Оптическое распознавание меток ( OMR ) собирает данные о людях путем идентификации маркировки на бумаге . OMR позволяет ежечасно обрабатывать сотни или даже тысячи документов. Например, учащиеся могут вспомнить, как выполняли викторины или опросы, которые требовали от них карандаша для заполнения пузырей на бумаге (см. справа). Учитель или помощник учителя заполнил форму, а затем ввел карточки в систему, которая оценивает их или собирает данные. [1]
Многие устройства OMR оснащены сканером , который освещает форму светом. Затем устройство анализирует контрастную отражательную способность света в определенных местах формы. Он обнаружит черные метки, поскольку они отражают меньше света, чем пустые области формы.
В некоторых устройствах OMR используются формы, распечатанные на трансоптической бумаге. Затем устройство может измерить количество света, проходящего через бумагу. Он уловит любые черные пятна на обеих сторонах бумаги, поскольку они уменьшают количество проходящего света.
В отличие от специального устройства OMR, настольное программное обеспечение OMR позволяет пользователю создавать свои собственные формы в текстовом процессоре или компьютере и распечатывать их на лазерном принтере . Затем программное обеспечение OMR работает с обычным настольным сканером изображений с устройством подачи документов для обработки заполненных форм.
OMR обычно отличается от оптического распознавания символов (OCR) тем, что не требуется сложный механизм распознавания образов . То есть отметки построены таким образом, что вероятность того, что устройство OMR их неправильно прочитает, мала. Для этого требуется, чтобы изображение имело высокую контрастность и легко узнаваемую или нерелевантную форму. Связанной с OMR и OCR областью является распознавание штрих-кодов , таких как штрих-код UPC, который можно найти на упаковке продукта.
Одним из наиболее известных применений OMR является использование пузырьковых оптических листов ответов с карандашом № 2 (HB в Европе) в экзаменах с вопросами с несколькими вариантами ответов . Учащиеся отмечают свои ответы или другую личную информацию затемненными кружками в формах. Затем лист сортируется на сканирующей машине.
Ромбовидные знаки представляют собой более позднюю технологию, которую легче отмечать и легче стирать. Большие «пузырьковые» метки — это унаследованная технология очень ранних машин OMR , которые были настолько нечувствительны, что для надежности требовалась большая метка. В большинстве азиатских стран для заполнения оптического листа ответов используется специальный маркер . Учащиеся аналогичным образом отмечают ответы или другую информацию затемненными кружками, отмеченными на заранее распечатанном листе. Затем лист автоматически сортируется сканирующей машиной.
Многие из сегодняшних приложений OMR предполагают заполнение специализированных форм. Эти формы оптимизированы для компьютерного сканирования, имеют тщательную регистрацию при печати и тщательно продуманный дизайн, позволяющий свести двусмысленность к минимуму. Благодаря чрезвычайно низкому уровню ошибок, низкой стоимости и простоте использования OMR является популярным методом подсчета голосов. [2] [3] [4] [5] [6] [7] [8] [9] [10] [11]
Метки OMR также добавляются к отправлениям печатной почты, что позволяет использовать оборудование для вставки папок. Метки добавляются на каждую (обычно разворотную/нечетную) страницу почтового документа и представляют собой последовательность черных черточек, которые сканирует оборудование для вставки папок, чтобы определить, когда письмо следует сложить, а затем вложить в конверт .
Оптический лист ответов или пузырьковый лист — это особый тип формы , используемый в экзаменах с вопросами с несколькими вариантами ответов. OMR используется для обнаружения ответов. Корпорация Scantron создает множество оптических листов ответов, хотя для некоторых целей требуется собственная настроенная система. [ нужна цитата ]
Оптические листы ответов обычно содержат набор пустых овалов или прямоугольников, соответствующих каждому вопросу, часто на отдельных листах бумаги. Штрих-коды могут помечать лист для автоматической обработки, и каждая серия заполненных овалов будет возвращать определенное значение при считывании. Таким образом, ответы учащихся могут быть записаны в цифровом виде или присвоены идентификационные данные.
Первые оптические листы ответов читались путем пропускания света через лист и измерения того, какая часть света блокировалась с помощью фототрубок на противоположной стороне. [12] Поскольку некоторые фототрубки в основном чувствительны к синему концу видимого спектра , [13] синие ручки использовать нельзя, поскольку синие чернила отражают и пропускают синий свет. Из-за этого для заполнения пузырьков пришлось использовать карандаши номер два: графит — очень непрозрачное вещество, которое поглощает или отражает большую часть падающего на него света. [12]
Современные оптические листы ответов считываются на основе отраженного света, измеряя освещенность и темноту. Их не обязательно заполнять карандашом номер два, хотя они рекомендуются по сравнению с карандашами других типов (это связано с более светлыми пометками, оставленными карандашами с большим номером, и пятнами от карандашей с номером 1). Черные чернила будут считываться, хотя многие системы будут игнорировать отметки того же цвета, которым напечатана форма. [12] Это также позволяет оптическим листам ответов быть двусторонними, поскольку отметки, сделанные на противоположной стороне, не будут мешать показаниям отражательной способности. столько же, сколько и с показаниями непрозрачности.
Большинство систем учитывают человеческую ошибку при неточном заполнении овалов — пока они не попадают в другие овалы и овал почти заполнен, сканер определит его как заполненный.
Существуют конкретные размеры проектирования листов ОМР с точностью до 0,05 мм по шкале. Если размеры не соответствуют шкале точности, точность листа OMR может варьироваться, поэтому лист должен быть спроектирован, напечатан и вырезан идеально.
Оптические листы ответов могут быть распечатаны неправильно, в результате чего все овалы будут восприниматься как закрашенные. Это происходит, если контур овалов слишком толстый или неровный. Во время президентских выборов в США в 2008 году это произошло с более чем 19 000 открепительных удостоверений в округе Гвиннетт штата Джорджия и было обнаружено после того, как около 10 000 уже были возвращены. Небольшая разница не была заметна невооруженным глазом и не была обнаружена до тех пор, пока в конце октября не был проведен тестовый запуск. Для этого требовалось перевести все бюллетени в правильно напечатанные секвестрированными работниками избирательной комиссии под пристальным наблюдением членов Демократической и Республиканской (но не других ) политических партий, а также депутатов шерифа округа . По закону передача не могла произойти до дня выборов (4 ноября). [ нужна цитата ]
Программное обеспечение OMR — это компьютерное программное приложение, которое делает возможным OMR на настольном компьютере за счет использования сканера изображений для обработки опросов, тестов, ведомостей посещаемости, контрольных списков и других форм на обычной бумаге, напечатанных на лазерном принтере.
Программное обеспечение OMR используется для сбора данных из листов OMR. При сборе данных сканирующие устройства фокусируются на многих факторах, таких как толщина бумаги, размеры листа OMR и шаблон проектирования.
Одним из первых пакетов программного обеспечения OMR, в котором использовались изображения с обычных сканеров изображений, был Remark Office OMR, созданный Gravic, Inc. (первоначально называвшийся Principia Products, Inc.). Remark Office OMR 1.0 был выпущен в 1991 году.
Потребность в программном обеспечении OMR возникла потому, что в ранних системах оптического распознавания знаков использовались специальные сканеры и специальные предварительно напечатанные формы с выпадающими цветами и регистрационными метками. Такие формы обычно стоят от 0,10 до 0,19 доллара США за страницу. [14] Напротив, пользователи программного обеспечения OMR создают свои собственные формы с распознаванием пометок с помощью текстового процессора или встроенного редактора форм, распечатывают их локально на принтере и могут сэкономить тысячи долларов на большом количестве форм. [15]
Идентификация оптических меток внутри формы, например, для обработки форм переписи населения , с конца 1980-х годов предлагалась многими компаниями, занимающимися обработкой форм (пакетным сбором транзакций). В основном это основано на растровом изображении и количестве пикселей с минимальным и максимальным количеством пикселей для устранения посторонних отметок, например, стертых грязным ластиком, которые при преобразовании в черно-белое изображение (битональное) могут выглядеть как настоящие отметки. . Таким образом, этот метод может вызвать проблемы, когда пользователь передумает, и поэтому некоторые продукты начали использовать оттенки серого, чтобы лучше определить назначение маркера — внутренние сканеры Scantron и NCS использовали оттенки серого .
Программное обеспечение OMR также используется для добавления меток OMR к почтовым документам, чтобы их можно было сканировать с помощью оборудования для вставки папок. Примером программного обеспечения OMR является Mail Markup от британского разработчика Funasset Limited. Это программное обеспечение позволяет пользователю настраивать и выбирать последовательность OMR, а затем применять метки OMR к почтовым документам перед печатью.
Оптическое распознавание меток (OMR) — это сканирование бумаги для обнаружения наличия или отсутствия метки в заданном положении. [5] Оптическое распознавание меток развилось из ряда других технологий. В начале 19 и 20 веков были выданы патенты на машины, помогающие слепым. [3]
OMR теперь используется в качестве устройства ввода данных. Двумя ранними формами OMR являются бумажная лента и перфокарты , в которых используются настоящие отверстия, пробитые в носителе, а не нарисованные карандашом круги на носителе. Бумажная лента использовалась еще в 1857 году в качестве устройства ввода телеграфа. [11] Перфокарты были созданы в 1890 году и использовались в качестве устройств ввода для компьютеров. Использование перфокарт значительно сократилось в начале 1970-х годов с появлением персональных компьютеров. [9] При использовании современного OMR, при котором распознается наличие карандаша, заполненного пузырьком, распознавание осуществляется с помощью оптического сканера.
Первым сканером с распознаванием оценок была машина для подсчета баллов тестов IBM 805 ; это считывание меток путем измерения электропроводности графитового стержня карандаша с помощью пар проволочных щеток, которые сканировали страницу. В 1930-х годах Ричард Уоррен из IBM экспериментировал с оптическими системами распознавания меток для оценки результатов тестов, как это описано в патентах США № 2 150 256 (подана в 1932 году, выдана в 1939 году) и 2 010 653 (подана в 1933 году, выдана в 1935 году). Первый успешный оптический сканер с распознаванием меток был разработан Эвереттом Франклином Линдквистом, как описано в патенте США № 3 050 248 (подана в 1955 году, выдана в 1962 году). Линдквист разработал множество стандартизированных образовательных тестов, и ему требовалась машина для оценки результатов тестов лучше, чем стандартная на тот момент IBM 805. Права на патенты Линдквиста принадлежали Исследовательскому центру измерений до 1968 года, когда Университет Айовы продал это предприятие компании Westinghouse Corporation .
В тот же период IBM также разработала успешную машину для оптического распознавания меток, как описано в патенте США № 2 944 734 (подана в 1957 году, выдана в 1960 году). В 1962 году IBM коммерциализировала его как считыватель оптических меток IBM 1230. Эта и множество связанных с ней машин позволили IBM перенести широкий спектр приложений, разработанных для ее машин для распознавания меток , на новую оптическую технологию. Эти приложения включали в себя различные формы управления запасами и сообщения о неисправностях, большинство из которых имели размеры стандартной перфокарты .
В то время как другие игроки на арене образовательного тестирования сосредоточились на продаже услуг сканирования, корпорация Scantron , основанная в 1972 году, [16] придерживалась другой модели; она будет распространять в школах недорогие сканеры и получать прибыль от продажи тестовых бланков. В результате многие люди стали думать обо всех формах меточного восприятия (независимо от того, воспринимаются ли они оптически или нет) как скантронных формах.
В 1983 году компания Westinghouse Learning Corporation была приобретена компанией National Computer Systems (NCS). В 2000 году NCS была приобретена компанией Pearson Education , где технология OMR легла в основу группы управления данными Pearson. В феврале 2008 года M&F Worldwide приобрела у Pearson группу управления данными; теперь группа является частью бренда Scantron. [17]
OMR использовался во многих ситуациях, как указано ниже. Использование OMR в системах инвентаризации было переходом от перфокарт к штрих-кодам и не так часто используется для этой цели. [9] Однако OMR по-прежнему широко используется для опросов и тестирования.
Использование OMR не ограничивается школами или агентствами по сбору данных ; многие предприятия и учреждения здравоохранения используют OMR для оптимизации процессов ввода данных и уменьшения ошибок при вводе. Технологии OMR, OCR и ICR предоставляют средства сбора данных из бумажных форм. OMR также можно выполнить с помощью сканера OMR (дискретной считывающей головки) или сканера изображений. [18]
Существует множество других приложений для OMR, например:
OMR имеет различные поля для предоставления формата, который желает задавший вопрос. Эти поля включают в себя:
В прошлом и в настоящее время для некоторых систем OMR требуется специальная бумага, специальные чернила и специальное устройство считывания данных (Bergeron, 1998). Это ограничивает типы вопросов, которые можно задавать, и не допускает большого разнообразия при вводе формы. Прогресс в OMR теперь позволяет пользователям создавать и распечатывать свои собственные формы и использовать сканер (желательно с устройством подачи документов) для считывания информации. [19] Пользователь может упорядочивать вопросы в формате, который соответствует его потребностям, сохраняя при этом возможность легко вводить данные. [20] Системы OMR приближаются к стопроцентной точности , и для распознавания меток в среднем требуется всего 5 миллисекунд . [19] Пользователи могут использовать квадраты, круги, эллипсы и шестиугольники для зоны отметки. Затем программное обеспечение можно настроить на распознавание заполненных пузырьков, крестиков или галочек.
OMR также можно использовать в личных целях. На рынке есть многофункциональные принтеры, которые печатают фотографии, выбранные пользователем, заполняя пузырьки для размера и выбора бумаги на распечатанном индексном листе. После того, как лист заполнен, человек помещает его в сканер для сканирования, и принтер распечатывает фотографии в соответствии с указанными отметками. [ нужна цитата ]
У OMR также есть некоторые недостатки и ограничения. Если пользователь хочет собрать большие объемы текста, OMR усложняет сбор данных. [21] Также существует вероятность пропуска данных в процессе сканирования, а неправильные или ненумерованные страницы могут привести к их сканированию в неправильном порядке. Кроме того, если не будут приняты меры безопасности, страница может быть просканирована повторно, что приведет к получению дублирующихся данных и искажению данных. [19]
В результате широкого распространения и простоты использования OMR стандартизированные экзамены могут состоять в основном из вопросов с несколькими вариантами ответов, что меняет характер того, что тестируется.
{{cite web}}: CS1 maint: архивная копия в заголовке ( ссылка )Пример листа OMR : Лист OMR PDF