情報欄4cにおける画素分布をヒストグラム化したものは、その画素分布の特徴を定量的に表現したものであることから、画像特徴量として取り扱うのに適切なものである。
この場合において、処理対象となる画像データは、歪み補正部14で画像歪みが補正された後のものであるが、さらには2値化がされていることが望ましい。2値化によってヒストグラム化のための処理の容易化や精度向上等が図れるからである。
なお、画像特徴量は、必ずしも解答者情報欄4cにおける画素分布をヒストグラム化したものに限定されることはなく、例えば画素分布をランレングスによって表したもののように、画像特徴量として取り扱うのに適切なものであれば、他の公知技術を利用したものであっても構わない。
The calculation of the image feature amount can be performed as described below.
For example, projection histograms on the vertical and horizontal axes are collected for the part of the answerer information column 4c of the image data to be processed. As a result, a histogram of the pixel distribution in the answerer information column 4c is obtained.
The answerer information column 4 c is filled with handwritten characters of the answerer (student), but the contents of the entry differ depending on the educational material 4. Therefore, the pixel distribution in the answerer information column 4c is also characteristic for each educational material 4. From this, the histogram of the pixel distribution in the answerer information column 4c is appropriate for handling as an image feature amount because it expresses the characteristic of the pixel distribution quantitatively.
In this case, the image data to be processed is after the image distortion is corrected by the distortion correction unit 14, and it is desirable that the image data be further binarized. This is because binarization can facilitate the processing for making a histogram and improve accuracy.
The image feature amount is not necessarily limited to the histogram of the pixel distribution in the answerer information column 4c. For example, the image feature amount is suitable for handling as an image feature amount, such as the pixel distribution represented by run length. Any other known technique may be used as long as it is a proper one.

このようにして、第1特徴量算出部22が各教育用教材4から得られる画像特徴量を算出すると、その後は、その画像特徴量の算出結果と、情報算出部20による採点集計結果および演算部21による演算結果とについて、対応付け部23が互いの対応付けを行う。このとき、同一の教育用教材4から得られた各結果が互いに対応付けられる。そして、対応付け部23が対応付けを行うと、各結果が互いに対応付けられた状態を、データベース部24が記憶保持する。
つまり、特徴量・情報対応付け手段39としての機能が、情報算出手段36による採点集計結果および演算手段37による演算結果と、第1特徴量算出手段38による画像特徴量の算出結果とを、互いに対応付けるとともに、データベース手段40としての機能が、その採点集計結果および演算結果と画像特徴量の算出結果とを互いに対応付けた状態で記憶保持するのである。
In this way, when the first feature value calculation unit 22 calculates the image feature value obtained from each educational material 4, the calculation result of the image feature value, the score totaling result and the calculation by the information calculation unit 20 are thereafter calculated. The association unit 23 associates the calculation results obtained by the unit 21 with each other. At this time, the results obtained from the same educational material 4 are associated with each other. When the associating unit 23 performs associating, the database unit 24 stores and holds the state in which the results are associated with each other.
In other words, the function as the feature quantity / information association unit 39 is configured so that the scoring result by the information calculation unit 36 and the calculation result by the calculation unit 37 and the calculation result of the image feature quantity by the first feature quantity calculation unit 38 are mutually connected. In addition to the association, the function as the database means 40 stores and holds the scoring and calculation results and the calculation results and the image feature amount calculation results in association with each other.

以上のような特徴量算出処理を経ることで、スキャナ部1で画像読み取りがされた各教育用教材4については、正誤判定の記入内容の採点集計結果および演算結果が、解答者情報欄4cにおける画像特徴量と個別に対応付けられて、データベース部24内に記憶保持されることになる。   Through the above-described feature amount calculation processing, for each educational material 4 whose image has been read by the scanner unit 1, the score totaling result and the calculation result of the contents entered for correct / incorrect determination are displayed in the answerer information column 4c. It is associated with the image feature amount and stored in the database unit 24.

〔印刷出力処理の説明〕
印刷出力処理では、上述した自動採点処理での算出結果および集計演算処理での演算結果について、その算出結果および演算結果を得た教育用教材4上への印刷出力を行う。
このとき、教育用教材4上への印刷出力は、自動採点処理での算出結果および集計演算処理での演算結果(以下、単に「印刷出力内容」という)と各教育用教材4との関連性を正しく維持したまま、すなわち印刷出力内容が各教育用教材4上に適切に印刷出力されるように行う必要がある。
このことから、印刷出力処理にあたっては、先ず、印刷出力の対象とする教育用教材4について、第2特徴量処理部25による当該教育用教材4の識別特定を行う
[Description of print output processing]
In the print output process, the calculation result in the automatic scoring process and the calculation result in the total calculation process described above are printed out on the educational teaching material 4 from which the calculation result and the calculation result are obtained.
At this time, the printed output on the educational material 4 includes the relationship between the calculation result in the automatic scoring process and the calculation result in the totaling calculation process (hereinafter simply referred to as “printed output content”) and each educational material 4. Is maintained correctly, that is, it is necessary to appropriately print out the printed output content on each educational material 4.
Therefore, in the print output process, first, for the educational material 4 to be printed, the second feature value processing unit 25 identifies and specifies the educational material 4.

具体的には、第2画像読取手段41としての機能が、印刷出力の対象となる教育用教材4に対する画像読み取りを行って、その教育用教材4の解答者情報欄4cの部分から画像データを得る。   Specifically, the function as the second image reading unit 41 reads an image of the educational teaching material 4 to be printed, and obtains image data from the answerer information column 4 c of the educational teaching material 4. obtain.

第2画像読取手段41による画像読み取りの後は、第2原本探索手段42としての機能が、その画像読み取りによって得られた画像データとの比較対象となる電子データを識別特定し、その識別特定した電子データを原本情報蓄積手段32内から探索する。このときの識別特定および探索は、上述した自動採点処理における原本の識別特定および探索の場合と同様の手法で行えばよい。   After the image reading by the second image reading means 41, the function as the second original searching means 42 identifies and specifies the electronic data to be compared with the image data obtained by the image reading, and identifies and specifies it. The electronic data is searched from the original information storage means 32. The identification specification and search at this time may be performed by a method similar to that in the original identification specification and search in the automatic scoring process described above.

教育用教材4の識別特定およびその探索の後は、続いて、第2追記データ抽出手段43としての機能が、その探索結果である原本についての電子データと、第2画像読取手段41による画像読み取りで得られた画像データとを比較して、それぞれの間の差分を抽出する。この差分抽出によって、教育用教材4が有する解答者情報欄4cへの追記内容が抽出されることになる。
そして、解答者情報欄4cについての差分抽出後は、第2特徴量算出手段44としての機能が、その差分抽出結果に基づき、第2画像読取手段41で得られた画像データについての画像特徴量を算出する。このときの画像特徴量の算出は、上述した自動採点処理における第1特徴量算出手段38での画像特徴量算出の場合と同様の手法で行えばよい。
After the identification and identification of the educational teaching material 4 and its search, the function as the second additional record data extraction means 43 is followed by the electronic data on the original as the search result and the image reading by the second image reading means 41. Is compared with the image data obtained in step (1), and the difference between them is extracted. By this difference extraction, the content to be added to the answerer information column 4c of the educational material 4 is extracted.
Then, after the difference extraction for the answerer information column 4c, the function as the second feature amount calculation means 44 is based on the difference extraction result, and the image feature amount for the image data obtained by the second image reading means 41. Is calculated. The calculation of the image feature amount at this time may be performed by a method similar to the case of the image feature amount calculation by the first feature amount calculation means 38 in the automatic scoring process described above.

このような教育用教材4の識別特定、その原本との差分抽出およびその差分抽出結果に基づく画像特徴量の算出といった、第2特徴量処理部25による一連の処理を経た後は、次いで、演算情報取得部26が、その第2特徴量処理部25による処理結果を基にしつつ、データベース部24内からの印刷出力内容の取り出しを行う。すなわち、演算情報取得部26では、演算情報取得手段45としての機能が、第2特徴量算出手段44での画像特徴量の算出結果をキーとして、その第2特徴量算出手段44による算出結果である画像特徴量と同じあるいはほぼ同じ画像特徴量(第1特徴量算出手段38による算出結果)に対応する印刷出力内容(自動採点処理での算出結果および集計演算処理での演算結果)を、データベース手段40により記憶保持されている中から探索する。そして、同じ画像特徴量に対応する印刷出力内容があれば、その印刷出力内容をプリンタ部3に印刷出力させる。一方、同じ画像特徴量に対応する印刷出力内容がなければ、適切な印刷出力が行えない可能性が高いことから、印刷出力処理を中断するとともに、その旨のアラーム出力を行う。   After a series of processing by the second feature amount processing unit 25 such as identification and identification of the educational material 4, extraction of the difference from the original and calculation of the image feature amount based on the difference extraction result, calculation is then performed. The information acquisition unit 26 extracts the print output content from the database unit 24 based on the processing result by the second feature amount processing unit 25. In other words, in the calculation information acquisition unit 26, the function as the calculation information acquisition unit 45 uses the calculation result of the image feature quantity in the second feature quantity calculation unit 44 as a key and the calculation result by the second feature quantity calculation unit 44. Print output contents (calculation result in the automatic scoring process and calculation result in the total calculation process) corresponding to the image feature quantity (calculation result by the first feature quantity calculation means 38) that is the same as or almost the same as a certain image feature quantity are stored in the database. A search is made from among the data stored and held by the means 40. If there is a print output content corresponding to the same image feature amount, the printer unit 3 is caused to print out the print output content. On the other hand, if there is no print output content corresponding to the same image feature amount, there is a high possibility that appropriate print output cannot be performed. Therefore, the print output process is interrupted, and an alarm output to that effect is performed.

プリンタ部3での教育用教材4上への印刷出力は、公知の電子写真技術を用いて行えばよい。すなわち、プリンタ部3は、演算情報取得部26がデータベース部24内から取り出した印刷出力内容を受け取ると、その印刷出力内容についてのデコンポーズを行って、その印刷出力内容をプリンタ部3で出力可能なデータ形式に変換し、教育用教材4上に印刷出力する。このときの印刷出力は、教育用教材4上の特定領域のみ、具体的には情報出力欄4dに対して行う。したがって、プリンタ部3では、デコンポーズを行う際に、その情報出力欄4dの位置を認識する必要がある。この情報出力欄4dの位置認識は、第2特徴量処理部25による教育用教材4の識別特定と、その識別特定結果に対応する原本情報保持蓄積部11内の電子データとに基づいて、様々な種類の教育用教材4について個別に行うことが考えられる。ただし、全種類の教育用教材4における情報出力欄4dが全て同じに設定されていれば、位置認識は省いてもよい。   Printing on the educational material 4 by the printer unit 3 may be performed using a known electrophotographic technique. In other words, when the printer unit 3 receives the print output content taken out from the database unit 24 by the calculation information acquisition unit 26, the printer unit 3 can decompose the print output content, and the printer unit 3 can output the print output content. The data format is converted and printed on the educational material 4. The print output at this time is performed only on a specific area on the educational material 4, specifically on the information output field 4 d. Therefore, the printer unit 3 needs to recognize the position of the information output column 4d when performing the decomposing. The position recognition of this information output column 4d can be performed based on the identification specification of the educational material 4 by the second feature quantity processing unit 25 and the electronic data in the original information holding / accumulating unit 11 corresponding to the identification specification result. It is conceivable to individually perform various kinds of educational materials 4. However, the position recognition may be omitted if the information output fields 4d in all kinds of educational materials 4 are all set to be the same.

以上のようなプリンタ部3での処理を経ることで、自動採点処理での算出結果および集計演算処理での演算結果は、その算出結果および演算結果を得た教育用教材4上の情報出力欄4d内に印刷出力されるのである。
なお、このプリンタ部3での印刷出力処理は、必ずしも自動採点処理での算出結果および集計演算処理での演算結果の両方について行う必要はなく、少なくとも自動採点処理での算出結果について行えばよい。集計演算処理での演算結果は、自動採点処理での算出結果に付随する情報だからである。
Through the processing in the printer unit 3 as described above, the calculation result in the automatic scoring process and the calculation result in the total calculation process are the information output fields on the educational material 4 from which the calculation result and the calculation result are obtained. It is printed out in 4d.
The print output process in the printer unit 3 is not necessarily performed for both the calculation result in the automatic scoring process and the calculation result in the totaling calculation process, and may be performed at least for the calculation result in the automatic scoring process. This is because the calculation result in the total calculation process is information accompanying the calculation result in the automatic scoring process.

以上に説明したように、本実施形態における教材処理装置、教材処理方法および教材処理プログラムでは、教育用教材4から読み取った画像データを基にして、正誤判定の記入内容(例えば、「○」または「×」の図形形状)を認識し、その認識結果に基づき教育用教材4に記入された正誤判定の採点集計を行った後に、その採点集計結果(例えば、合計得点、総合順位や平均点等)を画像データの読み取り元である教育用教材4上へ印刷出力するようになっている。したがって、正誤判定が記入された教育用教材4であれば、その教育用教材4に対する画像読み取りを通じて、その記入された正誤判定についての自動集計が行われるので、結果として教育用教材4についての採点処理が省力化されることとなる。しかも、採点集計結果は教育用教材4上へ印刷出力されるので、採点集計後の教育用教材4を参照することで、解答記入者等がその採点集計結果を容易に認識し得るようになる。   As described above, in the teaching material processing apparatus, the teaching material processing method, and the teaching material processing program according to the present embodiment, the content of correct / incorrect determination (for example, “◯” or “ After recognizing the “x” graphic shape) and performing the totaling of the correctness / incorrect judgment entered in the educational material 4 based on the recognition result, the totaling result (for example, total score, overall ranking, average score, etc.) ) Is printed out on the educational material 4 from which the image data is read. Therefore, in the case of the educational teaching material 4 in which the correctness / incorrectness determination is entered, since the image data for the educational teaching material 4 is read, the entered correctness / incorrectness determination is automatically performed, and as a result, the educational teaching material 4 is scored. Processing is labor-saving. In addition, since the scoring result is printed out on the educational material 4, the answering person can easily recognize the scoring result by referring to the educational material 4 after scoring. .

また、採点集計結果を印刷出力する際には、その印刷出力の対象となる教育用教材4から読み取った画像データについての画像特徴量を算出し、その画像特徴量をキーとして、対応する正誤判定の採点集計結果を既に記憶保持している中から取り出すようになっている。すなわち、教育用教材4上における画像特徴量により、その教育用教材4についての識別特定を行うのである。したがって、正誤判定の採点集計結果は、その結果を得る元になった教育用教材4上に的確に印刷出力されることになる。しかも、画像特徴量をキーとして教育用教材4の識別特定を行うので、その識別特定のために、教育用教材4に個別の識別情報を付与しておく必要がなく、また誤認識が発生し得る手書き文字の文字認識等を要することもない。   Further, when the score totaling result is printed out, the image feature amount of the image data read from the educational material 4 to be printed out is calculated, and the corresponding correctness determination is performed using the image feature amount as a key. The scoring result is taken out from the already held memory. That is, identification and identification of the educational material 4 is performed based on the image feature amount on the educational material 4. Therefore, the scoring result of correct / incorrect determination is accurately printed on the educational material 4 from which the result is obtained. Moreover, since the educational teaching material 4 is identified and specified using the image feature amount as a key, it is not necessary to assign individual identification information to the educational teaching material 4 for the identification and specification, and erroneous recognition occurs. There is no need for character recognition of handwritten characters to be obtained.

つまり、本実施形態における教材処理装置、教材処理方法および教材処理プログラムによれば、教育機関で用いられる教育用教材4について、その採点集計処理の省力化を図る場合であっても、教育用教材4の識別特定を精度良く良好に行い得るとともに、そのために大きな負担を強いることもなく、採点集計処理の結果をその結果を得る元になった教育用教材4上に的確に出力することができるようになる。したがって、教育機関で用いるのにあたり非常に利便性の高いものとなり、信頼性の高い採点処理を円滑に行えるようになる。   That is, according to the teaching material processing apparatus, the teaching material processing method, and the teaching material processing program according to the present embodiment, the educational teaching material can be used for the educational teaching material 4 used in the educational institution even if the scoring process is reduced. 4 can be identified and specified accurately and accurately, and the result of the scoring process can be accurately output on the educational material 4 from which the result is obtained without imposing a heavy burden. It becomes like this. Therefore, it becomes very convenient when used in an educational institution, and a highly reliable scoring process can be performed smoothly.

特に、本実施形態で説明したように、教育用教材4の識別特定の基となる画像特徴量の算出を、画像読み取り結果に対して直接行うのではなく、原本の電子データとの差分抽出結果に基づいて行うようにすれば、原本の画像部分、すなわち各教育用教材4に共通の画像部分は除かれて、解答記入者(生徒)の手書き文字等のように各教育用教材4によって異なる画像部分について画像特徴量が算出されることになるので、その算出結果に各教育用教材4の特徴が確実に反映されることになり、結果として精度および信頼性の高い教育用教材4の識別特定を実現することが可能となる。   In particular, as described in the present embodiment, the calculation of the image feature quantity that is the basis for identification and identification of the educational material 4 is not performed directly on the image reading result, but the difference extraction result from the original electronic data In this case, the original image portion, that is, the image portion common to each educational material 4 is excluded, and differs depending on each educational material 4 such as handwritten characters of the answerer (student). Since the image feature amount is calculated for the image portion, the characteristic of each educational material 4 is surely reflected in the calculation result, and as a result, the educational material 4 with high accuracy and reliability is identified. Identification can be realized.

さらに、本実施形態で説明したように、教育用教材4の全域について画像特徴量の算出を行うのではなく、その教育用教材4が有する解答者情報欄4cの部分についてのみ、画像特徴量を算出すれば、教育用教材4の識別特定の精度および信頼性を高く維持しつつ、そのために要する処理負荷を極力低く抑えることができ、結果として処理の迅速化を実現することが可能となる。   Further, as described in the present embodiment, the image feature amount is not calculated for the entire area of the educational material 4, but only for the part of the answerer information column 4 c included in the educational material 4. By calculating, it is possible to keep the processing accuracy required for the identification and identification of the educational material 4 high while maintaining the processing load as low as possible. As a result, it is possible to speed up the processing.

なお、本実施形態では、本発明の好適な実施具体例を説明したが、本発明はその内容に限定されるものではない。   In addition, although this embodiment demonstrated the suitable Example of this invention, this invention is not limited to the content.

例えば、本実施形態では、正誤判定の記入内容を認識したり、あるいは画像特徴量を算出するのにあたり、画像読み取りによって得た画像データを、原本についての電子データ(元画像データ)と比較する場合を例に挙げている。これは、比較対象が元画像データであるが故に、正誤判定の記入内容抽出等の精度向上が期待できるからである。ただし、必ずしも元画像データとの比較において行うのではなく、例えば画像読み取りによって複数の教育用教材4から得た画像データを互いに比較し、その比較結果からそれぞれの間の一致点(すなわち、問題文等の部分)と相違点(すなわち、解答や正誤判定等の追記部分)とを抽出し、その相違点に基づいて行うことも考えられる。このように、複数の教育用教材4から得た画像データを互いに比較すれば、元画像データの記憶蓄積が不要となることから、装置構成の簡素化が期待できるようになる。
また、本実施形態では、画像特徴量を算出するのにあたり、画像読み取りによって得た画像データを原本についての電子データ(元画像データ)と比較し、差分抽出した結果の画像を用いているが、画像読み取りによって得た画像データから画像特徴量を算出しても構わない。また、画像読み取りによって得た画像データあるいは、差分抽出した結果の画像を複数の領域に分割し、複数の領域毎に特徴量を算出し、複数の特徴量と採点集計結果や演算結果を対応付けてデータベースに記憶保持させたり、複数の特徴量を用いてデータベースから採点集計結果や演算結果を探索してもよい。
For example, in the present embodiment, when recognizing the contents of correct / incorrect determination or calculating the image feature amount, image data obtained by image reading is compared with electronic data (original image data) about the original. As an example. This is because the comparison object is the original image data, so that it can be expected to improve accuracy such as extraction of entry contents for correct / incorrect determination. However, the comparison is not necessarily performed in comparison with the original image data. For example, image data obtained from a plurality of educational materials 4 by image reading are compared with each other, and a matching point (that is, a problem sentence) between the comparison results is obtained. Etc.) and differences (that is, additional portions such as answers and correct / incorrect judgments) are extracted, and it is conceivable to perform based on the differences. In this way, if image data obtained from a plurality of educational materials 4 are compared with each other, it is not necessary to store and store the original image data, so that simplification of the apparatus configuration can be expected.
Further, in the present embodiment, when calculating the image feature amount, the image data obtained by reading the image is compared with the electronic data (original image data) of the original, and the image obtained as a result of the difference extraction is used. An image feature amount may be calculated from image data obtained by image reading. Also, the image data obtained by reading the image or the image of the difference extraction result is divided into a plurality of areas, the feature amount is calculated for each of the plurality of regions, and the plurality of feature amounts are associated with the score totaling result and the calculation result. The data may be stored in the database, or the score totaling result and the calculation result may be searched from the database using a plurality of feature amounts.

また、本実施形態では、所定色成分、具体的には例えば赤色成分の差分抽出結果を、正誤判定の記入内容として認識する場合を例に挙げている。これは、一般に、正誤判定の記入が赤色で行われることを考慮したものであり、所定色成分についての差分を正誤判定の記入内容とすることで、その認識処理の容易化を図るとともに、その認識精度に対する信頼性の向上を図るためである。ただし、正誤判定の記入内容抽出に代表される教育用教材4からの追記部分抽出は、必ずしも所定色成分、特に赤色成分についてのものに限定されず、他の公知の手法を利用して行っても構わない。   Further, in the present embodiment, a case where a difference extraction result of a predetermined color component, specifically, for example, a red component, for example, is recognized as an entry content of correctness determination is taken as an example. This is because it is generally considered that the entry of correctness / incorrectness determination is performed in red, and by making the difference for the predetermined color component the correctness / incorrectness determination entry content, the recognition process is facilitated, and that This is to improve the reliability of the recognition accuracy. However, the additional portion extraction from the educational material 4 represented by the extraction of the correct / incorrect determination is not necessarily limited to the predetermined color component, particularly the red component, and may be performed using other known methods. It doesn't matter.

また、本実施形態で説明した歪み補正処理や途切れ補正処理等は、認識精度向上のために行うものであるが、必ずしも必須ではない。
さらには、正誤判定の採点集計にあたって、各解答欄4aと正誤判定の記入位置とを対応付ける場合に、本実施形態で説明したような正誤判定図形の外接矩形と解答欄4aの領域との重なり面積を求めるのではなく、例えばそれぞれの中心座標の距離から対応付けを行ったり、あるいは単にそれぞれの間で重なる部分があるか否かによって対応付けを行うことも考えられる。
In addition, the distortion correction process, the break correction process, and the like described in the present embodiment are performed to improve recognition accuracy, but are not necessarily essential.
Further, when the answer column 4a and the entry position of the correct / incorrect determination are associated with each other in the scoring of the correct / incorrect determination, the overlapping area between the circumscribed rectangle of the correct / incorrect determination graphic as described in the present embodiment and the area of the answer column 4a. For example, it is conceivable that the association is performed based on the distance between the respective center coordinates, or the association is simply performed based on whether or not there is an overlapping portion.

このように、本発明は、本実施形態での説明に対し、その要旨を逸脱しない範囲で適宜変更することが可能である。   As described above, the present invention can be modified as appropriate without departing from the scope of the description of the present embodiment.

本発明に係る教材処理装置の具体的なシステム構成例を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the specific system configuration example of the teaching material processing apparatus which concerns on this invention. 教育用教材の一具体例を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows a specific example of the educational material. 本発明に係る教材処理装置の機能略構成例を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the function schematic structural example of the teaching material processing apparatus which concerns on this invention. 本発明に係る教材処理装置における基本的な処理動作例の概要を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows the outline | summary of the basic processing operation example in the teaching material processing apparatus which concerns on this invention. 途切れ補正処理の一例を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows an example of a discontinuation correction process. 途切れ補正処理の他の例を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows the other example of a discontinuation correction process. 正誤判定記入位置の認識処理手順の一例を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows an example of the recognition processing procedure of a correct / incorrect determination entry position. 解答欄位置領域情報の一具体例を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows a specific example of answer column position area information. 正誤判定の採点集計の処理手順の一例を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows an example of the process sequence of scoring total of a correct / incorrect determination. 問題別採点結果の一具体例を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows one specific example of the scoring result according to a problem.

符号の説明Explanation of symbols

1…スキャナ部、2…データ処理部、3…プリンタ部、4…教育用教材、4a…解答欄、4b…識別情報欄、4c…解答者情報欄、4d…情報出力欄、11…原本情報保持蓄積部、12…画像データ解析部、13…教材判別部、14…歪み補正部、15…比較抽出部、16…所定色抽出部、17…画素群分割部、18…形状認識部、19…記入位置認識部、20…情報算出部、21…演算部、22…第1特徴量算出部、23…対応付け部、24…データベース部、25…第2特徴量処理部、26…演算情報取得部、31…第1画像読取手段、32…原本情報蓄積手段、33…第1原本探索手段、34…第1追記データ抽出手段、35…正誤判定抽出手段、36…情報算出手段、37…演算手段、38…第1特徴量算出手段、39…特徴量・情報対応付け手段、40…データベース手段、41…第2画像読取手段、42…第2原本探索手段、43…第2追記データ抽出手段、44…第2特徴量算出手段、45…演算情報取得手段、46…プリント手段   DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 ... Scanner part, 2 ... Data processing part, 3 ... Printer part, 4 ... Educational teaching material, 4a ... Answer column, 4b ... Identification information column, 4c ... Answerer information column, 4d ... Information output column, 11 ... Original information Retention and accumulation unit, 12 ... Image data analysis unit, 13 ... Teaching material discrimination unit, 14 ... Distortion correction unit, 15 ... Comparison extraction unit, 16 ... Predetermined color extraction unit, 17 ... Pixel group division unit, 18 ... Shape recognition unit, 19 ... Entry position recognition unit, 20... Information calculation unit, 21... Calculation unit, 22... First feature amount calculation unit, 23 ... Association unit, 24 ... Database unit, 25 ... Second feature amount processing unit, 26. Acquisition unit 31 ... first image reading unit 32 ... original information storage unit 33 ... first original search unit 34 ... first additional record data extraction unit 35 ... correction determination extraction unit 36 ... information calculation unit 37 ... Calculation means, 38... First feature quantity calculation means, 39... Feature quantity / information. Corresponding means, 40 ... database means, 41 ... second image reading means, 42 ... second original searching means, 43 ... second additional data extracting means, 44 ... second feature quantity calculating means, 45 ... calculation information obtaining means, 46. Printing means

Claims (6)

解答欄への解答の記入および当該解答に対する正誤判定の記入がされた教育用教材に対する画像読み取りを行って当該教育用教材から画像データを得る第1画像読取手段と、
前記第1画像読取手段で得た画像データから前記正誤判定の記入内容を抽出する抽出手段と、
前記抽出手段による抽出結果に基づき前記第1画像読取手段が画像読み取りを行った教育用教材について当該教育用教材に記入された正誤判定の採点集計を行う算出・演算手段と、
前記第1画像読取手段で得た画像データについての画像特徴量を算出する第1特徴量算出手段と、
前記算出・演算手段による正誤判定の採点集計結果と前記第1特徴量算出手段による画像特徴量の算出結果とを互いに対応付けて記憶保持するデータベース手段と、
前記算出・演算手段による正誤判定の採点集計結果を前記教育用教材上に印刷出力するプリント手段と、
前記プリント手段での印刷出力の対象となる教育用教材に対する画像読み取りを行って当該教育用教材から画像データを得る第2画像読取手段と、
前記第2画像読取手段で得た画像データについての画像特徴量を算出する第2特徴量算出手段と、
前記第2特徴量算出手段による画像特徴量の算出結果をキーとして当該画像特徴量に対応する前記正誤判定の採点集計結果を前記データベース手段から取り出して前記プリント手段に印刷出力させる演算情報取得手段と
を備えることを特徴とする教材処理装置。
First image reading means for obtaining image data from the educational material by performing image reading on the educational material in which the answer is entered in the answer column and whether the answer is correct or incorrect is entered;
Extraction means for extracting the contents of the correct / incorrect determination from the image data obtained by the first image reading means;
A calculation / calculation unit that performs scoring for correctness / incorrectness written in the educational material for the educational material for which the first image reading unit has performed image reading based on the extraction result by the extraction unit;
First feature amount calculating means for calculating an image feature amount for image data obtained by the first image reading means;
Database means for storing and holding the score totaling result of correctness / incorrectness determination by the calculating / calculating means and the image feature value calculation result by the first feature value calculating means in association with each other;
Print means for printing out the score totaling result of correctness / incorrectness judgment by the calculation / calculation means on the educational material;
Second image reading means for obtaining image data from the educational material by performing image reading on the educational material to be printed by the printing means;
Second feature amount calculating means for calculating an image feature amount for the image data obtained by the second image reading means;
Calculation information acquisition means for taking out the result of scoring of the correctness / incorrectness corresponding to the image feature quantity from the database means and printing the print means on the print means using the image feature quantity calculation result by the second feature quantity calculation means as a key; A teaching material processing apparatus comprising:
前記第1特徴量算出手段は、前記第1画像読取手段で得た画像データを複数領域に分割し、分割領域毎に特徴量を算出し、領域毎に算出した複数の特徴量と前記算出・演算手段による正誤判定の採点集計結果を対応付けて、前記データベース手段に記憶保持させるものであり、
前記第2特徴量算出手段は、前記第2画像読取手段で得た画像データを前記分割領域と同一の複数領域に分割し、当該分割領域毎に特徴量を算出し、領域毎に算出した複数の特徴量をキーとして前記データベース手段から前記正誤判定の採点集計結果から取り出させるものである
ことを特徴とする請求項1記載の教材処理装置。
The first feature amount calculation unit divides the image data obtained by the first image reading unit into a plurality of regions, calculates a feature amount for each divided region, and calculates the plurality of feature amounts for each region and the calculation / Corresponding the scoring result of correctness determination by the computing means, and storing and holding in the database means,
The second feature amount calculation unit divides the image data obtained by the second image reading unit into a plurality of regions that are the same as the divided region, calculates a feature amount for each of the divided regions, and calculates a plurality of values calculated for each region. The teaching material processing apparatus according to claim 1, wherein the feature amount is used as a key to be extracted from the score totaling result of the correctness determination from the database unit.
前記教育用教材の原本についての画像データを保持蓄積する原本情報蓄積手段と、
前記第1画像読取手段で得た画像データを前記原本情報蓄積手段が保持蓄積する画像データと比較してその差分を抽出する第1追記データ抽出手段と、
前記第2画像読取手段で得た画像データを前記原本情報蓄積手段が保持蓄積する画像データと比較してその差分を抽出する第2追記データ抽出手段とを備えるとともに、
前記第1特徴量算出手段、前記第2特徴量算出手段は、各々前記第1追記データ抽出手段、第2追記データ抽出手段での差分抽出結果に基づいて前記画像特徴量を算出するものである
ことを特徴とする請求項1または2記載の教材処理装置。
Original information storage means for storing and storing image data of the original teaching material;
A first additional data extraction means for comparing the image data obtained by the first image reading means with the image data held and accumulated by the original information accumulation means;
The image data obtained by the second image reading means is compared with the image data held and accumulated by the original information accumulation means, and a second additional data extraction means for extracting the difference is provided.
The first feature amount calculating unit and the second feature amount calculating unit calculate the image feature amount based on a difference extraction result in the first additional record data extraction unit and the second additional record data extraction unit, respectively. The teaching material processing apparatus according to claim 1 or 2, characterized in that
前記第1特徴量算出手段および前記第2特徴量算出手段は、前記教育用教材が有する解答者情報欄から得た画像データについての画像特徴量を算出するものである
ことを特徴とする請求項1、2または3記載の教材処理装置。
The said 1st feature-value calculation means and the said 2nd feature-value calculation means calculate the image feature-value about the image data obtained from the answerer information column which the said teaching material has. The teaching material processing apparatus according to 1, 2, or 3.
解答欄への解答の記入および当該解答に対する正誤判定の記入がされた教育用教材に対する画像読み取りを行って当該教育用教材から画像データを得る第1画像読取ステップと、
前記第1画像読取ステップで得た画像データから前記正誤判定の記入内容を抽出する抽出ステップと、
前記抽出ステップでの抽出結果に基づき前記第1画像読取ステップで画像読み取りを行った教育用教材について当該教育用教材に記入された正誤判定の採点集計を行う算出・演算ステップと、
前記第1画像読取ステップで得た画像データについての画像特徴量を算出する第1特徴量算出ステップと、
前記算出・演算ステップでの正誤判定の採点集計結果と前記第1特徴量算出ステップでの画像特徴量の算出結果とを互いに対応付けて記憶保持するデータベースステップと、
前記算出・演算ステップでの正誤判定の採点集計結果を前記教育用教材上に印刷出力するプリントステップと、
前記プリントステップでの印刷出力の対象となる教育用教材に対する画像読み取りを行って当該教育用教材から画像データを得る第2画像読取ステップと、
前記第2画像読取ステップで得た画像データについての画像特徴量を算出する第2特徴量算出ステップと、
前記第2特徴量算出ステップでの画像特徴量の算出結果をキーとして当該画像特徴量に対応する前記正誤判定の採点集計結果を前記データベースステップで記憶保持した中から取り出して前記プリントステップでの印刷出力に供する演算情報取得ステップと
を備えることを特徴とする教材処理方法。
A first image reading step for obtaining image data from the educational material by performing image reading on the educational material in which the answer is entered in the answer column and whether the answer is correct or incorrect is entered;
An extraction step for extracting the content of the correctness determination from the image data obtained in the first image reading step;
A calculation / calculation step for performing scoring of correct / incorrect judgment written in the educational material for the educational material subjected to image reading in the first image reading step based on the extraction result in the extraction step;
A first feature amount calculating step for calculating an image feature amount for the image data obtained in the first image reading step;
A database step of storing and holding the score totaling result of correctness determination in the calculation / calculation step and the calculation result of the image feature amount in the first feature amount calculation step in association with each other;
A printing step for printing out the scoring result of the correctness determination in the calculation / calculation step on the educational material;
A second image reading step of obtaining an image data from the educational material by performing image reading on the educational material to be printed in the printing step;
A second feature amount calculating step for calculating an image feature amount for the image data obtained in the second image reading step;
Using the calculation result of the image feature amount in the second feature amount calculation step as a key, the score totaling result of the correctness determination corresponding to the image feature amount is taken out from the stored and held in the database step and printed in the print step A teaching material processing method comprising: an arithmetic information acquisition step for output.
画像読み取りを行う画像読取装置および印刷出力を行う印刷装置と接続するコンピュータを、
解答欄への解答の記入および当該解答に対する正誤判定の記入がされた教育用教材に対する画像読み取りの結果である画像データを得る第1画像読取手段と、
前記第1画像読取手段で得た画像データから前記正誤判定の記入内容を抽出する抽出手段と、
前記抽出手段による抽出結果に基づき前記第1画像読取手段が画像読み取りを行った教育用教材について当該教育用教材に記入された正誤判定の採点集計を行う算出・演算手段と、
前記第1画像読取手段で得た画像データについての画像特徴量を算出する第1特徴量算出手段と、
前記算出・演算手段による正誤判定の採点集計結果と前記第1特徴量算出手段による画像特徴量の算出結果とを互いに対応付けて記憶保持するデータベース手段と、
前記算出・演算手段による正誤判定の採点集計結果を前記印刷装置に印刷出力させるプリント手段と、
前記印刷装置での印刷出力の対象となる教育用教材に対する画像読み取りの結果である画像データを得る第2画像読取手段と、
前記第2画像読取手段で得た画像データについての画像特徴量を算出する第2特徴量算出手段と、
前記第2特徴量算出手段による画像特徴量の算出結果をキーとして当該画像特徴量に対応する前記正誤判定の採点集計結果を前記データベース手段から取り出して前記プリント手段による印刷出力に供する演算情報取得手段
として機能させることを特徴とする教材処理プログラム。
A computer connected to an image reading apparatus that performs image reading and a printing apparatus that performs print output,
First image reading means for obtaining image data as a result of image reading for an educational teaching material in which an answer is entered in an answer column and whether a correct / incorrect determination is entered for the answer;
Extraction means for extracting the contents of the correct / incorrect determination from the image data obtained by the first image reading means;
A calculation / calculation unit that performs scoring for correctness / incorrectness written in the educational material for the educational material for which the first image reading unit has performed image reading based on the extraction result by the extraction unit;
First feature amount calculating means for calculating an image feature amount for image data obtained by the first image reading means;
Database means for storing and holding the score totaling result of correctness / incorrectness determination by the calculating / calculating means and the image feature value calculation result by the first feature value calculating means in association with each other;
Printing means for causing the printing apparatus to print out the scoring result of the correctness / incorrectness determination by the calculation / calculation means;
Second image reading means for obtaining image data as a result of image reading with respect to educational teaching materials to be printed out in the printing apparatus;
Second feature amount calculating means for calculating an image feature amount for the image data obtained by the second image reading means;
Calculation information acquisition means for taking out the result of scoring the correctness / incorrectness corresponding to the image feature quantity from the database means and using the result of calculation of the image feature quantity by the second feature quantity calculation means as a key for printing output by the printing means A teaching material processing program characterized by functioning as
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