CN104331709A - 一种答题卡识别装置及其识别方法 - Google Patents

一种答题卡识别装置及其识别方法 Download PDF

Info

Publication number
CN104331709A
CN104331709A CN201410630912.7A CN201410630912A CN104331709A CN 104331709 A CN104331709 A CN 104331709A CN 201410630912 A CN201410630912 A CN 201410630912A CN 104331709 A CN104331709 A CN 104331709A
Authority
CN
China
Prior art keywords
answer
answer sheet
detected
mechanical arm
recognizer
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN201410630912.7A
Other languages
English (en)
Inventor
王燕燕
程涛
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Individual
Original Assignee
Individual
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Individual filed Critical Individual
Priority to CN201410630912.7A priority Critical patent/CN104331709A/zh
Publication of CN104331709A publication Critical patent/CN104331709A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/20Image preprocessing
    • G06V10/22Image preprocessing by selection of a specific region containing or referencing a pattern; Locating or processing of specific regions to guide the detection or recognition
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/94Hardware or software architectures specially adapted for image or video understanding
    • G06V10/955Hardware or software architectures specially adapted for image or video understanding using specific electronic processors

Abstract

本发明提供了一种答题卡识别装置及其识别方法,该答题卡识别装置包括机械手和采集识别器;所述采集识别器对放置于其下方的答题卡进行图像采集,并根据预设置的答案模板判断答题卡中答案的正误;所述机械手将答题卡从待检测区移动到所述采集识别器下方,并在所述采集识别器完成相应的识别动作后将所述答题卡移动到已检测区。所述的答题卡识别装置使用机械手对答题卡进行取放,并使用采集识别器与答案模板进行对比的方式进行判断答案的正误,可以提高机器识别的准确率,且不会受填涂时力度和所使用的笔的限制。

Description

一种答题卡识别装置及其识别方法
技术领域
本发明涉及答题卡的识别技术,尤其涉及一种答题卡识别装置及其识别方法。
背景技术
由于电脑阅卷速度极高,因此现在的各种大规模的考试,只要考试题目有确切的答案可以选择,比如,选择题,就会采取标准化答题纸形式,考生将所选择的答案的使用2B铅笔填涂在答题卡上,然后用光电阅读机利用光反射原理对答题卡进行扫描。其识别主要是利用炭对红外线的电敏感性反应,从而得到答题卡上被涂区域的“浓度”和“面积”大小。
当部分题目在重新思考、检查后需要更正,或由于位置填涂错误而需要擦掉重改,但由于擦得不干净,或用其它型号的铅笔,比如,4B-6B,擦后仍然有一些较深的痕迹留在答题卡上,造成机器误识别。同样,使用的铅笔的浓度太浅时,比如H级别的铅笔,涂出来的笔迹就会很淡,同样也会造成光电阅读机的识别困难,光电阅读机很可能就会把涂得比较淡的答案忽略而当作没有选。当然,使用2B的铅笔填涂时,由于用力太轻或者使用了假的2B铅笔,也会造成机器误识别的情况。因此,即使答案选择正确了,机器识别也会存在判断错误的情况,准确率不高,给考生带来极大的不公平。
发明内容
本发明所要解决的技术问题在于提供一种答题卡识别装置,旨在解决现有的答题卡识别机器识别准确率低的问题。
本发明是这样实现的,一种答题卡识别装置,包括机械手和采集识别器;所述采集识别器对放置于其下方的答题卡进行图像采集,并根据预设置的答案模板判断答题卡中答案的正误;
所述机械手将答题卡从待检测区移动到所述采集识别器下方的检测区,并在所述采集识别器完成相应的识别动作后将所述答题卡移动到已检测区。
进一步地,所述机械手为两个,其中一个机械手用于将答题卡从待检测区移动到采集识别器下方的检测区,另一个机械手用于将答题卡从采集识别器下方移动到已检测区。
进一步地,所述采集识别器包括CCD采集单元、图像处理单元和判断单元;
所述CCD采集单元用于采集答题卡的图像,并将采集到的图像传送到所述图像处理单元;
所述图像处理单元将接收到的图像进行清晰度处理;
所述判断单元将所述图像处理单元处理后的图像与预设置的答案模板进行对比,判断出答题卡中答案的正误。
进一步地,所述答题卡识别装置还包括检测台和检测支架,所述检测支架固定在所述检测台上;所述机械手可滑动地安装在所述检测支架上,所述采集识别器固定在所述检测支架上。
进一步地,所述答题卡识别装置还包括待检测筐和已检测筐,所述待检测筐放置于待检测区,用于存放未识别的答题卡;所述已检测筐放置于已检测区,用于存放检测好的答题卡。
本发明还提供一种答题卡识别方法,包括以下步骤:
步骤A,在采集识别器内预设置答案模板,并采用机械手将答题卡从待检测区移动到采集识别器下方的检测区域;
步骤B,将放置于采集识别器下方的答题卡进行图像采集,根据所述预设置的答案模板判断答题卡中答案的正误,并统计出分值;
步骤C,所述机械手将识别完成的答题卡从采集识别器下方移动到已检测区。
进一步地,所述步骤B具体包括以下步骤:
步骤B01,采集答题卡的图像;
步骤B02,将采集到的图像进行预处理;
步骤B03,将预处理后的图像与答案模板进行对比,识别出答案的正误,并根据识别的结果统计出分值。
进一步地,所述步骤B03具体包括以下步骤:
步骤B031,将处理后的图像中第i题中选项的图片与正确答案进行对比,判断是否为正确答案,其中,i大于等于1;
步骤B032,如是正确答案,则累加上该题的分值;如不是正确答案,则累加的分值为0;
步骤B033,判断i是否为最后一题,是则结束该答题卡的识别;否则使i加1,返回步骤B031继续判断。
本发明与现有技术相比,有益效果在于:所述的答题卡识别装置使用机械手对答题卡进行取放,并使用采集识别器与答案模板进行对比的方式进行判断答案的正误,可以提高机器识别的准确率,且不会受填涂时力度和所使用的笔的限制。
附图说明
图1是本发明答题卡识别装置的结构示意图;
图2是本发明答题卡识别方法的流程图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白,以下结合附图及实施例,对本发明进行进一步详细说明。应当理解,此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明,并不用于限定本发明。
答题卡识别装置是通过机器视觉的方式实现对答题卡进行自动识别判分,在识别时,机械手自动吸附答题卡放到指定的检测位置,通过拍照、识别得出结果,识别的分数能自动记录到系统中,实现了高准确率和自动阅卷。
如图1所示,为本发明一较佳的实施例,一种答题卡识别装置,包括机械手101和采集识别器102。采集识别器102对放置于其下方的答题卡107进行图像采集,并根据预设置的答案模板判断答题卡107中答案的正误。机械手101将答题卡107从待检测区移动到采集识别器102下方的检测区,并在采集识别器102完成相应的识别动作后将答题卡107移动到已检测区。采集识别器102对答案进行判断时,采用两图像对比的方式进行判断,对答题卡107中填涂使用的笔没有进行限制,比如,可以使用铅笔、黑水笔等。为了便于对答案的识别,所使用的笔的颜色需要与答题卡的颜色区分开。
采集识别器102包括CCD采集单元、图像处理单元和判断单元。CCD采集单元用于采集答题卡107的图像,并将采集到的图像传送到图像处理单元进行图像清晰度处理。判断单元将图像处理单元处理后的图像与预设置的答案模板进行对比,判断出答题卡中答案的正误。图像处理单元和判断单元可以设置于电脑内,CCD采集单元通过数据传输线与电脑进行连接。判断单元判断出答题卡中答案的正误后,还可以自动计分,并将每张答题卡的分数自动记录到阅卷系统中。
答题卡识别装置还可以包括检测台104和检测支架103,检测支架103固定在检测台104上。机械手101可滑动地安装在检测支架103上,采集识别器102固定在检测支架103上。检测台104和检测支架103的设置可以方便机械手101对答题卡107的吸取和放置。
答题卡识别装置还包括待检测筐105和已检测筐106,待检测筐105放置于待检测区,用于存放未识别的答题卡。已检测筐106放置于已检测区,用于存放检测好的答题卡。优选的,机械手101可以设置为两个,其中一个机械手设置于采集识别器102与待检测筐105之间,用于将答题卡107从待检测筐105移动到采集识别器102下方的检测区;另一个机械手设置于采集识别器102与已检测筐106之间,用于将答题卡107从采集识别器102下方移动到已检测区。机械手101可以采用吸附、抓取等方式取答题卡。
如图2所示,一种答题卡识别方法,包括以下步骤:步骤A,在采集识别器内预设置答案模板,并采用机械手将答题卡从待检测区移动到采集识别器下方的检测区域。步骤B,将放置于采集识别器下方的答题卡进行图像采集,根据所述预设置的答案模板判断答题卡中答案的正误,并统计出分值。步骤C,所述机械手将识别完成的答题卡从采集识别器下方移动到已检测区。
步骤B具体包括以下步骤:步骤B01,采集答题卡的图像。步骤B02,将采集到的图像进行预处理。步骤B03,将预处理后的图像与答案模板进行对比,识别出答案的正误,并根据识别的结果统计出分值。
步骤B03具体包括以下步骤:步骤B031,将处理后的图像中第i题中选项的图片与正确答案进行对比,判断是否为正确答案,其中,i大于等于1。步骤B032,如是正确答案,则累加上该题的分值;如不是正确答案,则累加的分值为0。步骤B033,判断i是否为最后一题,是则结束该答题卡的识别;否则使i加1,返回步骤B031继续判断。
所述的答题卡识别装置及答题卡识别方法使用机械手对答题卡进行取放,并使用采集识别器与答案模板进行对比的方式进行判断答案的正误,该发明对使用者填涂时的力度和所使用的笔没有限制,可以提高机器识别的准确率。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已,并不用以限制本发明,凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (8)

1.一种答题卡识别装置,其特征在于,包括机械手和采集识别器;所述采集识别器对放置于其下方的答题卡进行图像采集,并根据预设置的答案模板判断答题卡中答案的正误;
所述机械手将答题卡从待检测区移动到所述采集识别器下方的检测区,并在所述采集识别器完成相应的识别动作后将所述答题卡移动到已检测区。
2.根据权利要求1所述的答题卡识别装置,其特征在于,所述机械手为两个,其中一个机械手用于将答题卡从待检测区移动到采集识别器下方的检测区,另一个机械手用于将答题卡从采集识别器下方移动到已检测区。
3.根据权利要求1所述的答题卡识别装置,其特征在于,所述采集识别器包括CCD采集单元、图像处理单元和判断单元;
所述CCD采集单元用于采集答题卡的图像,并将采集到的图像传送到所述图像处理单元;
所述图像处理单元将接收到的图像进行清晰度处理;
所述判断单元将所述图像处理单元处理后的图像与预设置的答案模板进行对比,判断出答题卡中答案的正误。
4.根据权利要求1或2所述的答题卡识别装置,其特征在于,所述答题卡识别装置还包括检测台和检测支架,所述检测支架固定在所述检测台上;所述机械手可滑动地安装在所述检测支架上,所述采集识别器固定在所述检测支架上。
5.根据权利要求1所述的答题卡识别装置,其特征在于,所述答题卡识别装置还包括待检测筐和已检测筐,所述待检测筐放置于待检测区,用于存放未识别的答题卡;所述已检测筐放置于已检测区,用于存放检测好的答题卡。
6.一种答题卡识别方法,其特征在于,包括以下步骤:
步骤A,在采集识别器内预设置答案模板,并采用机械手将答题卡从待检测区移动到采集识别器下方的检测区域;
步骤B,将放置于采集识别器下方的答题卡进行图像采集,根据所述预设置的答案模板判断答题卡中答案的正误,并统计出分值;
步骤C,所述机械手将识别完成的答题卡从采集识别器下方移动到已检测区。
7.根据权利要求6所述的答题卡识别方法,其特征在于,所述步骤B具体包括以下步骤:
步骤B01,采集答题卡的图像;
步骤B02,将采集到的图像进行预处理;
步骤B03,将预处理后的图像与答案模板进行对比,识别出答案的正误,并根据识别的结果统计出分值。
8.根据权利要求7所述的答题卡识别方法,其特征在于,所述步骤B03具体包括以下步骤:
步骤B031,将处理后的图像中第i题中选项的图片与正确答案进行对比,判断是否为正确答案;其中,i大于等于1;
步骤B032,如是正确答案,则累加上该题的分值;如不是正确答案,则累加的分值为0;
步骤B033,判断i是否为最后一题,是则结束该答题卡的识别;否则使i加1,返回步骤B031继续判断。
CN201410630912.7A 2014-11-11 2014-11-11 一种答题卡识别装置及其识别方法 Pending CN104331709A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201410630912.7A CN104331709A (zh) 2014-11-11 2014-11-11 一种答题卡识别装置及其识别方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201410630912.7A CN104331709A (zh) 2014-11-11 2014-11-11 一种答题卡识别装置及其识别方法

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN104331709A true CN104331709A (zh) 2015-02-04

Family

ID=52406430

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201410630912.7A Pending CN104331709A (zh) 2014-11-11 2014-11-11 一种答题卡识别装置及其识别方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN104331709A (zh)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107679479A (zh) * 2017-09-27 2018-02-09 武汉颂大教育科技股份有限公司 一种基于图像形态学处理的客观填涂识别方法

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101807061A (zh) * 2010-02-11 2010-08-18 东莞朗诚模具有限公司 集成电路切筋系统的视觉检测控制系统及方法
CN202080472U (zh) * 2011-06-17 2011-12-21 昆山金群力精密模具有限公司 自动检测包装设备
CN103559490A (zh) * 2013-10-11 2014-02-05 华南理工大学 基于二值图像连通域统计的答题卡自动评分方法
CN103577837A (zh) * 2013-10-25 2014-02-12 江苏经贸职业技术学院 答题卡图片判读统计分析系统

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101807061A (zh) * 2010-02-11 2010-08-18 东莞朗诚模具有限公司 集成电路切筋系统的视觉检测控制系统及方法
CN202080472U (zh) * 2011-06-17 2011-12-21 昆山金群力精密模具有限公司 自动检测包装设备
CN103559490A (zh) * 2013-10-11 2014-02-05 华南理工大学 基于二值图像连通域统计的答题卡自动评分方法
CN103577837A (zh) * 2013-10-25 2014-02-12 江苏经贸职业技术学院 答题卡图片判读统计分析系统

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107679479A (zh) * 2017-09-27 2018-02-09 武汉颂大教育科技股份有限公司 一种基于图像形态学处理的客观填涂识别方法

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US8814357B2 (en) System and method for identifying the existence and position of text in visual media content and for determining a subject's interactions with the text
CN110008933A (zh) 一种通用智能阅卷系统和方法
CN105528577B (zh) 基于智能眼镜的识别方法
CN107084991A (zh) 基于机器视觉的石英棒气泡检测及品质分级方法
CN102708716B (zh) 一种答题装置及其考试数据处理方法
CN101866415A (zh) 一种计算机阅卷系统的答题卡识别装置及方法
CN202939608U (zh) 阅卷系统
CN104794948A (zh) 自动阅卷系统及其使用方法
CN103308523B (zh) 多尺度瓶口缺陷检测方法及装置
CN102982316A (zh) 一种对驾驶员非正常驾驶行为的识别装置和方法
CN101901338A (zh) 一种试卷分数统计方法及系统
CN106407936A (zh) 一种阅卷方法和系统
CN103903491A (zh) 一种实现书写检查的方法及装置
CN109740654A (zh) 一种基于深度学习的舌体自动检测方法
CN109360065A (zh) 一种脚本执行方法及装置
CN109997199A (zh) 基于深度学习的结核病检查方法
CN201877012U (zh) 选择性客观题即时阅卷系统
CN204229423U (zh) 一种答题卡识别装置
US20130346060A1 (en) Translation interfacing apparatus and method using vision tracking
CN104331709A (zh) 一种答题卡识别装置及其识别方法
US20170309040A1 (en) Method and device for positioning human eyes
CN104063041B (zh) 一种信息处理方法及电子设备
CN105699386B (zh) 一种采用接触式图像传感器的自动验布标记方法
CN110210040A (zh) 文本翻译方法、装置、设备和可读存储介质
CN103914186A (zh) 图像定位识别系统

Legal Events

Date Code Title Description
C06 Publication
PB01 Publication
C10 Entry into substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
RJ01 Rejection of invention patent application after publication
RJ01 Rejection of invention patent application after publication

Application publication date: 20150204