JP2006350878A - 教材処理装置、教材処理方法および教材処理プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】チェック記号のパターン認識については、そのチェック記号の中心点が、いずれの採点欄に含まれるかを判断して行うようにしているために、中心点が配点欄に入らなかったときなどに対応できない。
【解決手段】採点集計部１２での正誤判定の採点集計において、「○」や「×」等の正誤判定図形と教育用教材２０の各解答欄とを対応付ける際に、正誤判定図形の中心が解答欄２１に入らなかったときなど、対応付けが不可能（エラー）となった場合でも、エラー処理によって確実に対応付けを行うようにする。
【選択図】図１

Description

本発明は、教育機関で用いられる教材（以下、「教育用教材」と記述する）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。

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用紙のような教育用教材を用いることが多い。そして、問題およびその解答欄を含む教育用教材を用いて、その教育用教材（用紙）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。

ところで、教育用教材については、その採点処理の省力化が強く求められている。これに応えるべく、採点処理の省力化を実現するものとしては、例えば、パーソナルコンピュータ（以下、単に「ＰＣ」と記述する）に採点台および採点ペンを接続し、採点台の所定位置に教育用教材を載置した状態で採点ペンによって○×付けを実施することで、ＰＣに対して教育用教材上に記入された解答の位置情報およびその正否情報を入力し得るようにし、これによりＰＣにて教育用教材上の解答についての自動採点を実施するように構成されたシステムが提案されている（例えば、特許文献１参照）。

特開平６−２６６２７８号公報

しかしながら、上記従来技術では、教育用教材についての採点処理にあたって、採点台や採点ペン等といった専用の構成機器を必要とするために、システム全体の構成の複雑化や高コスト化等を招く要因となり、好ましいとは言えない。また、専用の構成機器を必要とすることで、対応可能な教育用教材が限定されてしまい、その教育用教材についての汎用性が制限されてしまうおそれもある。

また、「○」や「×」等のチェック記号のパターン認識については、そのチェック記号の中心点が、いずれの採点欄に含まれるかを判断して行うようにしているために、中心点が配点欄に入らなかったときなどに対応できないという不具合がある。

そこで、本発明は、教育機関で用いられる教育用教材について、その採点処理にあたって専用の構成機器を必要とすることがなく教育用教材についての汎用性を十分に確保することができるとともに、「○」や「×」等のチェック記号のパターン認識にあたって中心点が配点欄に入らなかったときなどにも対応可能な教材処理装置、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。

上記目的を達成するために、本発明では、解答欄を含む教育用教材についての電子データをデータベース手段で保持蓄積する一方、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図形の記入がされた教育用教材に対する画像読み取りを読み取り手段で行って当該教育用教材から画像データを得て、前記データベース手段が保持する電子データと前記読み取り手段が得た画像データとの比較結果に基づいて前記正誤判定図形の形状および記入位置を正誤判定認識手段で認識し、この正誤判定認識手段が認識した正誤判定図形の形状および記入位置を、前記データベース手段が保持蓄積している電子データに含まれる解答欄の位置情報および配点情報と対応させて、当該正誤判定認識手段による認識結果に基づく正誤判定の採点集計を採点集計手段で行う教材処理装置、当該一連の処理を行う教材処理方法、または画像読み取り装置と接続するコンピュータを、上記各手段として機能させる教材処理プログラムにおいて、前記正誤判定図形と前記解答欄とを所定の判定基準を基に対応付ける際に、当該対応付けが不可能な場合は、所定のエラー処理を実行することによって対応付けを行う構成を採っている。

上記構成を採る教材処理装置、教材処理方法または教材処理プログラムにおいて、正誤判定図形と解答欄との対応付けの際に、正誤判定図形の中心が解答欄に入らなかったときなど、対応付けが不可能（エラー）となった場合でも、エラー処理によって確実に対応付けを行うことができる。

本発明によれば、エラー処理によって正誤判定図形と解答欄とを確実に対応付けることができるために、信頼性の高い採点処理を行うことができることとなる。

以下、本発明の実施の形態について図面を参照して詳細に説明する。

図１は、本発明の一実施形態に係る教材処理装置の概略構成例を示すシステム構成図である。図１に示すように、本実施形態に係る教材処理装置は、データベース部１と、画像読み取り部２と、画像データ解析部３と、教材判別部４と、歪み補正部５と、差分抽出部６と、解答者抽出部７と、正誤判定抽出部８と、途切れ補正部９と、図形形状認識部１０と、記入位置算出部１１と、採点集計部１２と、集計結果出力部１３とを有する構成となっている。

かかる教材処理装置において、データベース部１は、本発明におけるデータベース手段に相当し、教育用教材についての電子データを保持蓄積する。

ここで、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２に示すように、教育用教材２０は、教育機関で用いられるテストの答案用紙や練習問題用紙等であり、問題およびその解答欄２１を有している。ただし、教育用教材２０は、少なくとも解答欄２１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２０には、その教育用教材２０を識別特定するための情報が記載された識別情報欄２２と、解答欄２１への解答記入者に関する情報を記載するための解答者情報欄２３とが設けられている。識別情報欄２２には、例えば教育用教材２０の科目、タイトル、適用学年等の情報が予め記載されるものとする。一方、解答者情報欄２３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。

なお、識別情報欄２２には、科目、タイトル、適用学年等の情報の記載に加えて、またはこれらの記載とは別に、教育用教材２０を識別するためのコード情報が識別情報欄２２に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。その具体例の一つとして、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。

このような教育用教材２０についての電子データに関しては、その教育用教材２０における解答欄２１や識別情報欄２２等のレイアウトを特定し得るものであって、かつ、データベース部１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、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２０の電子データは、その教育用教材２０における各解答欄２１についての配点情報を含んでいるものとする。配点情報とは、教育用教材２０上における各解答欄２１について、どの位置に存在する解答欄２１への配点が何点であるかを特定するための情報である。なお、配点は、各解答欄２１毎に異なっていても、あるいは一律であっても構わない。

図１に説明を戻す。画像読み取り部２は、本発明における読み取り手段に相当し、解答欄２１への解答記入、解答者情報欄２３への氏名等の記入および当該解答に対する正誤判定のチェック記号（具体的には、例えば「○」や「×」の図形）の記入が為された教育用教材２０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２０から画像データを得る。

画像データ解析部３は、画像読み取り部２で得られた画像データについて、その解析処理を行う。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。

教材判別部４は、タイトル解析部４１とコード情報解析部４２との少なくとも一方によって構成され、画像データ解析部３での解析処理の結果、特に識別情報欄２２についてのタイトル解析部４１によるタイトル解析またはコード情報解析部４２によるコード解析の少なくとも一方の解析結果を基にして、画像読み取り部２で得られた画像データの元となった教育用教材２０を識別特定する。

このとき、教材判別部４においては、データベース部１が保持蓄積している教育用教材２０の電子データと照らし合わせ、該当する電子データがデータベース部１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する判定を行う。すなわち、教材判別部４は、本発明における教材判別手段に相当し、画像データ解析部３での解析結果から、画像読み取り部２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。

歪み補正部５は、画像読み取り部２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。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。これらの歪補正については、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。あるいは、画像読み取り部２で得られた画像データと、比較対象となるデータベース部１内の電子データとを比較照合し、その画像歪み（傾き、拡縮など）を補正するようにしても良い。

差分抽出部６は、教材判別部４での教育用教材２０の識別特定の結果に基づいて、画像読み取り部２で得られ、歪み補正部５での歪み補正処理後の画像データと、その比較対象となるデータベース部１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。なお、差分抽出処理の手法自体については、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。

解答者抽出部７は、出席番号情報切り出し部７１と手書きＯＣＲ(Optical Character Reader)部７２との少なくとも一方、好ましくは両方から構成され、画像データ解析部３での解析処理の結果を基にしつつ、差分抽出部６に抽出された差分のうち、解答者情報欄２３についての差分に対し、その差分からの出席番号情報切り出し部７１による文字情報抽出や手書きＯＣＲ部７２による文字認識処理等を通じて、画像読み取り部２で読み取り対象となった教育用教材における解答者情報を抽出する。解答者情報としては、解答記入者の学級、出席番号、氏名等といった、解答記入者を識別するための情報が挙げられる。

正誤判定抽出部８は、画像データ解析部３での解析処理の結果を基にしつつ、差分抽出部６に抽出された差分から、さらに正誤判定の記入内容を抽出する。正誤判定の記入内容の抽出は、例えば差分抽出部６での抽出結果に対する色成分認識処理を通じて、所定色成分についてのものを抽出することによって行えばよい。何故ならば、正誤判定の記入は、一般に、赤色で行われるからである。

途切れ補正部９は、正誤判定抽出部８での抽出結果に対して途切れ補正処理を行う。ここに、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。

図形形状認識部１０は、正誤判定抽出部８で抽出され、途切れ補正部９で途切れ補正が為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正誤判定の記入内容を認識する。形状認識は、正誤判定のチェック記号、例えば「○」や「×」等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。すなわち、図形形状認識部１０は、正誤判定の記入内容が「正解（○）」または「不正解（×）」であるかを認識するものである。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するようにしてもよい。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が挙げられる。

記入位置算出部１１は、図形形状認識部１０にて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２０上における記入位置を算出する。記入位置の算出は、例えば教育用教材２０上における座標解析によって行えばよい。図形形状認識部１０および記入位置算出部１１は、本発明における正誤判定認識手段を構成している。

採点集計部１２は、本発明における採点集計手段に相当し、図形形状認識部１０による正誤判定の記入内容の認識結果と、記入位置算出部１１による正誤判定の記入位置の算出結果と、データベース部１が保持蓄積している教育用教材２０の電子データに含まれる当該教育用教材２０の各解答欄２１についての配点情報とを基にして、画像読み取り部２が画像読み取りを行った教育用教材２０について、その教育用教材２０に記入された正誤判定の採点集計を行う。

この採点集計を行う際に、採点集計部１２は、「○」や「×」等の正誤判定図形（チェック記号）と教育用教材２０の各解答欄２１とを対応付ける処理を行い、またこの対応付け処理において、対応付けが不可能（エラー）と判断した場合に、そのエラーに対する処理（以下、「エラー処理」と記述する）を行う。このエラー処理における具体的な処理は本発明の特徴とするところであり、後で詳細に説明する。

集計結果出力部１３は、採点集計部１２による採点集計の結果を、解答者抽出部７が抽出した解答者情報と関連付けて出力する。なお、集計結果出力部１３による出力先としては、本教材処理装置と接続するデータベース装置３１またはファイルサーバ装置３２など、教育用教材２０についての採点集計結果を管理するものが挙げられる。

なお、以上説明した各構成要素、即ちデータベース部１〜集計結果出力部１３のうち、画像読み取り部２については、画像読み取り装置としての機能を有した複写機、複合機あるいはスキャナ装置を利用して実現することが考えられる。その場合に、自動原稿搬送装置（Automatic Document Feeder；ＡＤＦ）が付設されていると、複数の教育用教材に対する画像読み取りを連続的に行うことができる。

また、画像読み取り部２を除く他の各構成要素、即ちデータベース部１、画像データ解析部３〜集計結果出力部１３については、例えばＰＣのように、所定プログラムを実行することによって情報記憶処理機能、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を利用して実現することが考えられる。

その場合に、データベース部１、画像データ解析部３〜集計結果出力部１３の実現に必要となる所定プログラムは、予めＰＣ内にインストールしておくことが考えられる。ただし、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よく、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、画像読み取り装置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可能である。

（教材処理方法の処理手順）
次に、以上のように構成された本実施形態に係る教材処理装置（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、すなわち本発明に係る教材処理方法の処理手順の一例について、図３の説明図を参照して説明する。図３は、本発明に係る教材処理装置における処理動作例を示す説明図である。

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２３への氏名等の情報の記入および解答欄２１への解答記入が為され、さらに教師等によって各解答欄２１に記入された解答に対する「○」や「×」等の正誤判定のチェック記号（図形）が記入された教育用教材２０について、画像読み取り部２が画像読み取りを行って、その教育用教材２０からの画像データを得る（ステップＳ１０１）。

このとき、ＡＤＦを用いれば、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２０について、一括して画像読み取りを行って、各教育用教材２０から連続的に画像データを得ることができる。そして、画像読み取りによって得られた画像データについては、一旦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。

その後は、各教育用教材２０から得られたそれぞれの画像データに対して、順次、以下のような自動採点処理が行われる（ステップＳ１０２）。

すなわち、ある一つの教育用教材２０から得られた画像データについて、画像データ解析部３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４が教育用教材２０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２２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４において、画像読み取り部２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。

なお、この識別特定は、画像読み取り部２が画像読み取りを行った複数の教育用教材２０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２０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２０についてのみ行えばよい。

教材判別部４が電子データを特定すると、データベース部１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、これを差分抽出部６へ受け渡す。

また、ある一つの教育用教材２０から得られた画像データについては、歪み補正部５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、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ことを目的として、画像読み取り部２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われる。

そして、差分抽出部６は、データベース部１から受け渡された電子データと、画像読み取り部２で得られ、歪み補正部５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。この差分抽出によって、解答者情報欄２３および各解答欄２１への記入内容、並びに各解答欄２１に対する正誤判定の記入内容が抽出されることになる。

差分抽出部６が差分を抽出すると、その後は、解答者抽出部７が、その差分に対する文字認識処理等を通じて、画像読み取り部２で読み取り対象となった教育用教材における解答者情報を抽出する。これにより、ある一つの教育用教材２０に解答を記入した解答記入者の学級、出席番号、氏名等を特定することが可能となる。

また、差分抽出部６による差分抽出結果に対しては、各解答欄２１への正誤判定の記入内容を抽出するために、その差分抽出結果から正誤判定抽出部８がさらに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。

ただし、一般に、教育用教材２０上での「○」や「×」等の正誤判定の図形記入は、問題文、各解答欄２１を特定する枠、各解答欄２１への解答記入内容等に重ねて行われることが多い。そのため、正誤判定抽出部８による所定色成分の抽出結果は、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おそれがある。このことから、正誤判定抽出部８による所定色成分の抽出結果に対しては、途切れ補正部９が途切れ補正処理を行う。

（途切れ補正の一例）
ここで、途切れ補正部９による途切れ補正処理について、図４のフローチャートに沿って説明する。図４は、途切れ補正の処理手順の一例を示すフローチャートである。

途切れ補正処理にあたっては、正誤判定抽出部８による所定色成分の抽出結果、すなわち「○」や「×」等の図形である筈の抽出結果に対して、細線化処理を実行し（ステップＳ２０１）、さらに端点抽出処理を実行する（ステップ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、接続処理済みと判定するまで（ステップＳ２０３）、以下のような処理を実行する。すなわち、先ず、未処理の端点を一つ選択し（ステップＳ２０４）、その選択した端点（以下、「第一端点」と記す）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」と記す）をさらに選択する（ステップＳ２０５）。

そして、対応する端点（第二端点）が有るか否かを判断し（ステップＳ２０６）、対応する端点があれば、第一端点と第二端点とを互いに接続し（ステップＳ２０７）、次いで第一端点および第二端点をいずれも処理済みにする（ステップＳ２０８）。一方、対応する端点が第二端点で無ければ、端点間の接続は行わずに、第一端点を処理済みにする（ステップ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（ステップＳ２０３〜Ｓ２０９）。これにより、例えば図５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、「○」の図形における途切れ部分が補正されることになる。

（途切れ補正の他の例）
図６は、途切れ補正部９による途切れ補正の処理手順の他の例を示すフローチャートである。途切れ補正処理の他の例では、正誤判定抽出部８による所定色成分の抽出結果の他に、歪み補正部５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、歪み補正部５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（ステップＳ３０１）。ただし、差分抽出部６による差分抽出または正誤判定抽出部８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、正誤判定抽出部８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（ステップＳ３０２）、さらに端点抽出処理を実行する（ステップ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、接続処理済みと判定するまで（ステップＳ３０４）、以下のような処理を実行する。

先ず、未処理の端点を一つ選択し（ステップ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（ステップＳ３０６）。次いで対応する端点（第二端点）が有るか否かを判断する（ステップＳ３０７）。

そして、対応する端点があれば、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（ステップ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。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し（ステップＳ３０９）、次いで第一端点および第二端点をいずれも処理済みにする（ステップＳ３１０）。

一方、重なり部分がなければ、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（ステップ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（ステップＳ３０４〜Ｓ３１１）。

これにより、例えば図７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が選択されるが、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。

以上のような途切れ補正部９による途切れ補正処理の後は、図形形状認識部１０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するようにしてもよい。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。

そして、図形形状認識部１０での正誤判定の記入内容に対する形状認識が終わると、それを受けて、記入位置算出部１１は、正誤判定の記入内容について、その教育用教材２０上における記入位置を算出する。

なお、図形形状認識部１０による形状認識の際には、「○」または「×」の図形を構成する連続画素群を一つに纏めて取り扱うために、その連続画素群に対して識別子を付与すべく、一般的な画像処理技術であるラベリング処理が行われている。このことから、記入位置認識部１１による位置算出の際にも、そのラベリング処理の結果を利用して、「○」や「×」の図形を構成する連続画素群を一つの纏まりとして取り扱う。

（正誤判定記入位置の算出）
ここで、記入位置算出部１１による正誤判定記入位置の算出処理について、図８のフローチャートに沿って説明する。図８は、正誤判定記入位置の算出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算出処理にあたっては、教育用教材２０上には正誤判定のチェック記号が複数記入されていることから、先ず、そのチェック記号についてのカウント数Ｋを「１」に設定する（ステップＳ４０１）。これにより、カウント数Ｋが教育用教材２０上に存在し得るチェック記号の数、すなわち解答欄２１の数を超えるまでは（ステップＳ４０２）、予め定められた走査順で検出されるチェック記号（「○」や「×」の図形）について、一つ目から順にその位置が算出されることとなる。

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（ステップ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（ステップＳ４０４）。

具体的には、算出対象となる図形（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、すなわちチェック記号の記入位置の算出結果とする。

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（ステップＳ４０５）、教育用教材２０上に存在する全てのチェック記号について算出するまで繰り返して実行する（ステップＳ４０２〜Ｓ４０５）。

このようにして、記入位置算出部１１がチェック記号の記入位置を算出した後は、採点集計部１２が正誤判定の採点集計を行う。このとき、採点集計部１２は、図形形状認識部１０による正誤判定の記入内容の認識結果と、記入位置算出部１１による正誤判定の記入位置の算出結果と、データベース部１が保持蓄積している教育用教材２０の電子データに含まれる当該教育用教材２０の各解答欄２１についての配点情報とを基にして、その採点集計を行う。

ただし、チェック記号の記入は、一般に教育用教材２０上の各解答欄２１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２１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２１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。何故ならば、正誤判定の採点集計は、各解答欄２１に対応するチェック記号の記入結果を明確にした上で、正誤判定の内容（正解／不正解）および各解答欄２１についての配点に基づいて行われるからである。

（正誤判定の採点集計）
このことから、採点集計部１２では、図９のフローチャートに沿った処理手順で、正誤判定の採点集計を行う。図９は、正誤判定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。

すなわち、採点集計部１２は、「○」または「×」といった正誤判定図形（チェック記号）の外接矩形と、教育用教材２０上で解答欄２１となる領域との重なり面積を求め（ステップＳ５０１）、その重なり面積（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２１とを互いに対応付ける（ステップＳ５０２）。

次いで、対応付けが可能であるか否かを判断する（ステップＳ５０３）。ここでは、重なり面積の外接矩形に対する比が所定閾値以上の場合は対応付けが可能であると判断し、所定閾値未満の場合には、重なる部分が小さいことから、対応付けが不可能（エラー）と判断する。そして、対応付けが可能と判断した場合には、対応付けられた正誤判定図形を当該解答欄２１に対して記入された正誤判定結果とする（ステップＳ５０４）。

具体的には、正誤判定図形が「○」であれば、これに対応する解答欄２１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２１についての配点加算を行わない。このような採点集計を教育用教材２０上の全ての解答欄２１について行う。

一方、対応付けが不可能（エラー）と判断した場合は、エラー処理を行い（ステップＳ５０５）、しかる後ステップＳ５０４の処理へ移行する。ここで、対応付けが不可能となる場合としては、対応付けられていない解答欄２１と正誤判定図形とが有る場合、複数の正誤判定図形が対応付けられている解答欄２１が有る場合、未対応の解答欄２１と未対応の正誤判定図形の数が異なる場合などが挙げられる。

なお、教育用教材２０上で解答欄２１となる領域は、各解答欄２１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２０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。

（エラー処理）
続いて、正誤判定図形と解答欄２１との対応付けにおいて、対応付けが不可能と判断したときのエラー処理について、図１０のフローチャートに沿って説明する。図１０は、正誤判定図形と解答欄２１との対応付けにおけるエラー処理の処理手順の一例を示すフローチャートである。

先ず、対応付けられていない解答欄２１と正誤判定図形が同数か否かを判断し（ステップＳ６０１）、同数と判断した場合は、未対応の解答欄２１と未対応の正誤判定図形の距離が所定閾値以内か否かを判断する（ステップＳ６０２）。そして、未対応の解答欄２１と未対応の正誤判定図形の距離が所定閾値以内であれば、未対応同士を対応付け（ステップＳ６０３）、しかる後図９のフローチャートにおけるステップＳ５０４の処理へ移行する。

なお、ここでは、対応付けられていない解答欄２１と正誤判定図形が有る場合に、未対応の解答欄２１と未対応の正誤判定図形の距離が所定閾値以内の未対応同士を対応付けるとしたが、距離が所定閾値以内であるか否かに拘わらず、図９のステップＳ５０１で求めた結果を基に、未対応の正誤判定図形が少しでも未対応の解答欄２１の領域に重なっていればそれらを対応付けるやり方も一つの処理の仕方として考えられる。

一方、未対応の解答欄２１と未対応の正誤判定図形の距離が所定閾値を超える場合は、対応付けの判定基準を一定の割合で緩め（ステップＳ６０４）、しかる後図９のフローチャートにおけるステップＳ５０３の処理に戻って、全体を別な判定基準で再度対応付けを行う。

上述したステップＳ６０１→ステップＳ６０２→ステップＳ６０４→ステップＳ５０３の一連の処理を複数回繰り返すことで、二段階に限らず、三段階以上の多段階の対応付け処理を行うことも可能である。

ステップＳ６０１で対応付けられていない解答欄２１と正誤判定図形が無いと判断した場合は、複数の正誤判定図形が対応付けられている解答欄２１が有るか否かを判断し（ステップＳ６０５）、有る場合には、図１１（Ａ）に示すように、対応付けられた正誤判定図形の形状認識結果が全て同じであるか否か、すなわち対応付けられた正誤判定図形の形状が全て「○」か、あるいは「×」か判断する（ステップＳ６０６）。

対応付けられた正誤判定図形の形状認識結果が全て同じであれば、複数の正誤判定図形が対応付けられている解答欄２１と位置的に近く、未対応の解答欄２１を検索し（ステップＳ６０７）、次いで複数の正誤判定図形が対応付けられている解答欄２１と検索した解答欄２１の各々に対して同じ形状認識結果、すなわち複数の正誤判定図形を記入し（ステップＳ６０８）、しかる後図９のフローチャートにおけるステップＳ５０４の処理へ移行する。

ここで、周辺の未対応解答欄に同じ形状認識結果を記入するのは次の理由による。すなわち、例えば図１１（Ｂ）に示すように、隣り合う二つの解答欄にそれぞれ「○」が記入されるべきところ、誤って一方の解答欄への記入位置がずれて、他方の解答欄に「○」が二つ記入されたとすると、正誤判定図形の形状認識結果が同じであることから、他方の解答欄に記入された２つの「○」の一つを一方の解答欄へ記入することが当初の採点結果に合致するからである。

一方、対応付けられた正誤判定図形の形状認識結果が同じでなければ、一定の基準で一つに絞り込む処理を行う。具体的には、周辺の対応付けられていない解答欄とグループ化し（ステップＳ６０９）、次いで重複量が同じでかつ正誤判定図形が異なるために領域を狭めて、対応付けの判定基準を厳しくし（ステップＳ６１０）、しかる後図９のフローチャートにおけるステップＳ５０３の処理に戻って、未対応となった正誤判定図形の対応付け処理を行う。すなわち、二段階の対応付け処理により、図１１（Ｂ）、（Ｃ）に示すように、解答欄２１の中心から最も近い正誤判定図形が選択されて対応付けが行われる。

上述したステップＳ６０１→ステップＳ６０５→ステップＳ６０６→ステップＳ６０９→ステップＳ６１０→ステップＳ５０３の一連の処理を複数回繰り返すことで、二段階に限らず、三段階以上の多段階の対応付け処理を行うことも可能である。

なお、ここでは、複数の正誤判定図形が対応付けられている解答欄が有る場合に、対応付けられた正誤判定図形の形状認識結果が全て同じであるか否かによって、位置的に近い未対応の解答欄を検索し、次いでその検索した解答欄に同じ形状認識結果を記入したり、あるいは対応付けの判定基準を一定の割合で厳しくして再度対応付けを行ったりするとしたが、次のような処理のやり方も考えられる。

すなわち、複数の正誤判定図形が対応付けられている解答欄についてのみ、別な基準、例えば解答欄の中心からの距離を基準として設定して判定し直し、当該基準によって複数の正誤判定図形を一つに絞った後、未対応の正誤判定図形と未対応の解答欄とを対応付けるようにするやり方である。このとき、一つに絞って余った正誤判定図形については、近くの未対応の解答欄と対応付けるようにすれば良い。

最後に、ステップＳ６０５で複数の正誤判定図形が対応付けられている解答欄２１が無いと判断した場合は、未記入や差分抽出ミスなどが原因として考えられることから、例えば、「正誤判定図形が対応付けられていない解答欄がある」旨のメッセージを表示したり、あるいはアラームを発したりするなどによって警告を出し（ステップＳ６１２）、しかる後図９のフローチャートにおけるステップＳ５０４の処理へ移行する。

（解答欄位置領域情報）
図１２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２０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２１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、データベース部１内に予め保持蓄積されている。

（正誤判定の採点集計）
ここで、採点集計部１２による正誤判定の採点集計について、図１３のフローチャートに沿ってさらに詳しく説明する。図１３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２０上には正誤判定のチェック記号が複数記入されていることから、先ず、そのチェック記号についてのカウント数Ｋを「１」に設定する（ステップＳ７０１）。これにより、カウント数Ｋが教育用教材２０上に存在し得るチェック記号の数、すなわち解答欄２１の数を超えるまでは（ステップＳ７０２）、予め定められた走査順で検出される正誤判定のチェック記号（「○」や「×」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「×」のチェック記号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（ステップＳ７０３）。また、解答欄２１の数（＝問題数）についてのカウント数Ｐを「１」に設定し（ステップＳ７０４）、そのカウント数Ｐを教育用教材２０上に存在する問題数と比較する（ステップＳ７０５）。

そして、カウント数Ｐが教育用教材２０上に存在する問題数以下であれば、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（ステップＳ７０６）。次いで、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（ステップＳ７０７）。次いで、カウント数Ｐの値をインクリメントする（ステップＳ７０８）。このような処理を、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（ステップＳ７０５〜Ｓ７０８）。

その後は、比Ｒ（Ｐ）の最大値を求め、これを「Ｍａｘ」とし（ステップＳ７０９）、次いで重なり面積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（ステップＳ７１０）。そして、最大値Ｍａｘの値が所定閾値Ｔｈ未満であるか否かを判断する（ステップＳ７１１）。最大値Ｍａｘの値が所定閾値Ｔｈ未満の場合には、正誤判定図形と解答欄２１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（ステップＳ７１２）。

これに対して、最大値Ｍａｘの値が所定閾値Ｔｈ以上であれば、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（ステップＳ７１３）。その判定結果が「○」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（ステップＳ７１４）。また、判定結果が「×」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（ステップＳ７１５）。

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（ステップＳ７１６）、教育用教材２０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（ステップＳ７０２〜Ｓ７１５）。以上のような処理を経ることで、採点集計部１２からは、教育用教材２０上に記入された正誤判定の採点集計の結果が、問題別採点結果として出力されるのである。

（問題別採点結果）
図１４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２０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、採点集計部１２から出力されるものである。

採点集計部１２から問題別採点結果が出力されると、その後は、集計結果出力部１３がその問題別採点結果、すなわち採点集計部１２による採点集計の結果を、解答者抽出部７が抽出した解答者情報と関連付けて、教材処理装置と接続するデータベース装置３１またはファイルサーバ装置３２に対して出力する（図３におけるステップＳ１０３の処理）。これにより、データベース装置３１またはファイルサーバ装置３２では、教育用教材２０についての採点集計結果を、例えば一覧形式で管理または利用することが可能となる。

以上説明したように、教材処理装置、教材処理方法また教材処理プログラムにおいて、正誤判定の記入がされた教育用教材２０から読み取った画像データと、その教育用教材２０についての電子データ、すなわち解答欄２１への解答記入および当該解答に対する正誤判定の記入がされていないものについてのデータとを比較し、互いの差分から正誤判定の記入内容を認識して、その正誤判定の採点集計を行うようにしたことで、正誤判定が記入された教育用教材２０に対する画像読み取りを行えば、その記入された正誤判定について採点結果の自動集計を行うことができるために、教育用教材２０についての採点処理の省力化を図ることができることとなる。

しかも、教育用教材２０から読み取った画像データを基にするため、例えば、複写機、複合機またはスキャナ装置によって実現されるスキャン機能と、ＰＣ等のコンピュータ機器が有する情報記憶処理機能、画像処理機能および演算処理機能とがあれば、装置構成を実現することができ、専用の構成機器を必要とすることもない。

つまり、本実施形態に係る教材処理装置、教材処理方法または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２０について、その採点処理の省力化を実現することが可能となるのに加えて、その採点処理にあたって専用の構成機器を必要とせず、しかも対応可能な教育用教材２０についての汎用性を十分に確保することができる。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。

また、本実施形態に係る教材処理装置、教材処理方法または教材処理プログラムでは、正誤判定の記入内容として、当該正誤判定の記入図形形状および記入位置の両方を認識するようになっており、さらにはその記入図形形状および記入位置の認識結果を、電子データに含まれる解答欄２１の位置情報および配点情報と対応させて、正誤判定の採点集計を行うようになっている。

つまり、正誤判定の記入位置を算出し、これを解答欄２１の位置情報と対応させているので、教育用教材２０上で解答欄２１がどのようにレイアウトされていても、その教育用教材２０に記入された正誤判定に対する採点集計を行い得るようになる。しかも、単に位置情報だけではなく、配点情報とも対応させるので、例えば解答欄２１によって配点が異なるような教育用教材２０についても、正誤判定に対する採点集計を行うことが可能となる。

特に、本実施形態に係る教材処理装置、教材処理方法または教材処理プログラムでは、正誤判定の採点集計において、「○」や「×」等の正誤判定図形（チェック記号）と教育用教材２０の各解答欄２１とを対応付ける際に、正誤判定図形の中心が解答欄２１に入らなかったときなど、対応付けが不可能（エラー）となった場合に、先述した一連のエラー処理によって確実に対応付けを行うことができるため、より正確な正誤判定の採点集計、すなわちより信頼性の高い採点処理を行うことができることとなる。

なお、上記実施形態では、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。例えば、歪み補正処理や途切れ補正処理等は、必ずしも必須ではない。

また、正誤判定の採点集計にあたって、各解答欄２１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２１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ったりすることも考えられる。

このように、本発明は、上記実施形態での構成に対し、その要旨を逸脱しない範囲内で適宜変更することが可能である。

本発明の一実施形態に係る教材処理装置の概略構成例を示すシステム構成図である。 教育用教材の一具体例を示す説明図である。 本発明の一実施形態に係る教材処理装置における処理動作例を示す説明図である。 途切れ補正の処理手順の一例を示すフローチャートである。 途切れ補正処理の一例の説明図である。 途切れ補正の処理手順の他の例を示すフローチャートである。 途切れ補正処理の他の例の説明図である。 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。 正誤判定図形と解答欄との対応付けにおけるエラー処理の処理手順の一例を示すフローチャートである。 複数の正誤判定図形が対応付けられている場合のエラー処理の説明図である。 解答欄位置領域情報の一具体例を示す説明図である。 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。 問題別採点結果の一具体例を示す説明図である。

符号の説明

１…データベース部、２…画像読み取り部、３…画像データ解析部、４…教材判別部、５…歪み補正部、６…差分抽出部、７…解答者抽出部、８…正誤判定抽出部、９…途切れ補正部、１０…図形形状認識部、１１…記入位置算出部、１２…採点集計部、１３…集計結果出力部、２０…教育用教材、２１…解答欄、２２…識別情報欄、２３…解答者情報欄、３１…データベース装置、３２…ファイルサーバ装置

Claims (8)

1. 解答欄を含む教育用教材についての電子データを保持蓄積するデータベース手段と、
   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図形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読み取り手段と、
   前記データベース手段が保持する電子データと前記読み取り手段が得た画像データとの比較結果に基づいて前記正誤判定図形の形状および記入位置を認識する正誤判定認識手段と、
   前記正誤判定認識手段が認識した正誤判定図形の形状および記入位置を、前記データベース手段が保持蓄積している電子データに含まれる解答欄の位置情報および配点情報と対応させて、当該正誤判定認識手段による認識結果に基づく正誤判定の採点集計を行う採点集計手段とを備え、
   前記採点集計手段は、前記正誤判定図形と前記解答欄とを所定の判定基準を基に対応付ける際に、当該対応付けが不可能な場合は、所定のエラー処理を実行することによって対応付けを行う
   ことを特徴とする教材処理装置。
2. 前記採点集計手段は、対応付けられていない前記解答欄と、対応付けられていない前記正誤判定図形とがある場合に、当該解答欄と当該正誤判定図形との距離が所定閾値以内であるもの同士を対応付ける
   ことを特徴とする請求項１記載の教材処理装置。
3. 前記採点集計手段は、対応付けられていない前記解答欄と、対応付けられていない前記正誤判定図形とがある場合に、対応付けに用いた判定基準を緩めて再度対応付けを行う
   ことを特徴とする請求項１記載の教材処理装置。
4. 前記採点集計手段は、複数の正誤判定図形が一つの解答欄に対して対応付けられる場合に、前記複数の正誤判定図形の認識結果が全て同じであれば、前記一つの解答欄の周辺に位置し、対応付けられていない解答欄に前記複数の正誤判定図形の認識結果を記入する
   ことを特徴とする請求項１記載の教材処理装置。
5. 前記採点集計手段は、前記複数の正誤判定図形の認識結果が同じでなければ、前記判定基準を厳しくして再度対応付けを行う
   ことを特徴とする請求項４記載の教材処理装置。
6. 前記採点集計手段は、前記解答欄の数と前記正誤判定図形の数とが異なる場合に、警告を出す
   ことを特徴とする請求項１記載の教材処理装置。
7. 解答欄を有した教育用教材についての電子データをデータベース内に保持蓄積させる第１ステップと、
   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図形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２ステップと、
   前記第１ステップで保持した電子データと前記第２ステップで得た画像データとの比較結果に基づいて前記正誤判定図形の形状および記入位置を認識する第３ステップと、
   前記第３ステップで認識した正誤判定図形の形状および記入位置を、前記第１ステップで保持した電子データに含まれる解答欄の位置情報および配点情報と対応させて、当該第３ステップでの認識結果に基づく正誤判定の採点集計を行う第４ステップとを含み、
   前記第４ステップでは、前記正誤判定図形と前記解答欄とを所定の判定基準を基に対応付ける際に、当該対応付けが不可能な場合は、所定のエラー処理を実行することによって対応付けを行う
   ことを特徴とする教材処理方法。
8. 解答欄を有し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画像読み取り装置と接続するコンピュータを、
   解答欄を含む教育用教材についての電子データを保持蓄積するデータベース手段と、
   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図形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読み取り手段と、
   前記データベース手段が保持する電子データと前記読み取り手段が得た画像データとの比較結果に基づいて前記正誤判定図形の形状および記入位置を認識する正誤判定認識手段と、
   前記正誤判定認識手段が認識した正誤判定図形の形状および記入位置を、前記データベース手段が保持蓄積している電子データに含まれる解答欄の位置情報および配点情報と対応させて、当該正誤判定認識手段による認識結果に基づく正誤判定の採点集計を行うとともに、前記正誤判定図形と前記解答欄とを所定の判定基準を基に対応付ける際に、当該対応付けが不可能な場合は、所定のエラー処理を実行することによって対応付けを行う採点集計手段
   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。
   

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