Введение

Захват данных, отмеченных человеком, из форм документов. Оптическое распознавание отметок (OMR) собирает данные от людей, распознавая отметки на бумаге. OMR позволяет обрабатывать сотни и даже тысячи документов в час. Например, студенты могли заполнять тесты или анкеты, где требовалось закрашивать карандашом кружки на бумаге (пример справа). Учитель или ассистент учителя заполнял форму, а затем пропускал карточки через систему, которая проверяла их или собирала данные.

Оптический лист ответов

Оптический бланк ответов, или бланк с кружками, – это специальный тип формы, используемый на экзаменах с вопросами, имеющими несколько вариантов ответа. Для распознавания ответов используется технология ОМР. Корпорация Scantron производит множество оптических бланков ответов, хотя для некоторых задач требуется собственная, специализированная система. Обычно оптические бланки ответов содержат набор пустых овалов или прямоугольников, соответствующих каждому вопросу, часто расположенных на отдельных листах бумаги. Штрих-коды могут наноситься на бланк для автоматической обработки, и каждая серия заполненных овалов при считывании соответствует определенному значению. Таким образом, ответы учащихся могут быть занесены в цифровой вид или использованы для идентификации.

Чтение

Первые оптические листы ответов считывались, пропуская свет сквозь лист и измеряя степень затемнения с помощью фототрубок с обратной стороны. Поскольку некоторые фототрубки наиболее чувствительны к синей части видимого спектра, синие ручки использовать было нельзя, так как синие чернила отражают и пропускают синий свет. Поэтому для заполнения ячеек приходилось использовать карандаши номер два – графит является очень непрозрачным веществом, которое поглощает или отражает большую часть падающего на него света. В отличие от этого, пользователи программного обеспечения OMR самостоятельно разрабатывают формы с помощью текстового процессора или встроенного редактора форм, печатают их на локальном принтере и могут сэкономить тысячи долларов на больших тиражах форм. Определение оптических отметок на формах, например, для обработки переписных листов, предлагается многими компаниями, занимающимися обработкой форм (Batch Transaction Capture), с конца 1980-х годов. В основном это основано на битональном изображении и подсчете пикселей с установлением минимального и максимального пороговых значений для исключения посторонних отметок, таких как следы стертых грязным ластиком, которые при преобразовании в черно-белое изображение (битональное) могут выглядеть как настоящие отметки. Таким образом, этот метод может создавать проблемы, если пользователь передумает, поэтому некоторые продукты начали использовать оттенки серого для более точного определения намерения отметки – внутри сканеры Scantron и NCS использовали оттенки серого. Программное обеспечение OMR также применяется для добавления меток OMR к почтовым документам, чтобы их можно было сканировать оборудованием для вставки в конверты. Примером программного обеспечения OMR является Mail Markup, разработанный британской компанией Funasset Limited. Это программное обеспечение позволяет пользователю настроить и выбрать последовательность OMR, а затем нанести метки OMR на почтовые документы перед печатью.

История

Оптическое распознавание меток (ОРМ) – это сканирование бумаги для обнаружения наличия или отсутствия метки в заранее определенной позиции. В современных системах ОРМ, где распознается заполненный карандашом кружок, распознавание осуществляется с помощью оптического сканера. Первым сканером, распознающим метки, была машина IBM 805 Test Scoring Machine; она считывала метки, определяя электрическую проводимость графитового карандаша с помощью пар проволочных щеток, сканирующих страницу. В 1930-х годах Ричард Уоррен из IBM экспериментировал с оптическими системами распознавания меток для проверки тестов, что задокументировано в патентах США 2 150 256 (заявлен в 1932 году, выдан в 1939 году) и 2 010 653 (заявлен в 1933 году, выдан в 1935 году). Первый успешный оптический сканер меток был разработан Эвереттом Франклином Линдквистом, что задокументировано в патенте США 3 050 248 (заявлен в 1955 году, выдан в 1962 году). Линдквист разработал множество стандартизированных образовательных тестов и нуждался в более совершенной машине для проверки тестов, чем тогдашний стандарт IBM 805. Права на патенты Линдквиста принадлежали Центру исследований измерений до 1968 года, когда Университет Айовы продал предприятие корпорации Westinghouse. В тот же период IBM также разработала успешную оптическую машину для проверки тестов, что задокументировано в патенте США 2 944 734 (заявлен в 1957 году, выдан в 1960 году). IBM коммерциализировала ее как IBM 1230 Optical mark scoring reader в 1962 году. Эта и различные связанные с ней машины позволили IBM перенести широкий спектр приложений, разработанных для ее машин, распознающих метки, на новую оптическую технологию. Эти приложения включали в себя различные формы управления запасами и сообщения об ошибках, большинство из которых имели размеры стандартной перфокарты. В то время как другие игроки на рынке образовательного тестирования сосредоточились на продаже услуг сканирования, Scantron Corporation, основанная в 1972 году, предложила другую модель: распространять недорогие сканеры в школы и получать прибыль от продажи бланков для тестов. В результате многие стали считать все бланки с метками (независимо от способа их распознавания) бланками Scantron. В 1983 году Westinghouse Learning Corporation была приобретена National Computer Systems (NCS). В 2000 году NCS была приобретена Pearson Education, где технология ОРМ стала основой группы управления данными Pearson. В феврале 2008 года M&F Worldwide приобрела группу управления данными у Pearson; теперь группа является частью бренда Scantron. ОРМ использовалась во многих ситуациях, как указано ниже. Использование ОРМ в системах учета запасов было переходным этапом между перфокартами и штрих-кодами и в настоящее время используется для этой цели не так часто.

Возможности/требования

В прошлом и в настоящее время некоторые системы ОМР требуют специальной бумаги, специальных чернил и специального считывающего устройства (Bergeron, 1998). Это ограничивает типы задаваемых вопросов и не обеспечивает достаточной гибкости при вводе данных формы. Современные достижения в области ОМР позволяют пользователям самостоятельно создавать и печатать формы, а также использовать сканер (желательно с автоподатчиком документов) для считывания информации. Пользователь может располагать вопросы в удобном формате, сохраняя при этом простоту ввода данных. Системы ОМР достигают почти 100% точности и распознают отметки в среднем за 5 миллисекунд. Однако в процессе сканирования возможна потеря данных, а неправильно или не пронумерованные страницы могут быть отсканированы в неверном порядке. Кроме того, без соответствующих мер защиты страница может быть отсканирована повторно, что приведет к дублированию данных и искажению результатов. Благодаря широкому распространению и простоте использования ОМР стандартизированные экзамены все чаще состоят преимущественно из вопросов с множественным выбором, что меняет суть оцениваемых знаний и навыков.