高识别率填涂卡电脑阅读机的研制可研报告.doc

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高识别率填涂卡电脑阅读机的研制可研报告

高识别率填涂卡电脑阅读机的研制 可行性研究报告 一、选题的必要性 1、项目所处技术领域产业政策; 随着教育事业蓬勃发展,学校中的各类考试也随之激增,试卷阅卷工作业已成为教师的一个主要负担。特别是值得注意的是,试卷中的标准化客观试题占整个试卷的比重也越来越大。目前,在很多学校中这部分试题的阅卷仍然采用人工阅卷。机械化、重复性的劳动消耗掉老师们的大量精力,也容易出现误判,漏判等情况。现一些较为重要的考试都采用了阅卷机来解决这种情况。中国在1977年恢复公开考试,并在1986年开始实施全国性的规范化考试。现在每年都有大量的标准化的考试,参与的考生更是众多。单是高考每年就有几百万的考生。各方面对此非常重视,教育部当年也为此专门指定国内的大学和研究结构研制国产的OMR阅读机。现在几乎绝大多数的国家级的标准化试卷基本上都实现了机器自动阅卷。1996年,OMR产品获列入《国家级科技成果重点推广计划项目》。当前,国家非常重视考试信息工作,教育部、人事部等各相关部委也都制定相关政策推广OMR在标准化考试当中的应用。 2、项目所处技术领域技术发展现状; 阅卷机,正式名称“光学标记识别器”,国际通用名称Optical Mark Recognition(OMR)。OMR的发展已有四十年的历史。国外有关OMR的研究起始于20世纪60年代后期,由于当时技术条件尤其是硬件设备的限制,研究内容非常有限。特到了20世纪70年代,随着计算机技术的诞生、光学扫描仪的出现和机器性能的提高,OMR才真正引起众多学者的广泛关注,其中代表人物有MIT的Dennis Howard Pruslin和David Steward Prerau,其研究的主要内容是利用传统轮廓跟踪方法对乐谱进行研究[2]。进入20世纪80年代,随着计算机图形图像技术的不断发展与成熟,OMR的研究也越来越深入并逐步进入实用阶段,此时的代表人物有Nicholas PaulCater( 英国, Surrey 大学 ) 、Ichiro Fujinaga( 美国,Hopkins 大学) 、David Bainbridge( 新西兰,Canterbury 大学)、Bertrand Couasnon (法国, IRISA学院)、Kia Ng(英国,Leeds大学)等。这些学者在OMR领域开展了大量有价值的开创性工作,在他们的文献中提出了许多创造性的思想和完整算法,部分成果已开始在一些软件系统中得到应用。 但OMR的产品一直以光电技术为主。由于光电阅读机结构复杂、价格昂贵、难以普及,所以近几年来一种新的电脑阅卷机(PC OMR)应运而生。使用PC机配备廉价的摄像头构造的PC OMR去替代昂贵的光电阅卷机是近两年来OMR发展的热点,在PC OMR发展初期时国内只有少数几个个人开发的试用软件,如电脑阅卷王(PC OMR V3.0))MATLAB提供了最核心的数学和高级图形工具MATLAB既是一种直观、高效的计算机语言,同时又是一个科学计算平台。它为数据分析和数据可视化、算法和应用程序开发提供了最核心的数学和高级图形工具。根据它提供的500多个数学和工程函数,工程技术人员和科学工作者可以在它的集成环境中交互或编程以完成各自的计算。该软件有三大特点。一是功能强大。具有数值计算和符号计算、计算结果和编程可视化、数学和文字统一处理、离线和在线计算等功能;二是界面友善、语言自然。MATLAB以复数处理作为计算单元,指令表达与标准教科书的数学表达式相近;三是开放性强。该公司本身就推出了30多个应用工具箱,而世界上超过200家公司开发出与MATLAB兼容的第三方产品,这些产品向用户提供更多的工具箱、模块集、与其他商业产品的接口等。识别特性:铅笔、钢笔、圆珠笔、水笔等深色笔卡片误差:无要求阅读速度: 1张/秒误码率::普通纸国家OMR“光学标记阅读机通用规范”,即部颁标准。标准号为SJ中华人民共和国电子行业标准SJ/T11115-1997 年度 时间 进度安排 第一年度 2007.1 ~2007.2 前期工作准备,软、硬件设备的购置,人员分工。 2007.3 ~2007.4 实验、开发平台的搭建, 2007.5 ~2007.7 资料的收集,各种文献的收集。 2007.9 ~2007.10 答题卡格式制作研究。图象预处理算法研究一(图象采集) 搓纸机构的研究。 2007.10 ~2007.12 图象预处理算法研究二(图象插值、去噪算法),年度总结 分纸机构的研究。 第二年度 2008.1 ~2008.2 图象预处理算法研究三(图象定位、矫正算法、分割算法) 摄像头的检测和定位。 2008.3~2008.7 基于神经网络的识别技术的研究 工作站接口的开发。 2008.9~2008.10 软件原型的开发,控制系统

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