基于网格化图像处理的答卷生成及阅卷方法技术

本发明专利技术公开一种基于网格化图像处理的答卷生成及阅卷方法，包括步骤：设置图像模型库；选择匹配的答卷纸张类型；对纸件试卷或word电子试卷的著录项目、题目集合内的每个题目内容和答题空间分别呈现在答卷的位置进行定位计算，生成匹配的网格化图像；根据纸件试卷或word电子试卷的著录项目、题目集合内的每个题目内容和答题空间分别对应在网格化图像的位置，从图像模型库中选择图像模型进行描绘匹配，形成答卷并存储。本发明专利技术可实现快速、高精度、自动生成答卷；教师对主观题手工评分、计算机对客观题自动评分、计分，适合频次较高、保留批改痕迹、快速阅卷的小考；网格化图像集分割后计算机对评分实施客观题自动评分、主观题由教师在线评分的分工，适合频率较低、无需保留批改痕迹、快速阅卷的大考。

Generation and marking method of answering paper based on gridding image processing

The invention discloses a method comprises the steps of grid generation and answer scoring methods, based on image processing: image model library; select the matching answer paper type; bibliographic data, of paper or paper word electronic paper topics within the set of each topic content and answer space were presented for localization in the test position grid image generation, respectively; corresponding image in grid position according to the bibliographic data, paper or paper word electronic paper topics within the set of each topic and content of problem space, select the image from the image model described in the model base, the formation of questionnaires and storage. The invention can realize fast, high precision, automatic generation of test; teachers score, the subjective manual for computer automatic scoring of the objective items, scoring, suitable for high frequency and keep correcting mark, marking the quick quiz; grid image segmentation in computer to score after the implementation of the objective test division automatically score, subjective questions by the teacher online score, suitable for low frequency, no need to retain traces, fast correcting exam marking.

【技术实现步骤摘要】
基于网格化图像处理的答卷生成及阅卷方法
本专利技术涉及答卷生成及批改
，更具体地说，本专利技术涉及一种基于网格化图像处理的答卷生成及阅卷方法。
技术介绍
随着计算机阅卷由大型考试向小型考试的推广，迫切需要采用一种低成本的、快速的阅卷方式来进行大型模拟考试或者小规模月考的正式考试，这就为计算机阅卷带来了低成本、制卷简便、阅卷速度快、阅卷精度高以及是否保留阅卷痕迹等要求。现有技术中，第一方面，由于模拟考、月考的特殊性，答卷纸张应支持普通纸的双面或单面(黑白)油印或复印、支持普通扫描仪进行答卷扫描，而目前市面上的一些答卷产品有些对纸张有要求，有些需要匹配专门的扫描仪；第二方面，对于普通教师来说，制作答卷是比较复杂的，最好的方式是系统自动读取并生成答卷；而目前市面上的答卷产品一般都是用word来制作答卷，效果不是很理想，对老师的制卷技术要求也比较高；第三方面，答卷识别，传统的OMR三线识别方式必须匹配专门的扫描设备，不适于普通学校的黑白单色印刷，给客观题判断带来困难，答卷识别同时也应满足对橡皮擦过后的纸薄透光进行识别，这就给答卷识别带来了挑战；第四方面，传统的网上阅卷由于在试卷上没有阅卷痕迹(或者可标记但是影响阅卷速度)，这对像模拟考、月考这样考后要讲评试卷的考试来说是个灾难，因为学生的答卷跟没有批过一样，没有批改痕迹，不利于试卷的讲评。
技术实现思路
针对上述技术中存在的不足之处，本专利技术提供一种基于网格化图像处理的答卷生成方法，基于网格化图像生成，可实现快速组卷、高精度自动生成答卷，降低教师对制卷的技术要求；本专利技术还提供一种基于网格化图像处理的答卷的阅卷方法，教师对填空题和解答题手工评分后扫描输入计算机，计算机对客观题自动识别评分以及整个答卷的汇总计分与分析，适合频次较高、保留教师批改痕迹以及快速阅卷要求的月考、模拟考等小考；本专利技术还提供一种基于网格化图像处理的答卷的阅卷方法，整个答卷扫描输入计算机，计算机基于网格化图像集对答卷进行分割、评分任务分发、汇总计分以及分析：主观题由计算机自动评分、填空题和解答题由教师在线评分，适合频率较低、无需保留教师批改痕迹以及快速阅卷要求的大型考试。为了实现根据本专利技术的这些目的和其它优点，本专利技术通过以下技术方案实现：本专利技术提供一种基于网格化图像处理的答卷生成方法，其包括以下步骤：设置图像模型库，所述图像模型库包括著录项目和若干种题型的图像模型，所述图像模型可编辑；根据word电子试卷的试题结构自动分析或纸件试卷的手工录入，输出题目集合，根据题目集合的题型种类、题目数量，选择匹配的答卷纸张类型；对纸件试卷或word电子试卷的著录项目、题目集合内的每个题目内容及其答题空间分别呈现在答卷纸张的位置进行定位计算，生成匹配的网格化图像；根据纸件试卷或word电子试卷中的著录项目、题目集合内的每个题目内容及其答题空间分别对应呈现在网格化图像上的位置，从图像模型库中选择对应的若干个图像模型进行描绘匹配，形成答卷并存储。优选的是，所述定位计算包括步骤：在所述答卷纸张的边侧设置若干个识别标记；若干个识别标记之间横纵连线形成坐标识别。优选的是，若干个识别标记包括：分别并列排列在所述答卷纸张的至少两个相邻边侧的标尺和识别点；或，颜色深浅交替排列在所述答卷纸张的至少两个相邻边侧的识别点。优选的是，所述定位计算还包括步骤：对所述试卷纸张进行分页选择；所述分页选择的类型至少包括一页和两页。优选的是，所述答题空间包括：客观题的答题选项空间；填空题的答题空间和位于所述填空题答题空间后侧的批改方框；以及，解答题的答题空间、附图空间以及分数选项框。优选的是，所述分数选项框包括选择至少一个进行评分的若干个不同分值的选项框。一种基于网格化图像处理的答卷的阅卷方法，其包括以下步骤：教师分别对填空题和解答题的答题区域进行手工评分；对手工评分的答卷进行扫描，输出答卷扫描电子件；计算机根据识别标记以及每题对应的位置与空间，对答卷扫描电子件进行网格化图像分割，输出网格化图像集；计算机对网格化图像集进行客观题的识别与评分、手工评分识别，并将识别的手工评分和客观题评分汇总计算，输出成绩以及答题情况分析报告。优选的是，所述网格化图像分割之前，还包括对所述答卷扫描电子件进行图像预处理步骤；所述图像预处理包括依次的降噪、畸变矫正、二值化、细化以及轮廓检测。一种基于网格化图像处理的答卷的阅卷方法，其包括以下步骤：对已经完成做答的答卷进行扫描，输出答卷扫描电子件；计算机根据识别标记以及每题对应的位置与空间，对所述答卷扫描电子件分别进行客观题、填空题以及解答题的识别和网格化图像分割，输出网格化图像集；计算机对网格化图像集中的客观题进行识别与评分；计算机对网格化图像集中的填空题和解答题分别进行识别，并分别发送给教师在线评分；计算机将客观题、填空题以及解答题的评分分别汇总计算，输出成绩以及答题情况分析报告。优选的是，对所述答卷扫描电子件分别进行客观题、填空题以及解答题的识别之前，还包括对所述答卷扫描电子件进行图像预处理步骤；所述图像预处理包括依次的降噪、畸变矫正、二值化、细化以及轮廓检测。本专利技术至少包括以下有益效果：1)本专利技术提供的基于网格化图像处理的答卷生成方法，根据word电子试卷试题结构分析形成的或纸件试卷手工录入的题目集合中题目类型、题目数量、答卷纸张类型，对纸件试卷或word电子试卷的著录项目、题目集合内的每个题目内容及其答题空间分别对应呈现在答卷纸张的位置进行定位计算以生成匹配的网格化图像，从图像模型库中选择对应的若干个图像模型匹配到网格化图像，形成答卷并存储；可实现快速组卷、高精度自动生成答卷，降低对教师的制卷技术要求；2)在答卷纸张的边侧设置横纵连线形成坐标识别的若干个识别标记，配合精确地定位计算；3)解答题设置若干个分数选项框，可以选择其中一个进行评分或几个组合进行评分；4)本专利技术还提供一种基于网格化图像处理的答卷的阅卷方法，教师对填空题和解答题手工评分后扫描输入计算机，计算机对客观题自动识别评分以及整个答卷的汇总计分与分析，适合频次较高、保留教师批改痕迹以及快速阅卷要求的月考、模拟考等小考；5)本专利技术还提供一种基于网格化图像处理的答卷的阅卷方法，整个答卷扫描输入计算机，计算机基于网格化图像集对答卷进行分割、评分任务分发、汇总计分以及分析：客观题由计算机自动评分、填空题和解答题由教师在线评分，适合频率较低、无需保留教师批改痕迹以及快速阅卷要求的大型考试。6)设置包括依次的降噪、畸变矫正、二值化、细化以及轮廓检测的图像预处理步骤，提高计算机对网格化图像识别的精确性。本专利技术的其它优点、目标和特征将部分通过下面的说明体现，部分还将通过对本专利技术的研究和实践而为本领域的技术人员所理解。附图说明图1为本专利技术所述的基于网格化图像处理的答卷生成方法的流程图；图2(a)-图2(b)为本专利技术所述的简答题图像模型编辑的示例；图3(a)-图3(d)为本专利技术所述的基于网格化图像处理生成的答卷的整体及局部放大示例图；图4(a)-图4(b)为本专利技术所述的两种不同试题来源的答卷生成流程示例图；图5(a)-图5(b)为本专利技术所述的定位计算包含的两种不同的方法示意图；图6为本专利技术所述的基于网格化图像处理生成的答卷的一种阅卷方法的流程图；图7为本专利技术所述本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于网格化图像处理的答卷生成方法，其特征在于，其包括以下步骤：设置图像模型库，所述图像模型库包括著录项目和若干种题型的图像模型，所述图像模型可编辑；根据word电子试卷的试题结构自动分析或纸件试卷的手工录入，输出题目集合，根据题目集合的题型种类、题目数量，选择匹配的答卷纸张类型；对纸件试卷或word电子试卷的著录项目、题目集合内的每个题目内容及其答题空间分别呈现在答卷纸张的位置进行定位计算，生成匹配的网格化图像；根据纸件试卷或word电子试卷中的著录项目、题目集合内的每个题目内容及其答题空间分别对应呈现在网格化图像上的位置，从图像模型库中选择对应的若干个图像模型进行描绘匹配，形成答卷并存储。

【技术特征摘要】
1.一种基于网格化图像处理的答卷生成方法，其特征在于，其包括以下步骤：设置图像模型库，所述图像模型库包括著录项目和若干种题型的图像模型，所述图像模型可编辑；根据word电子试卷的试题结构自动分析或纸件试卷的手工录入，输出题目集合，根据题目集合的题型种类、题目数量，选择匹配的答卷纸张类型；对纸件试卷或word电子试卷的著录项目、题目集合内的每个题目内容及其答题空间分别呈现在答卷纸张的位置进行定位计算，生成匹配的网格化图像；根据纸件试卷或word电子试卷中的著录项目、题目集合内的每个题目内容及其答题空间分别对应呈现在网格化图像上的位置，从图像模型库中选择对应的若干个图像模型进行描绘匹配，形成答卷并存储。2.如权力要求1所述的基于网格化图像处理的答卷生成方法，其特征在于，所述定位计算包括步骤：在所述答卷纸张的边侧设置若干个识别标记；若干个识别标记之间横纵连线形成坐标识别。3.如权力要求2所述的基于网格化图像处理的答卷生成方法，其特征在于，若干个识别标记包括：分别并列排列在所述答卷纸张的至少两个相邻边侧的标尺和识别点；或，颜色深浅交替排列在所述答卷纸张的至少两个相邻边侧的识别点。4.如权力要求1所述的基于网格化图像处理的答卷生成方法，其特征在于，所述定位计算还包括步骤：对所述试卷纸张进行分页选择；所述分页选择的类型至少包括一页和两页。5.如权力要求1-4中任一项所述的基于网格化图像处理的答卷生成方法，其特征在于，所述答题空间包括：客观题的答题选项空间；填空题的答题空间和位于所述填空题答题空间后侧的批改方框；以及，解答题的答题空间、附图空间以及分数选项框。6.如权力要求5所述的基于网格化图像处理的答卷生成方法，其特征在于，所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：诸葛峰，谢志雄，薛峰，
申请(专利权)人：江苏中育优教科技发展有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏,32