[实用新型]基于机器视觉的试卷信息采集系统有效
申请号: | 201621290539.6 | 申请日: | 2016-11-29 |
公开(公告)号: | CN206162593U | 公开(公告)日: | 2017-05-10 |
发明(设计)人: | 王群;杨美程;刘云飞;吴戈;韦乔丹;田勇志 | 申请(专利权)人: | 郑州大学 |
主分类号: | G06K9/20 | 分类号: | G06K9/20 |
代理公司: | 郑州立格知识产权代理有限公司41126 | 代理人: | 李红卫 |
地址: | 450001 *** | 国省代码: | 河南;41 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 机器 视觉 试卷 信息 采集 系统 | ||
技术领域
本实用新型属于试卷信息采集技术领域,尤其涉及基于机器视觉的试卷信息采集系统。
背景技术
当前的考试除了像高考类的大型考试会将整张试卷扫描到电脑上,并在电脑上阅卷后直接将分数录入电脑外,大部分的试卷仍然是通过老师手工阅卷并将分数写在试卷上,之后再进行人工统分登分和成绩分析。此项工作虽不复杂,但是需要大量精力和足够的细心,尤其是试卷特别多的时候,手工统分登分的弊端就愈发显著,不仅占据了老师的精力和时间,而且统计的准确率也会随之下降,从而引发后续难题。
同样的,现有技术中的答题卡解决了选项题的审批问题,原理是利用对碳很敏感的红外线,对答题卡上2B铅笔涂迹的位置进行坐标,使得阅读机识别出学号和答案的正确与否。但如果把该技术应用到普通试卷来进行统分登分的话,不仅需要对试卷进行区域修改,并要求学生用2B铅笔准确填涂学号,而且老师打总分时也要用铅笔填涂,这样仅仅在阅卷过程中就会浪费很多的时间,同时老师还要时时刻刻检查是否涂错,且在考试频繁的时期更显不便,甚至会造成整体工作效率的下降。
随着机器视觉技术的发展,使用光学器件进行非接触感知,自动获取和解释一个真实场景的图像,以获取信息和(或)控制机器或过程,即通过机器视觉产品将摄取目标转换成图像信号,传送给专用的图像处理系统,根据像素分布和亮度、颜色等信息,转变成数字化信号;图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征,进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。机器视觉可以理解为给机器驾加装上视觉装置,使机器具备视觉功能,在某些领域代替人眼来做测量和判断,使其能认识和看懂观察到的东西,能确定它所见范围内的目标的位置。机器视觉不仅是人眼的延伸,也具有人脑的部分功能,目的是提高机器的自动化和智能化程度。因此利用机器视觉技术来实现现在工业和生活的自动化已成为越来越多的人关注的焦点。
实用新型内容
本实用新型的目的是提供一种基于机器视觉的试卷信息采集系统,本实用新型结构简单,使用方便,可以快速有效地采集试卷信息并传送至PC机上进行数据解析,大大降低了试卷审批以及分数统计的劳动强度和出错频率,提高工作效率。
为解决上述技术问题,本实用新型采用的技术方案如下:
基于机器视觉的试卷信息采集系统,所述系统包括信息采集装置和信息分析装置,所述信息采集装置包括底座、立柱和摄像机构,立柱垂直固设在底座一侧,摄像机构通过卡夹与立柱滑动配合;信息分析装置包括与信息采集装置信号连接的PC机。
优选的,所述摄像机构包括工业相机,工业相机的输入端和输出端通过数据采集卡与PC机信号连接。
优选的,所述摄像机构还包括与工业相机连接的固定板和水平调节器,水平调节器包括固设在基板上的两块挡板,两块挡板之间设有上、下两根滑杆,固定板上、下端分别与两根滑杆配合;基板通过卡夹与立柱连接。
优选的,所述水平调节器还包括位于两根滑杆之间且顺次贯穿两挡板和固定板的丝杆,丝杆与固定板螺纹配合且丝杆一端固定有扭轮。
优选的,所述摄像机构还包括底部周向设有数个LED灯的补光圈,补光圈通过吊板与固定板底部连接,且补光圈与工业相机的镜头同轴设置。
优选的,所述固定板底部设有红外线发射器,底座上对应设有红外线接收器,红外线接收器通过数据采集卡与PC机信号连接。
优选的,所述卡夹的两夹片端部通过调距螺栓连接。
本实用新型在使用时,将需要审批的试卷放置在底座上,由于试卷遮挡红外线发射器发射的红外线,使得红外线接收器无法接收,红外线接收器将该信号通过数据采集卡的A/D转换后传递至PC机,PC机在接收到红外阻断信号后自动控制工业相机对试卷进行拍摄照片,照片数据通过数据采集卡传递至PC机并存储图像。然后PC机从拍摄存储的图像中提取出含有学号和总分的区域,再对提取出的图像进行图像灰度化、二值化处理、图像闭运算、数字分割、倾斜调整、提取骨架以及归一化等预处理,最后通过设定的算法对数字进行识别并进行存储。最终由成绩分析单元对识别出的学号、成绩进行系统分析并得出结果。
图像信息分析步骤具体如下:从拍摄的图像中提取出含有学号和总分的区域,由于放置试卷时位置不固定,因此首先利用模版匹配工具来对试卷进行自动拍摄包含目标的大块区域,又由于试卷上学号和分数的位置相对于摄取出的大块区域一般固定,而且还有下划线定位,所以通过相对坐标位置判断和直线位置定位识别就能将含有分数和学号的小块区域截取出来。然后对图像进行下述预处理:图像灰度化、二值化处理、图像闭运算、数字分割、倾斜调整、提取骨架以及归一化。
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