JP6704016B2 - Answer scoring system, program and method - Google Patents

Answer scoring system, program and method Download PDF

Info

Publication number
JP6704016B2
JP6704016B2 JP2018132056A JP2018132056A JP6704016B2 JP 6704016 B2 JP6704016 B2 JP 6704016B2 JP 2018132056 A JP2018132056 A JP 2018132056A JP 2018132056 A JP2018132056 A JP 2018132056A JP 6704016 B2 JP6704016 B2 JP 6704016B2
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
answer
image
data
column
correct
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.)
Active
Application number
JP2018132056A
Other languages
Japanese (ja)
Other versions
JP2020009345A (en
Inventor
隆彦 小池
隆彦 小池
石川 隆
隆 石川
Original Assignee
スキャネット株式会社
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 スキャネット株式会社 filed Critical スキャネット株式会社
Priority to JP2018132056A priority Critical patent/JP6704016B2/en
Publication of JP2020009345A publication Critical patent/JP2020009345A/en
Application granted granted Critical
Publication of JP6704016B2 publication Critical patent/JP6704016B2/en
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Description

本発明は選択式答案や記述式答案など、解答者の答案用紙から取得した画像を用いた自動採点技術に関する。
The present invention relates to an automatic scoring technique using an image acquired from an answerer's answer sheet such as a selective answer or a descriptive answer.

答案採点について、答案用紙をイメージスキャナに通して画像を取り込み、この画像をコンピュータの表示装置に表示させて採点することが実用化されている。
このような答案の採点技術に関し、解答記入位置と採点画像の相対位置および解答記入位置に基づいて、採点画像を情報処理で配置することが知られている(たとえば、特許文献1)。
また、この情報処理に関し、多数の答案用紙をイメージスキャナで取り込み、ひとつの答案用紙から多数の解答イメージを切り出して問題ごとにファイルし、問題番号入力に基づき、採点者にその解答イメージをモニター表示して提供することが知られている(たとえば、特許文献2)。
Regarding answer scoring, it has been put into practical use that the answer sheet is passed through an image scanner to capture an image, and the image is displayed on a display device of a computer for scoring.
With regard to the scoring technique for such an answer, it is known to arrange the scoring image by information processing based on the relative position of the answer writing position and the scoring image and the answer writing position (for example, Patent Document 1).
Regarding this information processing, a large number of answer sheets are captured by an image scanner, a large number of answer images are cut out from one answer sheet, filed for each question, and the answer image is displayed on the monitor by the grader based on the question number input. It is known to provide it (for example, Patent Document 2).

特開2015−167001号公報JP, 2005-167001, A 特開2000−122517号公報JP-A-2000-122517

ところで、答案用紙から正答や解答をイメージスキャナで取り込んで画像化すれば、その解答データを複数に分散して突き合わせるといった情報処理が可能である。しかし、その画像データをPCの表示装置に表示し、それを採点者が目視で手動採点するのであれば、答案用紙を直に採点することと大差ない。つまり、採点者の疲労度や過誤を軽減することができないという課題がある。
解答者が答案用紙に記載する文字は千差万別であり、これを画像化しても、画像から文字やデータに変換して直接評価することは容易ではないし、採点精度を低下させることになるという課題がある。
そこで、本発明の目的は上記課題に鑑み、採点者の労力軽減とともに、採点精度を高め、その迅速化を図ることにある。
By the way, if a correct answer or an answer is taken in from an answer sheet with an image scanner and is made into an image, it is possible to perform information processing such that the answer data is dispersed and collated. However, if the image data is displayed on the display device of the PC and the grader visually scores it, it is not much different from scoring the answer sheet directly. That is, there is a problem that it is not possible to reduce the degree of fatigue of the grader or the error.
The answerers have a wide variety of characters on the answer sheet, and it is not easy to convert the images into characters or data for direct evaluation even if this is converted into an image, and the scoring accuracy will be reduced. There is a problem called.
Therefore, in view of the above problems, an object of the present invention is to reduce the labor of a scoring person, improve the scoring accuracy, and speed up the scoring.

上記目的を達成するため、本発明の答案採点システムの一側面によれば、答案用紙をスキャニングして答案画像に変換するスキャナと、前記スキャナから取り込んだ前記答案画像中から直線で囲まれた四角形を抽出し、該抽出された前記四角形に解答欄が設定されると、この設定された前記解答欄毎に前記解答欄の内側におけるピクセル数を算出して、ピクセル数が所定値以下の前記解答欄を空欄と認識して誤答と判定し、ピクセル数が所定値を超える前記解答欄について、前記解答欄毎に前記答案画像から検出したエッジ部分に対して膨張、収縮処理を行い、前記答案画像から所定の長さ以上且つ所定範囲の角度にある直線を不要要素として削除した後、前記答案画像と認識した文字の相違度が閾値よりも小さい前記答案画像中の文字要素を登録し、該文字要素を変換して解答データを取得し、前記答案画像から取得した正答データと前記解答データを対比して一致、不一致を判定し、前記解答欄に関係付けて正誤情報を生成する処理部と、前記正誤情報を付した答案画像を提示する情報提示部とを備える。
この答案採点システムにおいて、さらに、前記処理部は、前記答案画像の濃淡を評価し、ピクセル輝度が閾値以下であれば黒化、ピクセル輝度が閾値を超えていれば白化の二値化処理を施し、前記答案画像の濃淡分布を際立たせてよい
の答案採点システムにおいて、さらに、前記答案画像から前記解答データへの変換に閾値を設定し、該閾値を前記解答データの前記正答データへの一致、不一致の判定結果に応じて変更してよい。
In order to achieve the above object, according to one aspect of the answer scoring system of the present invention, a scanner for scanning an answer sheet and converting it into an answer image, and a rectangle surrounded by a straight line in the answer image captured from the scanner. extracts and answer column in the rectangle issued extract is set, by calculating the number of pixels in the inside of the answer column for each the set the answer column, before the number of pixels is less than a predetermined value SL It determines that wrong answer recognizes the answer column blank, for the answer column of pixels exceeds a predetermined value, for each of the answer columns, rows physician expansion, contraction processing on the edge portion detected from the answers images After deleting, as an unnecessary element, a straight line having a predetermined length or more and an angle within a predetermined range from the answer image, the character element in the answer image in which the difference between the characters recognized as the answer image is smaller than a threshold value is registered. Then, the character elements are converted to obtain answer data, the correct answer data obtained from the answer image and the answer data are compared to determine match or mismatch, and correct/incorrect information is generated in association with the answer column. A processing unit and an information presenting unit that presents the answer image with the correctness information attached thereto are provided.
In this answer scoring system, the processing unit further evaluates the lightness and shade of the answer image, and performs binarization processing of blackening if the pixel brightness is below a threshold value and whitening if the pixel brightness exceeds the threshold value. The grayscale distribution of the answer image may be emphasized .
In this answer scoring system, further, the set threshold value from the answer image conversion to the answer data, matching the threshold value to the correct data of the answer data, may be changed according to mismatch decision result ..

上記目的を達成するため、本発明のプログラムの一側面によれば、コンピュータに実現させるプログラムであって、スキャナから取り込んだ答案画像中から直線で囲まれた四角形を抽出し、該抽出された前記四角形に解答欄が設定されると、この設定された前記解答欄毎に前記解答欄の内側におけるピクセル数を算出して、ピクセル数が所定値以下の前記解答欄を空欄と認識して誤答と判定し、ピクセル数が所定値を超える前記解答欄について、前記解答欄毎に前記答案画像から検出したエッジ部分に対して膨張、収縮処理を行い、前記答案画像から所定の長さ以上且つ所定範囲の角度にある直線を不要要素として削除した後、前記答案画像と認識した文字の相違度が閾値よりも小さい前記答案画像中の文字要素を登録し、該文字要素を変換して解答データを取得する機能と、前記答案画像から取得した正答データと前記解答データを対比して一致、不一致を判定する機能と、前記解答欄に関係付けて正誤情報を生成する機能と、前記正誤情報を付した答案画像データを提示する機能とを前記コンピュータで実現させる。
このプログラムにおいて、さらに、前記答案画像の濃淡を評価する機能と、ピクセル輝度が閾値以下であれば黒化、ピクセル輝度が閾値を超えれば白化の二値化処理を施し、前記答案画像の濃淡分布を際立たせる機能とを含んでよい
のプログラムにおいて、さらに、前記答案画像から前記解答データへの変換に閾値を設定する機能と、該閾値を前記解答データの前記正答データへの一致、不一致の判定結果に応じて変更する機能とを含んでよい。
In order to achieve the above object, according to one aspect of the program of the present invention, it is a program to be realized by a computer, wherein a rectangle surrounded by a straight line is extracted from an answer image captured by a scanner, and the extracted rectangle is extracted. If answer column in a square is set, by calculating the number of pixels in the inside of the answer column for each the set the answer column, erroneous confirmed number of pixels and blank pre SL answer column of less than a predetermined value determines that the answer for the answer column of pixels exceeds a predetermined value, for each of the answer columns, the expansion for the detected edge portion from the answer image, shrinking processes have rows, wherein the answer images predetermined length After deleting a straight line that is above and within an angle of a predetermined range as an unnecessary element, the character element in the answer image in which the degree of difference between the recognized character and the character recognized in the answer image is smaller than a threshold value is registered, and the character element is converted. A function of acquiring answer data, a function of comparing the correct answer data and the answer data acquired from the answer image to determine whether they match or not, a function of generating correctness information in association with the answer column, and the correctness The function of presenting answer image data with information is realized by the computer.
In this program, further, the function of evaluating the shade of the answer image, and the binarization processing of blackening if the pixel brightness is less than the threshold value, and whitening if the pixel brightness exceeds the threshold value, and the density distribution of the answer image May be included .
In this program, further the ability to set the threshold value for the conversion of answers image to the answer data, matching the threshold value to the correct data of the answer data, a function of changing in accordance with a mismatch determination result May be included.

上記目的を達成するため、本発明の答案採点方法の一側面によれば、コンピュータによって実現される答案採点方法であって、前記コンピュータが、答案用紙をスキャニングし、前記答案用紙を答案画像に変換する工程と、スキャナから取り込んだ前記答案画像中から直線で囲まれた四角形を抽出し、該抽出された前記四角形に解答欄が設定されると、この設定された前記解答欄毎に前記解答欄の内側におけるピクセル数を算出して、ピクセル数が所定値以下の前記解答欄を空欄と認識して誤答と判定し、ピクセル数が所定値を超える前記解答欄について、前記解答欄毎に前記答案画像から検出したエッジ部分に対して膨張、収縮処理を行い、前記答案画像から所定の長さ以上且つ所定範囲の角度にある直線を不要要素として削除した後、前記答案画像と認識した文字の相違度が閾値よりも小さい前記答案画像中の文字要素を登録し、該文字要素を変換して解答データを取得し、前記答案画像から取得した正答データと前記解答データを対比して一致、不一致を判定し、前記解答欄に関係付けて正誤情報を生成する工程と、前記正誤情報を付した答案画像を提示する工程とを含む各工程を実行する。
According to one aspect of the answer scoring method of the present invention for achieving the above object, there is provided a computer-implemented answer scoring method, wherein the computer scans an answer sheet and converts the answer sheet into an answer image. And a step of extracting a quadrangle surrounded by a straight line from the answer image captured by the scanner, and an answer column is set in the extracted quadrangle , the answer column is set for each of the set answer columns. calculates the number of pixels in the inner, determines that wrong answer by recognizing the number of pixels and blank pre SL answer column of less than a predetermined value, for the answer column of pixels exceeds a predetermined value, for each of the answer column the expansion to the edge portion detected from answer image, it has rows contraction processing, after deleting a straight line at an angle of predetermined length or more and a predetermined range from the answer image as an unnecessary element was recognized as the answer image The character element in the answer image in which the degree of dissimilarity of the characters is smaller than the threshold value is registered, the answer data is acquired by converting the character element, and the correct answer data and the answer data acquired from the answer image are compared and matched. , Each step including a step of determining a mismatch and generating correctness/incorrectness information in association with the answer column, and a step of presenting an answer image with the correctness/incorrectness information attached thereto.

本発明によれば、次のいずれかの効果が得られる。
(1) 記述式解答または選択式解答のいずれを問わず、答案用紙から正答画像または解答画像を取得し、画像の文字変換により採点するので、採点者の労力を軽減でき、採点効率を高めることができる。
(2) 答案用紙から取得した正答と解答を対比して一致、不一致を判定し、その判定結果として設問に関係付けて解答に正誤情報を付すので、採点者はその採点結果を迅速に把握することができる。
According to the present invention, any one of the following effects can be obtained.
(1) Regardless of whether it is a descriptive answer or a selective answer, the correct answer image or the answer image is acquired from the answer sheet, and the characters are converted into characters for scoring, so the labor of the grader can be reduced and the scoring efficiency can be improved. You can
(2) The correct answer and answer obtained from the answer sheet are compared to determine whether they match or not, and as a result of the determination, the answer is associated with the question and the correct or incorrect information is added to the answer, so the grader can quickly grasp the graded result. be able to.

第一の実施の形態に係る採点システムを示す図である。It is a figure which shows the scoring system which concerns on 1st embodiment. 採点システムの処理シーケンスを示す図である。It is a figure which shows the processing sequence of a scoring system. 第二の実施の形態に係る採点システムを示す図である。It is a figure which shows the scoring system which concerns on 2nd embodiment. 採点システムの処理シーケンスを示す図である。It is a figure which shows the processing sequence of a scoring system. 第三の実施の形態に係る採点システムを示す図である。It is a figure which shows the scoring system which concerns on 3rd embodiment. 採点システムの処理シーケンスを示す図である。It is a figure which shows the processing sequence of a scoring system. 一実施例に係る採点システムを示す図である。It is a figure which shows the scoring system which concerns on one Example. 答案用紙の表面側を示す図である。It is a figure which shows the front side of an answer sheet. 答案用紙の裏面側を示す図である。It is a figure which shows the back surface side of an answer sheet. 答案画像の二値化処理を示す図である。It is a figure which shows the binarization process of an answer image. 答案データの自動採点の処理手順を示すフローチャートである。It is a flow chart which shows the processing procedure of automatic scoring of answer data. 答案フォルダを示す図である。It is a figure which shows an answer folder. 採点の処理手順を示すフローチャートである。It is a flow chart which shows the processing procedure of scoring. Aは解答欄正答文字種フォルダを示す図、Bは解答欄正誤フォルダを示す図である。A is a diagram showing an answer column correct answer character type folder, and B is a diagram showing an answer column correct/incorrect folder. 不要要素の削除処理手順を示すフローチャートである。It is a flow chart which shows a deletion processing procedure of an unnecessary element. 元画像を示す図である。It is a figure which shows an original image. 元画像から線を除去した後の画像を示す図である。It is a figure which shows the image after removing the line from the original image. エッジ検出後の画像を示す図である。It is a figure which shows the image after edge detection. 膨張処理後の画像を示す図である。It is a figure which shows the image after an expansion process. 収縮処理後の画像を示す図である。It is a figure which shows the image after a contraction process. 文字認識に用いる画像を示す図である。It is a figure which shows the image used for character recognition. 不要要素の除去前後の画像を示す図である。It is a figure which shows the image before and after removal of an unnecessary element. 膨張処理および収縮処理を示す図である。It is a figure which shows expansion processing and contraction processing.

〔第一の実施の形態〕
図1は、第一の実施の形態に係る採点システムを示している。図1に示す構成は一例であり、斯かる構成に本発明が限定されるものではない。
この採点システム2はたとえば、記述式解答や選択式解答を含む答案を自動的に採点するシステムである。この採点システム2にはイメージスキャナ4、処理部6、記憶部8、操作入力部10および情報提示部12が含まれ、これらは一例としてインターネットなどネットワークを介して接続されてよい。
[First Embodiment]
FIG. 1 shows a scoring system according to the first embodiment. The configuration shown in FIG. 1 is an example, and the present invention is not limited to such a configuration.
The scoring system 2 is, for example, a system for automatically scoring answers including descriptive answers and selection answers. The scoring system 2 includes an image scanner 4, a processing unit 6, a storage unit 8, an operation input unit 10 and an information presenting unit 12, which may be connected via a network such as the Internet as an example.

イメージスキャナ4は、処理部6により制御され、答案用紙をスキャニングして画像データの答案データに変換し、この答案データを処理部6に提供する。この答案データには正解を表す正答データ、解答者が提出した答案の解答データの双方が含まれる。
処理部6はたとえば、パーソナルコンピュータ(PC)などの情報処理装置である。この処理部6による情報処理には、a)画像取込み処理14、b)登録処理16、c)データ変換処理18、d)判定処理20、e)正誤情報生成処理22などが含まれる。
The image scanner 4 is controlled by the processing unit 6, scans the answer sheet, converts it into answer data of image data, and provides this answer data to the processing unit 6. This answer data includes both correct answer data representing the correct answer and answer data of the answer submitted by the answerer.
The processing unit 6 is, for example, an information processing device such as a personal computer (PC). The information processing by the processing unit 6 includes a) image capture processing 14, b) registration processing 16, c) data conversion processing 18, d) determination processing 20, e) correct/incorrect information generation processing 22, and the like.

記憶部8にはOS(Operating System)の他、採点システム2で用いられる情報が格納される。この記憶部8にはf)答案フォルダ32、g)採点フォルダ34などが格納される。
操作入力部10は採点システム2に必要な情報入力に用いられ、この操作入力部10にはたとえば、キーボードやマウスの他、情報提示部12の表示画面に設置されたタッチパネルなどが含まれる。
情報提示部12は採点システム2における入力画像や採点結果画像を表示し、この情報提示部12にはたとえば、LCD(Liquid Crystal Display)が用いられる。
In addition to the OS (Operating System), the storage unit 8 stores information used in the scoring system 2. The storage unit 8 stores f) answer folder 32, g) scoring folder 34, and the like.
The operation input unit 10 is used for inputting information necessary for the scoring system 2. The operation input unit 10 includes, for example, a keyboard and a mouse, and a touch panel installed on the display screen of the information presenting unit 12.
The information presenting unit 12 displays the input image and the scoring result image in the scoring system 2, and the information presenting unit 12 uses, for example, an LCD (Liquid Crystal Display).

<処理部6による情報処理>
a)画像取込み処理14
イメージスキャナ4が答案用紙をスキャニングして読み込み、画像データからなる答案データに変換する。この画像取込み処理14では、イメージスキャナ4から出力された答案データが処理部6に取り込まれる。
<Information processing by the processing unit 6>
a) Image capture processing 14
The image scanner 4 scans and reads the answer sheet and converts it into answer data consisting of image data. In the image capturing process 14, the answer data output from the image scanner 4 is captured by the processing unit 6.

b)登録処理16
この登録処理16では、処理部6の制御により実行し、イメージスキャナ4から処理部6に取り込まれた答案データを記憶部8に登録する。この答案データの登録は試験実施者、解答者または設問に関係付けられて行われる。
c)データ変換処理18
このデータ変換処理18では、処理部6が答案データ(画像データ)を文字データに変換する。このデータ変換では、正答画像から正答文字を表す正答データが生成され、解答画像から解答文字を表す解答データが生成される。正答データは設問に関係付けられて記憶部8に格納され、解答データは解答者に関係付けられて記憶部8に格納される。
b) Registration process 16
This registration processing 16 is executed under the control of the processing unit 6 and the answer data taken into the processing unit 6 from the image scanner 4 is registered in the storage unit 8. The registration of the answer data is performed in association with the tester, the answerer, or the question.
c) Data conversion process 18
In this data conversion process 18, the processing unit 6 converts the answer data (image data) into character data. In this data conversion, the correct answer data representing the correct answer character is generated from the correct answer image, and the answer data representing the answer character is generated from the answer image. The correct answer data is stored in the storage unit 8 in association with the question, and the answer data is stored in the storage unit 8 in association with the answerer.

d)判定処理20
この判定処理20では処理部6により、設問に対する答案中の解答が正答であるかを判定する。つまり、特定の設問について、解答データが正答データと一致していれば、「正答」の判定となり、解答データが正答データと不一致であれば、「誤答」の判定となる。つまり、解答データは、解答画像から変換された文字コードであり、正答データも同様に文字コードである。これら文字コードが一致していれば、「正答」の判定となり、不一致であれば、「誤答」の判定となる。
この判定処理20の結果は、解答者に関係付けられて記憶部8に格納される。
d) Judgment processing 20
In this determination processing 20, the processing unit 6 determines whether the answer in the answer to the question is a correct answer. That is, for a specific question, if the answer data matches the correct answer data, the judgment is "correct answer", and if the answer data does not match the correct answer data, judgment is "wrong answer". That is, the answer data is a character code converted from the answer image, and the correct answer data is also a character code. If these character codes match, the judgment is "correct answer", and if they do not match, the judgment is "wrong answer".
The result of the determination process 20 is stored in the storage unit 8 in association with the answerer.

e)正誤情報生成処理22
この正誤情報生成処理22は処理部6により実行し、判定処理20の判定結果に連動して正誤情報を生成する。この正誤情報の生成には、判定結果である正誤を表す情報生成と、正誤表示の生成が含まれる。前者は、解答者および答案の設問に関係付けて生成し、記憶部8に格納する。後者は、答案画像の解答欄に関係付けて表示する正誤表示である。
e) Correct/wrong information generation process 22
The correctness/incorrectness information generation process 22 is executed by the processing unit 6, and correctness/incorrectness information is generated in association with the determination result of the determination process 20. The generation of the correctness/incorrectness information includes generation of information indicating correctness/incorrectness as a determination result and generation of correctness/incorrectness display. The former is generated in association with the answerer and the question of the answer, and is stored in the storage unit 8. The latter is a correct/incorrect display displayed in association with the answer column of the answer image.

<記憶情報>
f)答案フォルダ32
答案フォルダ32にはイメージスキャナ4で取り込まれた答案データが格納される。
g)採点フォルダ34
採点フォルダ34には、正答文字データ、解答文字データ、判定結果情報などが格納される。
<memorized information>
f) Answer folder 32
The answer folder 32 stores answer data captured by the image scanner 4.
g) Scoring folder 34
In the scoring folder 34, correct answer character data, answer character data, determination result information, etc. are stored.

<処理シーケンス>
図2は、採点システム2の処理シーケンスを示している。この処理シーケンスは、答案の採点処理のプログラムまたは採点方法の一例である。この処理シーケンスにおいて、Sは処理の工程、Sに付した番号は工程順の一例である(以下、同様)。
この採点システム2では採点に当たり、処理部6およびイメージスキャナ4を起動し、イメージスキャナ4で答案用紙をスキャニングして読み取り(S101)、正答画像または解答画像を表す画像データからなる答案データに変換する(S102)。
<Processing sequence>
FIG. 2 shows a processing sequence of the scoring system 2. This processing sequence is an example of the answer scoring processing program or scoring method. In this processing sequence, S is a processing step, and the numbers given to S are examples of the order of steps (the same applies hereinafter).
In the scoring system 2, upon scoring, the processing unit 6 and the image scanner 4 are activated, the image scanner 4 scans and reads the answer sheet (S101), and converts it into answer data composed of image data representing a correct answer image or an answer image. (S102).

処理部6は、イメージスキャナ4から答案データを取得し(S103)、データ変換処理を行う(S104)。このデータ変換処理では、答案データを文字データに変換し、正答画像から正答データ、解答画像から解答データが生成される。この答案データは処理部6により記憶部8に格納される。
処理部6は、正答データと解答データの一致、不一致を判定し(S105)、判定結果情報とともに正誤表示を生成する(S106)。この正誤表示の生成の後、処理部6は正誤表示を付した提示情報を生成し、情報提示部12に提供する(S107)。
情報提示部12は、処理部6から提供された提示情報を提示する(S108)。
The processing unit 6 acquires the answer data from the image scanner 4 (S103) and performs a data conversion process (S104). In this data conversion process, the answer data is converted into character data, and correct answer data is generated from the correct answer image and answer data is generated from the correct answer image. The answer data is stored in the storage unit 8 by the processing unit 6.
The processing unit 6 determines whether the correct answer data and the answer data match or not (S105), and generates a correct/incorrect display together with the determination result information (S106). After the generation of the correct/incorrect display, the processing unit 6 generates the presentation information with the correct/incorrect display and provides it to the information presenting unit 12 (S107).
The information presentation unit 12 presents the presentation information provided by the processing unit 6 (S108).

<第一の実施の形態の効果>
この第一の実施の形態によれば、次の効果が得られる。
(1) 答案用紙から答案データ(画像データ)を取得し、正答画像から正答データまたは解答画像から解答データを生成させ、正答データおよび解答データを共通のたとえば、文字コードで両者の一致、不一致を判定し、正答または誤答の判定を自動的に行うことができる。
(2) 判定結果とともに、解答欄に関係付けて正誤表示を生成するので、採点者は設問の正否を容易に認識できる。
<Effects of First Embodiment>
According to the first embodiment, the following effects can be obtained.
(1) Acquire answer data (image data) from the answer sheet, generate correct answer data from the correct answer image or answer data from the answer image, and share the correct answer data and answer data with a common character code, for example It is possible to make a judgment and automatically make a correct answer or an incorrect answer.
(2) Since the correct/incorrect display is generated in association with the answer column along with the judgment result, the grader can easily recognize whether the question is correct or not.

〔第二の実施の形態〕
図3は、第二の実施の形態に係る採点システムを示している。図3において、図1と同一部分には同一符号を付してある。図3に示す構成は一例であり、斯かる構成に本発明が限定されるものではない。
解答者が提出する答案用紙に記載された解答は文字の濃淡、崩れなど千差万別である。斯かる答案用紙から取得する答案データには解答者による文字の濃淡や崩れなどの不安定要素が解答画像からの解答データの変換精度を低下させ、解答が正答であるにも拘らず、誤答となる場合を無視できない。斯かる不都合を回避するため、第二の実施の形態に係る採点システム2では、処理部6の情報処理にh)濃淡評価処理24、i)二値化処理26が加えられている。
[Second embodiment]
FIG. 3 shows a scoring system according to the second embodiment. 3, the same parts as those in FIG. 1 are designated by the same reference numerals. The configuration shown in FIG. 3 is an example, and the present invention is not limited to such a configuration.
The answer written on the answer sheet submitted by the answerer is inconsistent, such as shading and collapse of letters. In the answer data acquired from such answer sheets, unstable elements such as shading and collapse of characters by the answerer reduce the conversion accuracy of the answer data from the answer image, and the answer is incorrect, but the answer is incorrect. You cannot ignore the case. In order to avoid such an inconvenience, in the scoring system 2 according to the second embodiment, the information processing of the processing unit 6 is added with h) shade evaluation processing 24 and i) binarization processing 26.

<処理部6による情報処理>
h)濃淡評価処理24
処理部6は、データ変換処理18の前に答案データに対して濃淡評価処理24を実行し、答案画像の濃淡を判断する。ここで、濃淡評価について、「濃」とは背景画像に対して文字画像のコントラストが際立っている場合であり、「淡」とは背景画像に対して文字画像のコントラストが低く紛らわしい場合である。
<Information processing by the processing unit 6>
h) Shading evaluation processing 24
The processing unit 6 executes the lightness/darkness evaluation processing 24 on the answer data before the data conversion processing 18, and judges the lightness/darkness of the answer image. Here, regarding the light and shade evaluation, “dark” means that the contrast of the character image with respect to the background image is outstanding, and “light” means that the contrast of the character image with respect to the background image is low and confusing.

i)二値化処理26
処理部6は、濃淡評価処理24の結果から二値化処理26を行う。この二値化処理26は答案データに対するコントラストの強調処理の一例である。つまり、「淡」から「濃」へのグラデーション画像に対し、ピクセル輝度に段階値を設定する。たとえば、ピクセル輝度が閾値を超えていれば白とし、その輝度が閾値以下であれば黒とする二値化処理による強調処理を実行する。
i) Binarization processing 26
The processing unit 6 performs binarization processing 26 based on the result of the grayscale evaluation processing 24. The binarization process 26 is an example of a contrast enhancement process for answer data. That is, a step value is set for the pixel brightness for a gradation image from “light” to “dark”. For example, if the pixel brightness exceeds the threshold value, it is white, and if the brightness is less than the threshold value, it is black.

<処理シーケンス>
図4は、濃淡評価処理24および二値化処理26を含む採点システム2の処理シーケンスを示している。
この採点システム2ではイメージスキャナ4による答案用紙の読み取り(S201)、答案データへの変換(S202)の後、処理部6がイメージスキャナ4から答案データを取得する(S203)。
<Processing sequence>
FIG. 4 shows a processing sequence of the scoring system 2 including the gradation evaluation processing 24 and the binarization processing 26.
In this scoring system 2, after the answer sheet is read by the image scanner 4 (S201) and converted into answer data (S202), the processing unit 6 acquires the answer data from the image scanner 4 (S203).

処理部6は、取得した答案データの濃淡評価を行い(S204)、この濃淡評価の結果に応じてデータの二値化処理を行う(S205)。つまり、答案データは二値化処理によって濃淡の際立った答案データに変換される。
処理部6は、二値化処理の後、データ変換処理を行う(S206)。このデータ変換処理は既述の処理(S104)と同様であるので、その説明を割愛する。
処理部6は、正答データと解答データの一致、不一致の判定(S207)、判定結果情報とともに正誤表示の生成(S208)、この正誤表示の生成の後、正誤表示を付した提示情報の生成を行い、この提示情報を情報提示部12に提供する(S209)。情報提示部12は、処理部6から提供された提示情報を提示する(S210)。
The processing unit 6 evaluates the shade of the acquired answer data (S204), and binarizes the data according to the result of the shade evaluation (S205). That is, the answer data is converted into the answer data in which the shade is outstanding by the binarization process.
After the binarization process, the processing unit 6 performs a data conversion process (S206). This data conversion process is the same as the above-described process (S104), and therefore its explanation is omitted.
The processing unit 6 determines whether the correct answer data and the answer data match or not (S207), generates a correct/incorrect display together with the determination result information (S208), and, after the correct/incorrect display is generated, generates the presentation information with the correct/incorrect display. Then, the presentation information is provided to the information presenting unit 12 (S209). The information presentation unit 12 presents the presentation information provided by the processing unit 6 (S210).

<第二の実施の形態の効果>
この第二の実施の形態によれば、第一の実施の形態の効果に加えて次の効果が得られる。
(1) 答案データにある濃淡の影響を回避でき、答案データの文字コードへの変換精度を高めることができ、結果として、正答または誤答の判定精度が高められる。
(2) 採点者は答案用紙の濃淡による影響を事前にチェックする作業から開放されるので、採点労力の軽減とともに、採点処理の効率化を図ることができる。
<Effects of Second Embodiment>
According to the second embodiment, the following effects can be obtained in addition to the effects of the first embodiment.
(1) It is possible to avoid the influence of shading in the answer data, improve the accuracy of converting the answer data into a character code, and as a result, increase the accuracy of determining a correct answer or an incorrect answer.
(2) Since the grader is freed from the work of checking the influence of the shade of the answer sheet in advance, it is possible to reduce the scoring labor and to improve the efficiency of the scoring process.

〔第三の実施の形態〕
図5は、第三の実施の形態に係る採点システムを示している。図5において、図1と同一部分には同一符号を付してある。図5に示す構成は一例であり、斯かる構成に本発明が限定されるものではない。
解答者が提出する答案用紙に記載された解答には不完全な消去による文字の一部など、解答文字以外の不要要素が残留している場合がある。斯かる答案用紙から取得する答案データには不要要素が解答画像からの解答データへの変換精度を低下させ、解答が正答であるにも拘らず、誤答となる場合を無視できない。斯かる不都合を回避するため、第三の実施の形態に係る採点システム2では、処理部6の情報処理にj)不要要素削除処理30が加えられている。
[Third Embodiment]
FIG. 5 shows a scoring system according to the third embodiment. 5, the same parts as those in FIG. 1 are designated by the same reference numerals. The configuration shown in FIG. 5 is an example, and the present invention is not limited to such a configuration.
The answer written on the answer sheet submitted by the answerer may include unnecessary elements other than the answer character, such as a part of the character due to incomplete deletion. In the answer data acquired from such an answer sheet, an unnecessary element deteriorates the conversion accuracy of the answer image into the answer data, and it is not possible to ignore the case where the answer is a correct answer although it is a correct answer. In order to avoid such an inconvenience, in the scoring system 2 according to the third embodiment, j) unnecessary element deletion processing 30 is added to the information processing of the processing unit 6.

<処理部6による情報処理>
j)不要要素削除処理30
処理部6は不要要素削除処理30の実行により、答案データ(答案画像)から認識すべき文字要素以外の不要要素を答案データから削除し、この答案データでデータ変換処理18を実行する。
<Information processing by the processing unit 6>
j) Unnecessary element deletion processing 30
By executing the unnecessary element deletion processing 30, the processing unit 6 deletes unnecessary elements other than the character elements to be recognized from the answer data (answer image) from the answer data, and executes the data conversion processing 18 with this answer data.

<処理シーケンス>
図6は、不要要素削除処理30を含む採点システム2の処理シーケンスを示している。
この処理シーケンスには処理部6を通じて答案データから不要要素を削除し、その後のデータの登録を行う。この登録は記憶部8に行う処理が含まれる。不要要素は、答案に生じる不完全な消去による文字の一部など、残留する解答文字以外の汚れなどを想定すればよい。
処理部6は、イメージスキャナ4による答案用紙の読み取り(S301)、答案データへの変換(S302)の後、処理部6がイメージスキャナ4から答案データを取得する(S303)。
<Processing sequence>
FIG. 6 shows a processing sequence of the scoring system 2 including the unnecessary element deletion processing 30.
In this processing sequence, unnecessary elements are deleted from the answer data through the processing unit 6, and the subsequent data is registered. This registration includes the processing performed in the storage unit 8. The unnecessary elements may be assumed to be stains other than the remaining answer characters, such as a part of characters due to incomplete deletion in the answer sheet.
The processing unit 6 reads the answer sheet by the image scanner 4 (S301) and converts it into answer data (S302), and then the processing unit 6 acquires the answer data from the image scanner 4 (S303).

処理部6は、答案データから不要要素を削除し、答案データを登録する(S304)。この不要要素が削除されたデータ変換処理を行う(S305)。このデータ変換処理は既述の処理(S104)と同様であるので、その説明を割愛する。
処理部6は、正答データと解答データの一致、不一致の判定(S306)、判定結果情報とともに正誤表示の生成(S307)、この正誤表示の生成の後、正誤表示を付した提示情報の生成を行い、この提示情報を情報提示部12に提供する(S308)。情報提示部12は、処理部6から提供された提示情報を提示する(S309)。
The processing unit 6 deletes unnecessary elements from the answer data and registers the answer data (S304). A data conversion process in which this unnecessary element is deleted is performed (S305). This data conversion process is the same as the above-described process (S104), and therefore its explanation is omitted.
The processing unit 6 determines whether the correct answer data and the answer data match or not (S306), generates a correct/incorrect display together with the determination result information (S307), and, after generating the correct/incorrect display, generates the presentation information with the correct/incorrect display. Then, the presentation information is provided to the information presenting unit 12 (S308). The information presentation unit 12 presents the presentation information provided by the processing unit 6 (S309).

<第三の実施の形態の効果>
この第三の実施の形態によれば、第一の実施の形態の効果に加えて次の効果が得られる。
(1) 答案データから汚れなどの不要要素を情報処理で削除でき、答案データの文字コードへの変換精度を高めることができ、結果として、正答または誤答の判定精度が高められる。
(2) 採点者は答案用紙の汚れなどの不要要素による影響を事前にチェックする作業から開放されるので、採点労力の軽減とともに、採点処理の効率化を図ることができる。
<Effects of the third embodiment>
According to the third embodiment, the following effects can be obtained in addition to the effects of the first embodiment.
(1) Unnecessary elements such as stains can be deleted from the answer data by information processing, the accuracy of converting the answer data into a character code can be improved, and as a result, the accuracy of determining a correct answer or an incorrect answer can be improved.
(2) Since the grader is freed from the work of checking in advance the effects of unnecessary elements such as stains on the answer sheet, the scoring effort can be reduced and the scoring process can be made more efficient.

図7のAは、一実施例に係る採点システムを示している。図7のAにおいて、図1と同一部分には同一符号を付してある。
この採点システム2には、イメージスキャナ4、PC(パーソナルコンピュータ)36が備えられる。PC36には処理部6、キーボード38、モニター40などが含まれ、これらはネットワーク42によって連係されている。
この実施例の採点システム2は既述した第1の実施の形態、第2の実施の形態および第3の実施の形態の一例であり、各実施の形態で既述した機能を備えている。
イメージスキャナ4は、PC36と連動し、答案用紙をスキャニングし、答案用紙から画像データである答案データを取得し、この答案データをPC36に提供する。このイメージスキャナ4には複写機能やファックス機能を有する複合機の画像読取り部を利用してもよい。
キーボード38は操作入力部10(図1)の一例である。操作入力部10は、このキーボード38とともに、またはキーボード38に代え、マウスなどのユーザーインターフェイスの他、モニター40の表示画面に設置されるタッチパネルでもよい。
モニター40は情報提示部12の一例であり、たとえば、LCDを用いればよいし、モニターとともにプリンタを併用してもよい。
FIG. 7A shows a scoring system according to one embodiment. In FIG. 7A, the same parts as those in FIG. 1 are designated by the same reference numerals.
The scoring system 2 includes an image scanner 4 and a PC (personal computer) 36. The PC 36 includes a processing unit 6, a keyboard 38, a monitor 40, etc., which are linked by a network 42.
The scoring system 2 of this example is an example of the above-described first embodiment, second embodiment, and third embodiment, and has the functions described in each embodiment.
The image scanner 4 interlocks with the PC 36, scans the answer sheet, acquires answer data which is image data from the answer sheet, and provides the answer data to the PC 36. The image scanner 4 may be an image reading unit of a multifunction machine having a copying function and a fax function.
The keyboard 38 is an example of the operation input unit 10 (FIG. 1). The operation input unit 10 may be a user interface such as a mouse together with the keyboard 38 or instead of the keyboard 38, or a touch panel installed on the display screen of the monitor 40.
The monitor 40 is an example of the information presenting unit 12, and for example, an LCD may be used, or a printer may be used together with the monitor.

<採点システム2のハードウェア>
図7のBは、採点システム2のハードウェアを示している。図7のBにおいて、図7のAと同一部分には同一符号を付してある。
PC36には処理部6、記憶部8、入出力部44が備えられる。処理部6は記憶部8にあるOSや採点プログラムを実行する。
記憶部8にはOS、採点プログラムなどを記憶する記憶素子が備えられる。この記憶素子にはROM(Read-Only Memory)やRAM(Random-Access Memory)が含まれる。この記憶部8には答案フォルダ32や採点フォルダ34などが格納される。
<Hardware of scoring system 2>
B of FIG. 7 shows the hardware of the scoring system 2. 7B, the same parts as those in FIG. 7A are denoted by the same reference numerals.
The PC 36 includes a processing unit 6, a storage unit 8, and an input/output unit 44. The processing unit 6 executes the OS and the scoring program stored in the storage unit 8.
The storage unit 8 is provided with a storage element that stores an OS, a scoring program, and the like. The storage element includes a ROM (Read-Only Memory) and a RAM (Random-Access Memory). An answer folder 32, a grading folder 34, etc. are stored in the storage unit 8.

<答案用紙46>
図8は、答案用紙46の表面側、図9はその裏面側を示している。この答案用紙46は、答案用紙の一例であり、斯かる構成に本発明が限定されるものではない。
この答案用紙46の表面46−1はいわゆるマークシートと称される紙面を構成している。この表面46−1には、テーパカット48、位置決めマーク50、識別子52、氏名欄54、日付欄56、属性欄58、60、解答者識別欄62、解答欄64−1、64−2、64−3が印刷されている。
<answer sheet 46>
FIG. 8 shows the front side of the answer sheet 46, and FIG. 9 shows the back side thereof. The answer sheet 46 is an example of the answer sheet, and the present invention is not limited to such a configuration.
The front surface 46-1 of the answer sheet 46 constitutes a so-called mark sheet. On this surface 46-1, taper cut 48, positioning mark 50, identifier 52, name field 54, date field 56, attribute fields 58 and 60, answerer identification field 62, answer fields 64-1, 64-2 and 64. -3 is printed.

テーパカット48は答案用紙46の天地識別に用いられる。位置決めマーク50はスキャニングされた際の答案データにおける、答案用紙46の識別子52、氏名欄54、日付欄56、属性欄58、60、解答者識別欄62、解答欄64−1、64−2、64−3の位置などを特定するためのアライメント情報に用いられる。
識別子52は、答案用紙46の型番などの識別情報である。氏名欄54には解答者の氏名が記入される。日付欄56には試験の実施日が記入される。属性欄58、60には答案用紙46が模範解答(正答)か受験者の解答かの識別するための属性が記入される。
解答者識別欄62には解答者の所属や番号などの識別情報が格納される。解答欄64−1、64−2、64−3には設問ごとに解答番号およびマーク記入部が備えられ、解答者により該当する解答番号を塗りつぶすなどにより解答できる。
The taper cut 48 is used to identify the answer sheet 46 upside down. The positioning mark 50 is the identifier 52 of the answer sheet 46, the name column 54, the date column 56, the attribute columns 58 and 60, the answerer identification column 62, the answer columns 64-1 and 64-2 in the answer data 46 when scanned. It is used for alignment information for specifying the position of 64-3.
The identifier 52 is identification information such as the model number of the answer sheet 46. The name of the answerer is entered in the name field 54. The date field 56 is filled in with the date of implementation of the test. In the attribute columns 58 and 60, attributes for identifying whether the answer sheet 46 is the model answer (correct answer) or the examinee's answer are entered.
The answerer identification field 62 stores identification information such as the affiliation and number of the answerer. The answer columns 64-1, 64-2, 64-3 are provided with an answer number and a mark writing section for each question, and the answerer can answer by filling in the corresponding answer number.

この答案用紙46の裏面46−2はいわゆる記入式シートと称される紙面を構成している。この裏面46−2には、テーパカット48、位置決めマーク50、識別子52、領域枠66、記入式解答欄68−1、68−2、68−3が印刷されている。テーパカット48、位置決めマーク50、識別子52は既述の通りであるので、その説明を割愛する。領域枠66は記入式解答欄68−1、68−2、68−3を特定する領域を表す包囲線である。この領域枠66には上側を特定するための識別情報として「用紙タテ 上」、横側を特定するための識別情報として「用紙ヨコ 上」が表示されている。
記入式解答欄68−1、68−2、68−3には設問を表す番号および記入部が備えられ、解答者により文字が記入される。
The back surface 46-2 of the answer sheet 46 constitutes a so-called fill-in type sheet surface. A taper cut 48, a positioning mark 50, an identifier 52, an area frame 66, and fill-in type answer columns 68-1, 68-2, 68-3 are printed on the back surface 46-2. Since the taper cut 48, the positioning mark 50, and the identifier 52 are as described above, the description thereof will be omitted. The area frame 66 is an envelope line that represents an area that specifies the fill-in-type answer columns 68-1, 68-2, and 68-3. In the area frame 66, "paper vertical top" is displayed as identification information for specifying the upper side, and "paper horizontal top" is displayed as identification information for specifying the lateral side.
The fill-in type answer columns 68-1, 68-2, 68-3 are provided with numbers and entry portions representing questions, and letters are entered by the answerer.

<答案用紙46の処理の仕組み>
イメージスキャナ4で答案用紙46をスキャニングすれば、識別子52により答案用紙46の型番を選択できる。この型番が登録済であれば、答案用紙46の読取りが行える。この場合、表面46−1、裏面46−2の両面であれば、表面46−1の画像、裏面46−2の画像から両面用紙であることを判断し、その組合せが異なっていれば、読取りエラーと判断できる。この答案用紙46の読取り処理では、答案用紙46が上下逆でも問題なく処理可能である。
<Mechanism of processing of answer sheet 46>
If the answer sheet 46 is scanned by the image scanner 4, the model number of the answer sheet 46 can be selected by the identifier 52. If this model number is registered, the answer sheet 46 can be read. In this case, if both the front surface 46-1 and the back surface 46-2 are on both sides, it is judged from the image on the front surface 46-1 and the image on the back surface 46-2 that the paper is double-sided, and if the combination is different, the reading is performed. It can be judged as an error. In the reading process of the answer sheet 46, it is possible to process the answer sheet 46 upside down without any problem.

なお、答案用紙46の型番を用いれば、次の情報を取得できる。
ア)片面か両面かの区別
イ)片面の場合は、表面46−1の識別子の解析値
ウ)両面の場合は、表面46−1の識別子の解析値と裏面46−2の識別子の解析値の双方
エ)解答欄の位置、解答欄の選択数、解答欄数、解答欄の属性、個人識別、楕円マークやチェックマークおよび記述解答
The following information can be acquired by using the model number of the answer sheet 46.
A) Distinction between single-sided and double-sided a) In the case of single-sided, the analysis value of the identifier of the front surface 46-1 c) In the case of double-sided, the analysis value of the identifier of the front surface 46-1 and the analysis value of the rear surface 46-2 Both) The position of the answer column, the number of answer columns selected, the number of answer columns, the attributes of the answer column, the individual identification, the elliptical mark and the check mark, and the descriptive answer.

<答案データにおける手書き文字の二値化処理>
図10のAは手書き文字、図10のBは答案データ、図10のCは二値化処理における中間段階データ、図10のDは二値化処理された文字データを示している。
答案用紙46の裏面46−2の記入式解答欄68−1の解答「ア」について、図10のAに示すように、解答者は掠れ文字で解答「ア」を記入した状態である。この解答「ア」は、片仮名の「ア」を彷彿とさせるも、各要素は白に近い要素から黒と認識する要素までグラデーションのある濃淡状態を呈している。
このような手書き文字をスキャニングしてイメージスキャナ4から処理部6に取り込むと、図10のBに示すように、段階的な濃淡を持つ画像データに変換される。画像データは、説明上、4段階の濃淡(輝度)で示している。「ア」について、輝度レベルで各部を示すと、輝度レベルL1(=最も淡い)、L2(=やや淡い)、L3(=やや濃い)、L4(=最も濃い)の部分で構成される。
<Binary processing of handwritten characters in answer data>
10A shows handwritten characters, FIG. 10B shows answer data, FIG. 10C shows intermediate stage data in the binarization process, and D in FIG. 10 shows the binarized character data.
Regarding the answer "A" in the entry type answer field 68-1 on the back surface 46-2 of the answer sheet 46, the answerer is in a state in which the answer "A" is written in blurred characters as shown in A of FIG. The answer "A" is reminiscent of the katakana "A", but each element has a gradation state from an element close to white to an element recognized as black.
When such a handwritten character is scanned and taken into the processing unit 6 from the image scanner 4, it is converted into image data having a gradation of gradation as shown in B of FIG. The image data is shown in four shades (luminance) for the sake of explanation. Regarding "a", when each part is shown by a brightness level, it is composed of brightness level L1 (=lightest), L2 (=lightest), L3 (=lightest), and L4 (=darkest).

この画像データに二値化処理を施すと、輝度レベルL1は背景色に同化し、輝度レベルL2およびL3は輝度レベルL4と同様に濃い部分に変換される。これにより、図10のCおよびDに示すように、輝度レベルL1の部分70−1は背景色に同化し、これに対し、輝度レベルL2の部分70−2は背景色に対して際立った黒色に変化する。
この二値化処理で、画像データがコントラストの際立った画像データに変換される。
When this image data is binarized, the brightness level L1 is assimilated to the background color, and the brightness levels L2 and L3 are converted into dark areas like the brightness level L4. As a result, as shown in C and D of FIG. 10, the portion 70-1 of the luminance level L1 is assimilated to the background color, while the portion 70-2 of the luminance level L2 is black that is distinctive to the background color. Changes to.
By this binarization processing, the image data is converted into image data having a remarkable contrast.

<画像データから不要要素の削除>
答案データの文字認識の精度を上げるため、元画像を二値化処理した画像より直線情報を取得する。不要要素としてたとえば、取得した直線の長さがたとえば、15mm以上の線で、かつ抽出した線の角度がたとえば、85度ないし95度であれば、または−5度ないし5度であれば、削除対象の線情報として利用し、元画像から不要要素である線を削除する。
<Delete unnecessary elements from image data>
In order to improve the accuracy of character recognition of the answer data, straight line information is acquired from the image obtained by binarizing the original image. For example, if the acquired straight line has a length of 15 mm or more and the extracted line has an angle of 85 degrees to 95 degrees or −5 degrees to 5 degrees, the unnecessary element is deleted. It is used as the target line information and the unnecessary line is deleted from the original image.

<文字認識および判定の閾値操作>
答案データの二値化処理を行い、二値化処理された答案データについて、解答の文字認識を行う。認識した文字データと相違度(画像と文字認識した文字との違いを表す値)が、小さいほど画像と認識文字とが近いなどの判断を行う。
たとえば、文字認識結果の利用の閾値として、文字ごとの閾値の初期値たとえば、150とすれば、文字ごとに閾値を持ち、相違度が閾値を下回っているときは、文字認識結果を自動採点に利用する。採点画面で文字ごとの相違度が閾値以下で自動採点した結果が間違いだった場合は、文字の閾値を下げればよい。採点画面で文字ごとの相違度が閾値以上で自動採点を行わなかったが結果が正解だった場合は、文字の閾値を上げればよい。
<Threshold operation for character recognition and judgment>
The answer data is binarized, and character recognition of the answer is performed on the binarized answer data. It is determined that the smaller the recognized character data and the dissimilarity (a value representing the difference between the image and the character recognized character), the closer the image and the recognized character are.
For example, when the initial value of the threshold for each character is set as the threshold for using the character recognition result, for example, 150 is set for each character, and when the dissimilarity is less than the threshold, the character recognition result is automatically scored. To use. If the result of automatic scoring is incorrect when the degree of difference for each character is less than or equal to the threshold value on the grading screen, the character threshold value may be lowered. If the degree of difference for each character on the grading screen is greater than or equal to the threshold value and automatic scoring is not performed, but the result is correct, the character threshold value may be increased.

<正答データ登録および自動採点の処理>
図11は、正答データ登録および自動採点の処理手順を示している。この処理手順には、次の処理が含まれる。
答案用紙46の正答画像(正解画像1)は答案フォルダ32A(図12のA)にたとえば、ファイル名「ttt.jpg 」として保存される。
解答欄候補リストを生成する。つまり、答案データの画像をモニター40に表示したとき、その画像から二値化処理した画像に生成され、直線で囲まれた長方形を抽出し、解答欄候補リストを作成する。
<Correct answer data registration and automatic scoring processing>
FIG. 11 shows a procedure of correct answer data registration and automatic scoring. This processing procedure includes the following processing.
The correct answer image (correct answer image 1) on the answer sheet 46 is saved in the answer folder 32A (A in FIG. 12) with a file name "ttt.jpg", for example.
Generate an answer column candidate list. That is, when the image of the answer data is displayed on the monitor 40, the rectangle generated by the binarization process and surrounded by the straight line is extracted from the image to create the answer column candidate list.

画面に表示された画像において、直線で囲まれた長方形の選択(たとえば、長方形中をたとえば、マウスでダブルクリック)すれば、解答欄候補リストから解答欄候補が抽出される。これが解答欄として設定され、解答欄として長方形を表す直線が赤い線で表示される。長方形の選択および赤色表示に移行させる作業を全ての解答欄について繰り返す。
そして、自動採点設定では、解答欄をたとえば、マウスで選択し、「自動採点設定」を選択すれば、自動採点の設定画面が表示される。初回の自動採点設定画面を表示したとき、画像より線を除去した画像を作成する。この画像が答案フォルダ32B(図12のB)にたとえば、ファイル名「ttt.bmp 」として保存される。
画像から切り出した解答欄の部分に二値化処理が施された画像が作成され、その部分について文字認識を行い、正答候補を設定画面内に表示し、その確認後、登録を行う。この結果が答案フォルダ32C(図12のC)に保存される。
In the image displayed on the screen, if a rectangle surrounded by a straight line is selected (for example, the inside of the rectangle is double-clicked with the mouse), answer column candidates are extracted from the answer column candidate list. This is set as the answer column, and a straight line representing a rectangle is displayed as a red line as the answer column. The process of selecting a rectangle and shifting to red display is repeated for all answer columns.
Then, in the automatic scoring setting, if an answer column is selected with a mouse and “automatic scoring setting” is selected, an automatic scoring setting screen is displayed. Create an image with lines removed from the image when the first automatic scoring setting screen is displayed. This image is saved in the answer folder 32B (B in FIG. 12) with a file name "ttt.bmp", for example.
An image obtained by performing binarization processing on the answer column cut out from the image is created, character recognition is performed on that part, correct answer candidates are displayed in the setting screen, and after confirmation, registration is performed. The result is stored in the answer folder 32C (C in FIG. 12).

斯かる処理について、図11に示す処理手順に従って説明すると、イメージスキャナ4および処理部6が起動され、イメージスキャナ4が答案用紙46のスキャニングにより、答案データの読取りが行われる(S401)。
処理部6は答案データから識別子52が正しいかを判定する(S402)。識別子52が登録している識別子と違っていれば読取りエラーと判定し(S403)、この処理を終了する。識別子52が登録している識別子と一致すれば、識別子52を正しいと判定し、画像データである答案データを保存する(S404)。
処理部6は、保存した答案データについて、画像の濃淡の評価を行った後、この答案データに二値化処理を行い(S405)、答案データから長方形を抽出し(S406)、解答欄候補リストを作成し(S407)、モニター40に答案データの画像を表示する(S408)。
This processing will be described according to the processing procedure shown in FIG. 11. The image scanner 4 and the processing unit 6 are activated, and the image scanner 4 scans the answer sheet 46 to read the answer data (S401).
The processing unit 6 determines whether the identifier 52 is correct from the answer data (S402). If the identifier 52 is different from the registered identifier, it is determined that there is a read error (S403), and this processing ends. If the identifier 52 matches the registered identifier, the identifier 52 is determined to be correct, and the answer data which is image data is saved (S404).
The processing unit 6 evaluates the shade of the image of the stored answer data, then performs binarization processing on the answer data (S405), extracts a rectangle from the answer data (S406), and answers box candidate list. Is created (S407), and the image of the answer data is displayed on the monitor 40 (S408).

画面上に表示されている長方形を選択して解答欄設定として、たとえば、長方形の上にカーソルを合わせ、マウスのダブルクリックにより、処理部6はその長方形を選択し(S409)、これを解答欄として設定する(S410)。処理部6は、その解答欄を赤く表示し(S411)、これにより、解答欄として設定されたことを明示する。S409〜S411の操作を繰り返すことで解答欄が設定される。処理部6は答案データについて解答欄の全てが設定されたかを判定し(S412)、解答欄の全てが設定されていなければ、S409〜S412を繰り返すことになる。
処理部6は答案データの解答欄の全てが設定されたと判定すれば、自動採点かの判定を行う(S413)。自動採点か否かはユーザー設定による。自動採点でなければ、つまり手採点であれば、この処理を終了する(S414)。
処理部6は自動採点であれば、モニター40に自動採点設定画面を表示し(S415)、画像に二値化処理を施し(S416)、不要要素である線の除去を含むノイズなどの不要要素の除去を行い(S417)、これらの処理を経た画像を保存し(S418)、答案データから文字の認識を行い(S419)、解答の登録を行い(S420)、この処理を終了する。
As the answer column setting by selecting the rectangle displayed on the screen, for example, by placing the cursor on the rectangle and double-clicking the mouse, the processing unit 6 selects the rectangle (S409) and sets this as the answer column. (S410). The processing unit 6 displays the answer column in red (S411), thereby clearly indicating that the answer column has been set. The answer column is set by repeating the operations of S409 to S411. The processing unit 6 determines whether all the answer columns have been set for the answer data (S412), and if all the answer columns have not been set, S409 to S412 are repeated.
If the processing unit 6 determines that all of the answer columns of the answer data have been set, it determines whether the score is automatic (S413). Whether or not automatic scoring depends on user settings. If it is not the automatic grading, that is, if it is the hand grading, this processing is ended (S414).
If the automatic scoring is performed, the processing unit 6 displays an automatic scoring setting screen on the monitor 40 (S415), binarizes the image (S416), and removes unnecessary elements such as noise including removal of lines that are unnecessary elements. Are removed (S417), the image that has undergone these processes is saved (S418), the characters are recognized from the answer data (S419), the answer is registered (S420), and this process ends.

<答案フォルダ32A、32B、32C>
図12のAに示すように、答案フォルダ32Aには識別部72、画像格納部74が備えられる。識別部72には画像格納部74に格納される画像の識別子が格納される。画像格納部74には識別子で特定される画像情報が格納され、正解画像の他、受験者である生徒aaaの答案画像、生徒bbbの答案画像、・・・の答案画像が格納される。
<Answer folder 32A, 32B, 32C>
As shown in A of FIG. 12, the answer folder 32A includes an identification unit 72 and an image storage unit 74. The identifier of the image stored in the image storage unit 74 is stored in the identification unit 72. The image information specified by the identifier is stored in the image storage unit 74, and in addition to the correct answer image, the answer image of the student aaa who is the examinee, the answer image of the student bbb,...

図12のBに示すように、答案フォルダ32Bには識別部76、画像格納部78が備えられる。識別部76には画像格納部78に格納される画像の識別子が格納される。画像格納部78には識別子で特定される画像情報が格納され、正解画像の他、受験者である生徒aaaの答案画像、生徒bbbの答案画像、・・・の答案画像から不要要素である線が除去された画像が格納される。 As shown in B of FIG. 12, the answer folder 32B includes an identification unit 76 and an image storage unit 78. The identifier of the image stored in the image storage unit 78 is stored in the identification unit 76. Image information specified by an identifier is stored in the image storage unit 78, and in addition to the correct answer image, the answer image of the student aaa who is the examinee, the answer image of the student bbb,... The image from which is removed is stored.

図12のCに示すように、答案フォルダ32Cには識別部80、画像格納部82が備えられる。識別部80には画像格納部82に格納される画像の識別子が格納される。画像格納部82には識別子で特定される答案画像が受験者(生徒)および解答欄1、2、3・・・ごとに格納される。つまり、画像格納部82には、二値化処理が施された各生徒aaa、生徒bbb・・・の答案画像が解答欄1、2、3・・・ごとに格納される。 As shown in C of FIG. 12, the answer folder 32C includes an identification unit 80 and an image storage unit 82. The identifier of the image stored in the image storage unit 82 is stored in the identification unit 80. The image storage unit 82 stores the answer image specified by the identifier for each of the examinees (students) and the answer columns 1, 2, 3,... That is, the image storage unit 82 stores the answer images of the students aaa, the students bbb,...

<自動採点処理>
図13は、自動採点処理の処理手順を示している。この処理手順では、処理部6はイメージスキャナ4で答案用紙を読み取り(S501)、その答案データを取得する。答案データは、答案フォルダ32にファイル名をたとえば、「aaa.jpg 」として保存される。
処理部6は保存された答案データから読み取った識別子52を確認する(S502)。この識別子52が登録されている識別子と一致しなければ、読取りエラー(S503)となり、この処理を終了する。この識別子が登録されている識別子と一致すれば、採点処理を継続し、その画像(答案データ)を保存する(S504)。
<Automatic scoring process>
FIG. 13 shows a processing procedure of automatic scoring processing. In this processing procedure, the processing unit 6 reads the answer sheet with the image scanner 4 (S501) and acquires the answer data. The answer data is stored in the answer folder 32 with a file name of, for example, "aaa.jpg".
The processing unit 6 confirms the identifier 52 read from the stored answer data (S502). If this identifier 52 does not match the registered identifier, a read error (S503) occurs and this processing ends. If this identifier matches the registered identifier, the scoring process is continued and the image (answer data) is saved (S504).

処理部6は、解答欄の属性を確認し(S505)、解答欄の属性がマーク式解答(選択式解答)か記述式解答かの判断を行う。
処理部6は、マーク式であれば、正誤の判定を行う(S506)。この判定では、いずれのマークが塗りつぶされているかを認識し、事前に設定された正答と認識結果が合致した場合には正答と判定し、合致しない場合には誤答と判定する。正答であれば正答を保持し(S507)、誤答であれば誤答を保持し(S508)、このとき、解答欄の正誤情報または点数を保持し、マーク式解答の採点を終了する。
The processing unit 6 confirms the attribute of the answer column (S505) and determines whether the attribute of the answer column is a mark type answer (selection type answer) or a descriptive type answer.
If it is a mark type, the processing unit 6 determines whether it is correct or incorrect (S506). In this determination, which mark is filled is recognized, and if the preset correct answer and the recognition result match, the correct answer is determined, and if they do not match, the incorrect answer is determined. If it is a correct answer, the correct answer is held (S507), and if it is an incorrect answer, the incorrect answer is held (S508). At this time, the correctness information or the score in the answer column is held, and the marking of the mark type answer is finished.

処理部6は、記述式解答であれば、解答欄の属性判定として、解答欄が空欄かを判定する(S509)。この判定には解答欄の内側におけるピクセル数が用いられる。解答欄の内側のピクセル数を算出し、そのピクセル数が一定値以下たとえば、3ピクセル以下であればその解答欄は空欄であると判定する。解答欄が空欄であると判定した場合は、解答欄を誤答と判定し、解答欄の正誤情報として採点結果に誤答と点数に「点数0」を保持し(S510)、解答欄に反映させる(S520)。
処理部6は、解答欄を空欄と判定しなかった場合、つまり、解答欄が「解答有り」であれば、解答欄から線などの不要要素を除去した画像を作成し(S511)、この画像に二値化処理した後、その画像をたとえば、答案フォルダ32B(図12のB)にファイル名をたとえば、「aaa.bmp 」として保存する(S512)。
If the answer is a descriptive answer, the processing unit 6 determines whether the answer column is blank as attribute determination of the answer column (S509). The number of pixels inside the answer column is used for this determination. The number of pixels inside the answer column is calculated, and if the number of pixels is a fixed value or less, for example, 3 pixels or less, it is determined that the answer column is blank. When it is determined that the answer column is blank, the answer column is determined as an incorrect answer, and the correct answer of the answer column is stored in the scoring result as “wrong answer” and “score 0” (S510) and reflected in the answer column. (S520).
If the answer column is not determined to be blank, that is, if the answer column is “answer available”, the processing unit 6 creates an image in which unnecessary elements such as lines are removed from the answer column (S511), and this image is generated. After the binarization processing, the image is stored in the answer folder 32B (B in FIG. 12) with the file name as "aaa.bmp" (S512).

処理部6は、自動採点の処理かを確認する(S513)。自動採点であれば、画像にある解答を取得し(S514)、解答欄の画像に二値化処理を行い、文字の認識を行う(S515)。
処理部6は文字認識において、相違度の確認を行う(S516)。この相違度の確認(S516)では、相違度が文字ごとの閾値より小さいか否かを判断し、文字認識の結果を利用して自動採点を行い(S517)、文字認識の結果、解答データにおける文字が、解答欄の正答文字と合致していれば、正答であると判定する。この判定には解答欄・正答文字種フォルダ32D(図14のA)が用いられる。処理部6は解答欄の正誤情報の採点結果に正当と点数にたとえば正解の点数5を保持、合致しなかった場合には誤答と判定し、解答欄・正誤フォルダ32E(図14のB)の解答欄の正誤情報の採点結果に誤答と点数に点数0を保持する(S518)。
処理部6は、解答文字について濃か薄いかを確認し(S519)、薄い場合には画像の解答欄(S520)に反映させ、濃い場合には画像を画面に表示し(S521)、この処理を終了する。
The processing unit 6 confirms whether the processing is automatic scoring (S513). In the case of automatic scoring, the answer in the image is acquired (S514), the image in the answer column is binarized, and the character is recognized (S515).
The processing unit 6 confirms the degree of difference in character recognition (S516). In the confirmation of the dissimilarity (S516), it is determined whether or not the dissimilarity is smaller than a threshold value for each character, and automatic scoring is performed using the result of character recognition (S517). If the character matches the correct answer character in the answer column, it is determined to be the correct answer. The answer column/correct answer character type folder 32D (A in FIG. 14) is used for this determination. The processing unit 6 holds, for example, a correct answer score of 5 in the correctness/incorrectness information scoring result in the answer column, determines that it is an incorrect answer when the scores do not match, and determines the answer column/correctness folder 32E (B in FIG. 14). The erroneous answer and the score of 0 are held in the scoring result of the correctness information in the answer column (S518).
The processing unit 6 confirms whether the answer character is dark or light (S519), and when it is light, it is reflected in the answer column (S520) of the image, and when it is dark, the image is displayed on the screen (S521). To finish.

<解答欄・正答文字種フォルダ32D>
図14のAは、解答欄・正答文字種フォルダ32Dの一例を示している。
この解答欄・正答文字種フォルダ32Dには解答識別欄84、文字種欄86、正解欄88、自動採点欄90が備えられる。解答識別欄84には解答欄を表す識別情報が格納される。文字種欄86には解答欄に記載される文字としてカタカナ、数字などの文字種情報が格納される。正解欄88には文字などの文字データが正答情報として格納される。自動採点欄90には正誤の識別情報が格納される。
<answer box/correct answer character type folder 32D>
14A shows an example of the answer column/correct answer character type folder 32D.
The answer column/correct answer character type folder 32D includes an answer identification field 84, a character type field 86, a correct answer field 88, and an automatic scoring field 90. The answer identification column 84 stores identification information representing the answer column. Character type information such as katakana and numbers is stored in the character type column 86 as the characters described in the answer column. Character data such as characters is stored in the correct answer column 88 as correct answer information. Correct or incorrect identification information is stored in the automatic scoring column 90.

<解答欄・正誤フォルダ32E>
図14のBは、解答欄・正誤情報フォルダ32Eの一例を示している。
この解答欄・正誤フォルダ32Eには解答者欄92、解答識別欄94、解答欄96、採点結果欄98、点数欄100が備えられる。解答者欄92には解答者の識別情報が格納される。解答識別欄94には解答欄の識別情報が格納される。解答欄96には解答情報が格納される。採点結果欄98には解答者による解答が正答か誤答かなどの採点の結果情報が格納される。点数欄100には解答者が獲得した点数が格納される。
<Answers/Correct folder 32E>
B of FIG. 14 shows an example of the answer column/correctness information folder 32E.
The answer column/correctness folder 32E includes an answerer column 92, an answer identification column 94, an answer column 96, a scoring result column 98, and a score column 100. The answerer column 92 stores the answerer's identification information. The identification information of the answer column is stored in the answer identification column 94. Answer information is stored in the answer column 96. The scoring result column 98 stores scoring result information such as whether the answer by the answerer is correct or incorrect. The score column 100 stores the score obtained by the solver.

<答案データの不要要素の削除処理など>
図15は、答案データの採点前に行う不要要素の削除処理などの処理手順を示している。この処理手順には、不要要素としてノイズの除去、掠れた汚れの除去、小ノイズの除去、不連続線の接続などの処理が含まれる。
処理部6は、元画像(図16)から罫線などを含む線を除去した画像(図17)を作成し(S601)、線を除去した画像(図17)からエッジのみの画像を作成し、文字の線のはっきりした部分を強調し、掠れた汚れや色が薄いノイズを除去した画像(図18)を作成する(S602)。
処理部6は、エッジのみの画像(図18)のエッジ部分をさらに膨張させて、不連続になっている部分を連続した線に加工した画像(図19)を作成し、膨張後の画像(図19)から収縮した画像(図20)を作成し、線の太さを元に戻す(S603)。さらに、処理部6は、一定サイズ以下たとえば、1mm2 以下を閾値とした小サイズ要素をノイズとして消去する(S604)。
そして、処理部6はエッジ検出時に白黒が反転している画像に対して再び白黒反転を施し、文字認識用の画像(図21)を生成させる。
<Delete unnecessary elements of answer data, etc.>
FIG. 15 shows a processing procedure such as an unnecessary element deletion processing performed before scoring the answer data. This processing procedure includes, as unnecessary elements, processing such as noise removal, sloughing dirt removal, small noise removal, and connection of discontinuous lines.
The processing unit 6 creates an image (FIG. 17) in which lines including ruled lines are removed from the original image (FIG. 16) (S601), and creates an image of only edges from the image in which lines are removed (FIG. 17). An image (FIG. 18) is created by emphasizing a clear portion of a character line and removing blurred stains and light-colored noise (S602).
The processing unit 6 further expands the edge portion of the edge-only image (FIG. 18) to create an image (FIG. 19) in which the discontinuous portion is processed into a continuous line, and the expanded image ( An image (FIG. 20) contracted from FIG. 19) is created, and the thickness of the line is restored (S603). Further, the processing unit 6 erases small size elements having a certain size or less, for example, 1 mm 2 or less as a threshold, as noise (S604).
Then, the processing unit 6 performs black-and-white inversion again on the image in which black-and-white is inverted at the time of edge detection to generate an image for character recognition (FIG. 21).

<元画像から文字認識用の画像までの画像処理>
図16は、答案データの元画像を示している。この元画像には線および解答が明示されている。
図17は、元画像から線を除去した画像を示している。この元画像から線が除かれ、解答情報のみが明示されている。
図18は、線が除去された画像の白黒反転画像を示している。この画像ではエッジが強調されている。
図19は、膨張処理後の白黒反転画像を示している。この画像ではエッジが強調され、不連続になっている部分が連続した線となっている。
図20は、収縮処理後の白黒反転画像を示している。この画像ではエッジが強調され、解答情報のみが明示されている。
図21は、白黒反転を経て文字認識用の画像を示している。
図22のAおよびBは、ノイズが重畳した文字として「M」および「N」を示している。この「M」および「N」は、元画像中にローラの摩擦汚れが生じている。これに対し、図22のCおよびDは、ノイズ除去された「M」および「N」を示している。
<Image processing from the original image to the image for character recognition>
FIG. 16 shows an original image of answer data. Lines and answers are clearly shown in this original image.
FIG. 17 shows an image in which lines have been removed from the original image. The line is removed from this original image, and only the answer information is specified.
FIG. 18 shows a black-and-white inverted image of the image with the lines removed. Edges are emphasized in this image.
FIG. 19 shows a black and white inverted image after the expansion processing. In this image, edges are emphasized, and discontinuous portions are continuous lines.
FIG. 20 shows a black-and-white inverted image after contraction processing. In this image, edges are emphasized and only answer information is clearly shown.
FIG. 21 shows an image for character recognition through black and white inversion.
22A and 22B show “M” and “N” as characters on which noise is superimposed. As for "M" and "N", frictional stains on the roller occur in the original image. On the other hand, C and D in FIG. 22 show “M” and “N” with noise removed.

<エッジ検出、膨張・収縮処理>
画像のエッジ検出には公知のアルゴリズムを用いればよい。
画像に施す膨張処理は、画像中の図形を1画素分だけ拡大する処理である。これに対し、収縮処理は、膨張処理の反対であり、画像中の図形を1画素分だけ狭める処理である。この処理にはたとえば、図23のAに示すように、「4近傍」の処理が用いられる。
図23のBは、元画像を示している。この元画像に対する膨張処理は、元画像の各画素の近傍にある画素に図23のAに示す画素の中央部Nを当て、近傍のいずれかひとつが元画像の「1」であれば中央部Nの4つの近傍の画素を「1」に移行させ、拡大する。この結果、元画像は図23のCに示すように、膨張画像が生成される。
また、この元画像(図23のB)に対する収縮処理は、元画像の各画素の近傍にある画素に図23のAに示す画素の中央部Nを当て、近傍のいずれかひとつが元画像の「0」であれば中央部Nの4つの近傍の画素を「0」に移行させ、収縮する。この結果、元画像は図23のDに示すように、収縮画像が生成される。
<Edge detection, expansion/contraction processing>
A known algorithm may be used to detect the edge of the image.
The expansion process performed on the image is a process of enlarging the figure in the image by one pixel. On the other hand, the contraction process is the opposite of the expansion process and is a process of narrowing the figure in the image by one pixel. For this process, for example, as shown in A of FIG. 23, the process of “4 vicinity” is used.
B of FIG. 23 shows the original image. In the expansion process for the original image, the central portion N of the pixel shown in FIG. 23A is applied to the pixels in the vicinity of each pixel of the original image, and if any one of the neighborhoods is “1” in the original image, the central portion is expanded. The four neighboring pixels of N are moved to “1” and enlarged. As a result, an expanded image is generated as the original image as shown in C of FIG.
Further, in the contraction processing for the original image (B in FIG. 23), the central portion N of the pixel shown in A of FIG. 23 is applied to the pixels in the vicinity of each pixel of the original image, and any one of the neighborhoods is the original image. If it is "0", the four neighboring pixels in the central portion N are moved to "0" and contracted. As a result, a contracted image is generated as the original image as shown in D of FIG.

<実施例の効果>
この実施例によれば、次の効果が得られる。
(1) 答案用紙からイメージスキャナにより答案データ(画像)を読み取り、その答案データにより自動採点を行うことができる。
(2) グレースケールによる二値化処理を行うので、濃淡に影響されることなく文字認識精度を高めることができ、自動採点の処理効率や採点精度を高めることができ、採点処理の信頼性が高められるとともに、採点者の労力の軽減と採点効率を高めることができる。
<Effect of Example>
According to this embodiment, the following effects can be obtained.
(1) It is possible to read the answer data (image) from the answer sheet with an image scanner and perform automatic scoring based on the answer data.
(2) Since the binarization processing is performed by gray scale, the character recognition accuracy can be improved without being affected by the light and shade, the efficiency of automatic scoring and the scoring accuracy can be improved, and the reliability of the scoring processing can be improved. In addition to being improved, the labor of the grader can be reduced and the scoring efficiency can be enhanced.

以上説明したように、本発明の採点システム、プログラムおよび方法について、最も好ましい実施の形態等について説明した。本発明は、上記記載に限定されるものではない。特許請求の範囲に記載され、または発明を実施するための形態に開示された発明の要旨に基づき、当業者において様々な変形や変更が可能である。斯かる変形や変更が、本発明の範囲に含まれることは言うまでもない。
As described above, the scoring system, the program, and the method of the present invention have been described with respect to the most preferable embodiments. The present invention is not limited to the above description. Various modifications and changes can be made by those skilled in the art based on the gist of the invention described in the claims or the mode for carrying out the invention. It goes without saying that such modifications and changes are included in the scope of the present invention.

本発明によれば、選択式解答または記述式解答を含む答案用紙をイメージスキャナで読み取ることにより、選択式解答の自動採点と記述式解答の文字認識による自動採点を併用でき、採点を簡単かつ短時間で処理できるシステムを構築できる。
According to the present invention, by reading an answer sheet containing a selective answer or a descriptive answer with an image scanner, automatic scoring of a selective answer and automatic scoring by character recognition of a descriptive answer can be used together, and scoring is easy and short. Build a system that can be processed in time.

2 採点システム
4 イメージスキャナ
6 処理部
8 記憶部
10 操作入力部
12 情報提示部
14 画像取込み処理
16 登録処理
18 データ変換処理
20 判定処理
22 正誤情報生成処理
24 濃淡評価処理
26 二値化処理
30 不要要素削除処理
32 答案フォルダ
34 採点フォルダ
36 PC
38 キーボード
40 モニター
42 ネットワーク
44 入出力部
46 答案用紙
46−1 表面
46−2 裏面
48 テーパカット
50 位置決めマーク
52 識別子
54 氏名欄
56 日付欄
58、60 属性欄
62 解答者識別欄
64−1、64−2、64−3 解答欄
66 領域枠
68−1、68−2、68−3 記入式解答欄
70−1 L1の部分
70−2 L2の部分
2 scoring system 4 image scanner 6 processing unit 8 storage unit 10 operation input unit 12 information presenting unit 14 image capturing process 16 registration process 18 data conversion process 20 determination process 22 correct/incorrect information generation process 24 grayscale evaluation process 26 binarization process 30 unnecessary Element deletion process 32 Answer folder 34 Grading folder 36 PC
38 keyboard 40 monitor 42 network 44 input/output section 46 answer sheet 46-1 front surface 46-2 back surface 48 taper cut 50 positioning mark 52 identifier 54 name column 56 date column 58, 60 attribute column 62 answerer identification column 64-1, 64 -2, 64-3 answer column 66 area frame 68-1, 68-2, 68-3 fill-in-type answer column 70-1 L1 portion 70-2 L2 portion

Claims (7)

答案用紙をスキャニングして答案画像に変換するスキャナと、
前記スキャナから取り込んだ前記答案画像中から直線で囲まれた四角形を抽出し、該抽出された前記四角形に解答欄が設定されると、この設定された前記解答欄毎に前記解答欄の内側におけるピクセル数を算出して、ピクセル数が所定値以下の前記解答欄を空欄と認識して誤答と判定し、ピクセル数が所定値を超える前記解答欄について、前記解答欄毎に前記答案画像から検出したエッジ部分に対して膨張、収縮処理を行い、前記答案画像から所定の長さ以上且つ所定範囲の角度にある直線を不要要素として削除した後、前記答案画像と認識した文字の相違度が閾値よりも小さい前記答案画像中の文字要素を登録し、該文字要素を変換して解答データを取得し、前記答案画像から取得した正答データと前記解答データを対比して一致、不一致を判定し、前記解答欄に関係付けて正誤情報を生成する処理部と、
前記正誤情報を付した答案画像を提示する情報提示部と、
を備えることを特徴とする答案採点システム。
A scanner that scans answer sheets and converts them into answer images,
When a quadrangle surrounded by a straight line is extracted from the answer image captured from the scanner and an answer column is set in the extracted quadrangle , inside the answer column for each of the set answer columns calculates the number of pixels, it is determined that a wrong answer by recognizing the number of pixels and blank pre SL answer column of less than a predetermined value, for the answer column of pixels exceeds a predetermined value, for each of the answer columns, the answer expansion to the edge portion detected from the image, have rows contraction processing, after deleting a straight line at an angle of predetermined length or more and a predetermined range from the answer image as an unnecessary element of characters recognized as the answer image A character element in the answer image whose dissimilarity is smaller than a threshold value is registered, the character element is converted to obtain answer data, and the correct answer data and the answer data acquired from the answer image are compared to each other, and the two do not match. And a processing unit that generates correctness information in association with the answer column,
An information presenting unit that presents an answer image with the correctness information,
An answer scoring system comprising:
さらに、前記処理部は前記答案画像の濃淡を評価し、ピクセル輝度が閾値以下であれば黒化、ピクセル輝度が閾値を超えていれば白化の二値化処理を施し、前記答案画像の濃淡分布を際立たせることを特徴とする請求項1に記載の答案採点システム。 Furthermore, the processing unit evaluates the shade of the answer image, performs binarization processing of blackening if the pixel brightness is less than or equal to a threshold value and whitening if the pixel brightness exceeds the threshold value, and the shading distribution of the answer image. The answer scoring system according to claim 1, characterized by: さらに、前記答案画像から前記解答データへの変換に閾値を設定し、該閾値を前記解答データの前記正答データへの一致、不一致の判定結果に応じて変更することを特徴とする請求項1に記載の答案採点システム。 Further, a threshold value is set for conversion from the answer image to the answer data, and the threshold value is changed according to a determination result of whether the answer data matches the correct answer data or not. A written answer scoring system. コンピュータに実現させるプログラムであって、
スキャナから取り込んだ答案画像中から直線で囲まれた四角形を抽出し、該抽出された前記四角形に解答欄が設定されると、この設定された前記解答欄毎に前記解答欄の内側におけるピクセル数を算出して、ピクセル数が所定値以下の前記解答欄を空欄と認識して誤答と判定し、ピクセル数が所定値を超える前記解答欄について、前記解答欄毎に前記答案画像から検出したエッジ部分に対して膨張、収縮処理を行い、前記答案画像から所定の長さ以上且つ所定範囲の角度にある直線を不要要素として削除した後、前記答案画像と認識した文字の相違度が閾値よりも小さい前記答案画像中の文字要素を登録し、該文字要素を変換して解答データを取得する機能と、
前記答案画像から取得した正答データと前記解答データを対比して一致、不一致を判定する機能と、
前記解答欄に関係付けて正誤情報を生成する機能と、
前記正誤情報を付した答案画像データを提示する機能と、
を前記コンピュータで実現させるためのプログラム。
A program to be realized by a computer,
When a quadrangle surrounded by a straight line is extracted from the answer image captured by the scanner and an answer column is set in the extracted quadrangle , the number of pixels inside the answer column for each of the set answer columns is calculated, and determines that the wrong answer by recognizing the number of pixels and blank pre SL answer column of less than a predetermined value, for the answer column of pixels exceeds a predetermined value, for each of the answer columns, from the answer image expands against the detected edge portion, have rows contraction processing, after deleting a straight line at an angle of predetermined length or more and a predetermined range from the answer image as required elements, character dissimilarity recognized with the answers image A function of registering a character element in the answer image in which is smaller than a threshold value and converting the character element to obtain answer data,
A function of comparing the correct answer data and the answer data acquired from the answer image, and determining a mismatch,
A function for generating correctness information in association with the answer column,
A function of presenting the answer image data with the correctness information,
A program for realizing the above in the computer.
さらに、前記答案画像の濃淡を評価する機能と、
ピクセル輝度が閾値以下であれば黒化、ピクセル輝度が閾値を超えれば白化の二値化処理を施し、前記答案画像の濃淡分布を際立たせる機能と、
を含むことを特徴とする請求項に記載のプログラム。
Further, a function of evaluating the shade of the answer image,
If the pixel brightness is less than or equal to a threshold, blackening, if the pixel brightness exceeds the threshold, whitening is binarized, and a function to highlight the density distribution of the answer image,
The program according to claim 4 , comprising:
さらに、前記答案画像から前記解答データへの変換に閾値を設定する機能と、
該閾値を前記解答データの前記正答データへの一致、不一致の判定結果に応じて変更する機能と、
を含むことを特徴とする請求項に記載のプログラム。
Furthermore, a function of setting a threshold value for conversion from the answer image to the answer data,
A function of changing the threshold value according to the judgment result of whether the answer data is the correct answer data or not,
The program according to claim 4 , comprising:
コンピュータによって実現される答案採点方法であって、
前記コンピュータが、
答案用紙をスキャニングし、前記答案用紙を答案画像に変換する工程と、
スキャナから取り込んだ前記答案画像中から直線で囲まれた四角形を抽出し、該抽出された前記四角形に解答欄が設定されると、この設定された前記解答欄毎に前記解答欄の内側におけるピクセル数を算出して、ピクセル数が所定値以下の前記解答欄を空欄と認識して誤答と判定し、ピクセル数が所定値を超える前記解答欄について、前記解答欄毎に前記答案画像から検出したエッジ部分に対して膨張、収縮処理を行い、前記答案画像から所定の長さ以上且つ所定範囲の角度にある直線を不要要素として削除した後、前記答案画像と認識した文字の相違度が閾値よりも小さい前記答案画像中の文字要素を登録し、該文字要素を変換して解答データを取得し、前記答案画像から取得した正答データと前記解答データを対比して一致、不一致を判定し、前記解答欄に関係付けて正誤情報を生成する工程と、
前記正誤情報を付した答案画像を提示する工程と、
を含む各工程を実行することを特徴とする答案採点方法。
A computer-implemented answer scoring method,
The computer is
Scanning the answer sheet and converting the answer sheet into an answer image;
When a quadrangle surrounded by a straight line is extracted from the answer image captured from the scanner, and an answer column is set in the extracted quadrangle , a pixel inside the answer column is set for each of the set answer columns. and calculates the number, determines that the wrong answer by recognizing the number of pixels and blank pre SL answer column of less than a predetermined value, for the answer column of pixels exceeds a predetermined value, from the answer image for each of the answer column expands against the detected edge portion, have rows contraction processing, after deleting a straight line at an angle of predetermined length or more and a predetermined range from the answer image as required elements, character dissimilarity recognized with the answers image Is registered in the answer image smaller than a threshold value, the character element is converted to obtain answer data, the correct answer data obtained from the answer image and the answer data are compared to determine a match or a mismatch. And a step of generating correctness information in association with the answer column,
Presenting the answer image with the correctness information,
An answer scoring method characterized by performing each step including.
JP2018132056A 2018-07-12 2018-07-12 Answer scoring system, program and method Active JP6704016B2 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2018132056A JP6704016B2 (en) 2018-07-12 2018-07-12 Answer scoring system, program and method

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2018132056A JP6704016B2 (en) 2018-07-12 2018-07-12 Answer scoring system, program and method

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2020009345A JP2020009345A (en) 2020-01-16
JP6704016B2 true JP6704016B2 (en) 2020-06-03

Family

ID=69151972

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2018132056A Active JP6704016B2 (en) 2018-07-12 2018-07-12 Answer scoring system, program and method

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP6704016B2 (en)

Family Cites Families (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH03122785A (en) * 1989-10-05 1991-05-24 Toshiba Corp Optical character reader
JP3838079B2 (en) * 2001-11-30 2006-10-25 オムロン株式会社 Image processing apparatus and image processing program
JP4212876B2 (en) * 2002-12-05 2009-01-21 株式会社リコー Image processing apparatus and image processing system
US20060252023A1 (en) * 2005-05-03 2006-11-09 Lexmark International, Inc. Methods for automatically identifying user selected answers on a test sheet
JP5381225B2 (en) * 2009-03-26 2014-01-08 富士ゼロックス株式会社 Information processing apparatus and program
JP5466418B2 (en) * 2009-03-27 2014-04-09 株式会社成基総研 Determination device, determination method, and program
JP5860488B2 (en) * 2014-01-27 2016-02-16 敏雄 中根 Answer determination system
JP6354253B2 (en) * 2014-03-26 2018-07-11 富士通株式会社 Image processing apparatus, image processing system, image processing method, and image processing program
CN104268603B (en) * 2014-09-16 2017-04-12 科大讯飞股份有限公司 Intelligent marking method and system for text objective questions
JP2016212284A (en) * 2015-05-11 2016-12-15 富士通株式会社 Point rating rule application object specification program, erroneous judgment rule setting program, point rating rule application object specification method, erroneous judgment rule setting method, application object specification device, and erroneous judgment rule setting unit
JP6631360B2 (en) * 2016-03-29 2020-01-15 ブラザー工業株式会社 Image processing apparatus and image processing method
JP6779688B2 (en) * 2016-07-25 2020-11-04 キヤノン株式会社 Image processing equipment, image processing method, computer program

Also Published As

Publication number Publication date
JP2020009345A (en) 2020-01-16

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US20110002547A1 (en) Image processing device and image processing method
JP4807489B2 (en) Teaching material processing apparatus, teaching material processing method, and teaching material processing program
JP7337612B2 (en) Image processing device, image processing system, image processing method, and program
CN112839141B (en) Image processing system, image processing method, and storage medium
JP4613397B2 (en) Image recognition apparatus, image recognition method, and computer-readable recording medium on which image recognition program is recorded
JP4655824B2 (en) Image recognition apparatus, image recognition method, and image recognition program
US20060194187A1 (en) Material processing apparatus, material processing method, and program product
JP6704016B2 (en) Answer scoring system, program and method
KR102328034B1 (en) Database building device that can build a knowledge database from a table-inserted image and operating method thereof
JP7241506B2 (en) Correction support device and correction support program for optical character recognition results
JP6662023B2 (en) Image processing apparatus and image processing program
JP7208771B2 (en) Information processing apparatus, information processing method and program, and image forming system
CN108875570B (en) Information processing apparatus, storage medium, and information processing method
WO2002003240A1 (en) Proofreading system of chinese characters by means of one-to-one comparison
JP4807487B2 (en) Teaching material processing apparatus, teaching material processing method, and teaching material processing program
JP7180161B2 (en) Information processing device and program
JP2018005801A (en) Image processing system
JP7031465B2 (en) Information processing equipment and programs
JP4894184B2 (en) Teaching material processing apparatus, teaching material processing method, and teaching material processing program
JP2006234996A (en) Device, method, and program for processing educational material
JP2013157968A (en) Image processing apparatus
JP2006268180A (en) Image processing system
JP5277750B2 (en) Image processing program, image processing apparatus, and image processing system
JP4974367B2 (en) Region dividing method and apparatus, and program
JP4736595B2 (en) Teaching material processing apparatus, teaching material processing method, and teaching material processing program

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20180725

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20190806

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20190920

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20200128

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20200319

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20200428

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20200511

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 6704016

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250