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発明の名称 教材処理装置、教材処理方法および教材処理プログラム
発行国 日本国特許庁(JP)
公報種別 公開特許公報(A)
公開番号 特開2007−4319(P2007−4319A)
公開日 平成19年1月11日(2007.1.11)
出願番号 特願2005−181384(P2005−181384)
出願日 平成17年6月22日(2005.6.22)
代理人 【識別番号】100086298
【弁理士】
【氏名又は名称】船橋 國則
発明者 小山 俊哉 / 斎藤 照花 / 岡本 仁
要約 課題
教育用教材についての採点集計処理の省力化を図りつつ、その場合であっても採点集計処理を精度良く、しかも必要以上の手間を要することなく行えるようにする。

解決手段
解答欄への解答の記入および当該解答に対する正誤判定の記入がされた教育用教材に対する画像読み取りを行って画像データを得る画像入力手段3と、その画像データを基にして前記正誤判定の記入内容を認識する認識手段5と、前記認識手段5による認識結果に基づき前記教育用教材に記入された正誤判定の採点集計を行う算出・演算手段6,7と、その採点集計結果を前記教育用教材上に印刷出力するプリント手段8とを備えて、教材処理装置を構成する。
特許請求の範囲
【請求項1】
解答欄への解答の記入および当該解答に対する正誤判定の記入がされた教育用教材に対する画像読み取りを行って当該教育用教材から画像データを得る画像入力手段と、
前記画像入力手段で得た画像データを基にして前記正誤判定の記入内容を認識する認識手段と、
前記認識手段による認識結果に基づき前記画像入力手段が画像読み取りを行った教育用教材について当該教育用教材に記入された正誤判定の採点集計を行う算出・演算手段と、
前記算出・演算手段による正誤判定の採点集計結果を当該正誤判定が記入された教育用教材上に印刷出力するプリント手段と
を備えることを特徴とする教材処理装置。
【請求項2】
前記認識手段は、前記画像入力手段で得た画像データを、前記解答および前記正誤判定が未記入の教育用教材についての画像データと比較し、その比較結果から前記正誤判定の記入内容を認識する
ことを特徴とする請求項1記載の教材処理装置。
【請求項3】
前記認識手段は、前記画像入力手段で複数の教育用教材から得た画像データを互いに比較し、その比較結果から各教育用教材における正誤判定の記入内容を認識する
ことを特徴とする請求項1記載の教材処理装置。
【請求項4】
前記認識手段は、前記画像入力手段で得た画像データから、予め設定された色成分についての画像データを抽出することで、前記正誤判定の記入内容を認識する
ことを特徴とする請求項1記載の教材処理装置。
【請求項5】
解答欄への解答の記入および当該解答に対する正誤判定の記入がされた教育用教材に対する画像読み取りを行って当該教育用教材から画像データを得る画像入力ステップと、
前記画像入力ステップで得た画像データを基にして前記正誤判定の記入内容を認識する認識ステップと、
前記認識ステップでの認識結果に基づき前記画像入力ステップで画像読み取りを行った教育用教材について当該教育用教材に記入された正誤判定の採点集計を行う算出・演算ステップと、
前記算出・演算ステップでの正誤判定の採点集計結果を当該正誤判定が記入された教育用教材上に印刷出力するプリントステップと
を含むことを特徴とする教材処理方法。
【請求項6】
解答欄への解答の記入および当該解答に対する正誤判定の記入がされた教育用教材に対する画像読み取りを行って当該教育用教材から画像データを得る画像読取装置および前記教育用教材上への印刷出力を行う印刷装置と接続するコンピュータを、
前記画像読取装置で得た画像データを基にして前記正誤判定の記入内容を認識する認識手段と、
前記認識手段による認識結果に基づき前記画像読取装置が画像読み取りを行った教育用教材について当該教育用教材に記入された正誤判定の採点集計を行う算出・演算手段と、
前記算出・演算手段による正誤判定の採点集計結果を当該正誤判定が記入された教育用教材上へ前記印刷装置に印刷出力させるプリント手段
として機能させることを特徴とする教材処理プログラム。
発明の詳細な説明
【技術分野】
【0001】
本発明は、教育機関で用いられる教育用教材を取り扱う教材処理装置、教材処理方法および教材処理プログラムに関し、特にその教育用教材についての採点処理を行う教材処理装置、教材処理方法および教材処理プログラムに関する。
【背景技術】
【0002】
一般に、学校や塾等の教育機関では、例えばテストの答案用紙や練習問題シートのような教育用教材を用いることが多い。すなわち、問題およびその解答欄を有した教育用教材を用いて、その教育用教材上に生徒に解答を記入させ、その記入された解答に対して教師が採点を行う、といったことが広く行われている。
【0003】
ところで、教育用教材については、その採点集計処理の省力化が強く求められている。これに応えるべく、採点集計処理の省力化を実現するものとしては、例えば、生徒による解答の記入および教師による当該解答に対する得点の記入が問題別にされた答案用紙について、これをスキャンして問題別得点の記入内容の文字認識を行い、その文字認識結果から全問題についての合計得点やこれに付随する他の情報(例えば総合順位や平均点)を集計し、その集計結果を答案用紙にプリントアウトすることで、その集計の能率を向上させるシステムが提案されている(例えば、特許文献1参照)。
【0004】
【特許文献1】特開2002−245207号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【0005】
しかしながら、上述した従来における採点処理の省力化技術では、以下に述べるような難点がある。
例えば、採点集計処理にあたって、教師は、生徒による解答記入に対する正誤判定をするだけでなく、その正誤判定に応じた問題別の得点を答案用紙上に追記して、その問題別得点の記入内容をスキャンさせる必要があるため、問題別得点を記入するという手間が必要となる。さらには、答案用紙上に追記した問題別得点について、精度良く文字認識させるためには、その問題別得点の記入を丁寧に行わねばならず、この点においても教師が煩わしさを感じてしまうおそれがある。
また、採点集計処理を行う上では、問題別得点についての文字認識が必要となるが、手書き文字に対する文字認識精度は必ずしも良好であるとはいえず、誤認識が発生し、その結果集計ミスが生じてしまう可能性もある。
【0006】
そこで、本発明は、教育用教材についての採点集計処理の省力化を図りつつ、その場合であっても採点集計処理を精度良く、しかも必要以上の手間を要することなく行うことのできる、教材処理装置、教材処理方法および教材処理プログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【0007】
本発明は、上記目的を達成するために案出された教材処理装置で、解答欄への解答の記入および当該解答に対する正誤判定の記入がされた教育用教材に対する画像読み取りを行って当該教育用教材から画像データを得る画像入力手段と、前記画像入力手段で得た画像データを基にして前記正誤判定の記入内容を認識する認識手段と、前記認識手段による認識結果に基づき前記画像入力手段が画像読み取りを行った教育用教材について当該教育用教材に記入された正誤判定の採点集計を行う算出・演算手段と、前記算出・演算手段による正誤判定の採点集計結果を当該正誤判定が記入された教育用教材上に印刷出力するプリント手段とを備えることを特徴とするものである。
【0008】
また、本発明は、上記目的を達成するために案出された教材処理方法で、解答欄への解答の記入および当該解答に対する正誤判定の記入がされた教育用教材に対する画像読み取りを行って当該教育用教材から画像データを得る画像入力ステップと、前記画像入力ステップで得た画像データを基にして前記正誤判定の記入内容を認識する認識ステップと、前記認識ステップでの認識結果に基づき前記画像入力ステップで画像読み取りを行った教育用教材について当該教育用教材に記入された正誤判定の採点集計を行う算出・演算ステップと、前記算出・演算ステップでの正誤判定の採点集計結果を当該正誤判定が記入された教育用教材上に印刷出力するプリントステップとを含むことを特徴とする。
【0009】
また、本発明は、上記目的を達成するために案出された教材処理プログラムで、解答欄への解答の記入および当該解答に対する正誤判定の記入がされた教育用教材に対する画像読み取りを行って当該教育用教材から画像データを得る画像読取装置および前記教育用教材上への印刷出力を行う印刷装置と接続するコンピュータを、前記画像読取装置で得た画像データを基にして前記正誤判定の記入内容を認識する認識手段と、前記認識手段による認識結果に基づき前記画像読取装置が画像読み取りを行った教育用教材について当該教育用教材に記入された正誤判定の採点集計を行う算出・演算手段と、前記算出・演算手段による正誤判定の採点集計結果を当該正誤判定が記入された教育用教材上へ前記印刷装置に印刷出力させるプリント手段として機能させることを特徴とするものである。
【0010】
上記構成の教材処理装置、上記手順の教材処理方法、および、上記構成の教材処理プログラムによれば、教育用教材から読み取った画像データを基にして、正誤判定の記入内容(例えば、「○」または「×」の図形形状)を認識し、その認識結果に基づき教育用教材に記入された正誤判定の採点集計を行った後に、その採点集計結果(例えば、合計得点、総合順位や平均点等)を画像データの読み取り元である教育用教材上へ印刷出力するようになっている。したがって、問題別得点についての追記がない教育用教材であっても、正誤判定が記入されたものであれば、その教育用教材に対する画像読み取りを通じて、その記入された正誤判定についての自動集計が行われるので、結果として教育用教材についての採点処理が省力化されることとなる。しかも、採点集計結果は教育用教材上へ印刷出力されるので、採点集計後の教育用教材を参照することで、解答記入者等がその採点集計結果を容易に認識し得るようになる。
また、採点集計にあたっては、正誤判定の記入内容の認識結果を基にする。したがって、採点集計に先立って、教育用教材上には、正誤判定の内容(例えば、「○」または「×」の図形)を記入すればよく、解答に対する得点を追記する手間が不要となる。さらには、手書き文字に対する文字認識ではなく、正誤判定の内容に対する認識(例えば、図形形状認識)を行えばよいので、その認識精度向上も期待できる。
【発明の効果】
【0011】
以上のように、本発明の教材処理装置、教材処理方法および教材処理プログラムでは、教育機関で用いられる教育用教材について、その採点集計処理の省力化の実現を可能にするとともに、その採点集計処理を精度良く、しかも必要以上の手間を要することなく行うことを可能にする。したがって、教育機関で用いるのにあたり非常に利便性の高いものとなり、信頼性の高い採点集計処理を円滑に行えるようになる。
【発明を実施するための最良の形態】
【0012】
以下、図面に基づき本発明に係る教材処理装置、教材処理方法および教材処理プログラムについて説明する。
【0013】
〔基本的な機能構成の説明〕
先ず、教材処理装置の基本的な機能構成について説明する。図1は、本発明に係る教材処理装置の機能構成例を示すブロック図である。図例のように、教材処理装置は、元画像蓄積手段1と、元画像情報蓄積手段2と、画像入力手段3と、追記データ抽出手段4と、追記データ認識手段5と、情報算出手段6と、演算手段7と、プリント手段8と、を備えて構成されている。
【0014】
元画像蓄積手段1および元画像情報蓄積手段2は、処理対象となる教育用教材についての電子データで、その解答欄等が未記入であるものについての電子データを、元画像を特定する電子データとして保持蓄積しているものである。
【0015】
ここで、教育用教材について簡単に説明する。図2は、教育用教材の一具体例を示す説明図である。図例のように、教育用教材9は、問題およびその解答欄9aを有したもので、具体的には教育機関で用いられるテストの答案用紙や練習問題シート等がこれに相当する。ただし、教育用教材9は、少なくとも解答欄9aを有していればよく、問題文については必ずしも記載されていなくともよい。
また、教育用教材9は、その教育用教材9を識別特定するための識別情報欄9bと、解答欄9aへの解答記入者に関する解答者情報欄9cと、を有している。識別情報欄9bには、例えば教育用教材9の科目、タイトル、適用学年等が予め記載されるものとする。ただし、これらの記載に加えて、またはこれらの記載とは別に、教育用教材9を識別するためのコード情報が埋め込まれていてもよい。コード情報の埋め込みは、公知技術を利用して実現すればよいが、その一つの具体例として、例えば「iTone(登録商標)」と呼ばれるもののように、階調表現としての万線スクリーンまたはドットスクリーンを構成する画素の形態(位置、形状等)を変化させることで、ハーフトーン画像の中にデジタル情報を埋め込むようにする、といった技術を用いることが考えられる。一方、解答者情報欄9cには、解答記入者の学級、出席番号、氏名等が記入され得るようになっている。
さらに、教育用教材9は、情報出力欄9dを有している。情報出力欄9dは、解答欄9aに記入された解答に対する合計得点、およびその合計得点に付随する他の情報、例えばクラス単位または学年単位での平均点、総合順位、偏差値等といった情報を記入するためのものである。
【0016】
このような教育用教材9についての電子データは、元画像蓄積手段1および元画像情報蓄積手段2にて保持蓄積可能なものであれば、そのデータ形式を問わない。例えば、ビットマップ形式の画像データであっても、文書作成ソフトウェアで作成したアプリケーション文書データであっても良い。
ただし、教育用教材9の電子データは、その教育用教材9における解答欄9aや識別情報欄9b等のレイアウトを特定し得るデータ(以下「元画像データ」という)の他に、その教育用教材9の属性(科目、タイトル、適用学年等)やその教育用教材9における各解答欄9aについての配点を特定するための情報(以下「元画像情報」という)を含んでいるものとする。この元画像情報によって、教育用教材9上における各解答欄9aについて、どの位置の存在する解答欄9aへの配点が何点であるかが特定されることになる。配点は、各解答欄9a毎に異なっていても、あるいは一律であっても構わない。
なお、教育用教材9の電子データのうち、元画像データについては元画像蓄積手段1に保持蓄積され、元画像情報については元画像情報蓄積手段2に保持蓄積されるようになっている。
【0017】
また図1において、画像入力手段3は、解答欄9aへの解答記入、解答者情報欄9cへの氏名等の記入および当該解答に対する正誤判定(具体的には、例えば「○」または「×」の図形)の記入がされた教育用教材9に対して、公知の光学的画像読み取り技術を用いた画像読み取りを行って、その教育用教材9から画像データを得るものである。
【0018】
追記データ抽出手段4は、スキャナ部10で得られた教育用教材9の画像データを基にして、その教育用教材9への追記内容、特に正誤判定の記入内容を抽出するものである。そのために、追記データ抽出手段4は、比較抽出手段4aと、所定色抽出手段4bとを有している。
比較抽出手段4aは、スキャナ部10で得られた教育用教材9の画像データを、元画像蓄積手段1に蓄積されているその教育用教材9についての元画像データと比較し、それぞれの間の差分、すなわち画像入力手段3で読み取られた教育用教材9への追記内容を抽出するものである。なお、差分抽出処理の手法自体については、公知の画像処理技術を利用して実現すればよいため、ここではその詳細な説明を省略する。
所定色抽出手段4bは、比較抽出手段4aが抽出した差分から、さらに正誤判定の記入内容を抽出するものである。正誤判定の記入内容の抽出は、例えば比較抽出手段4aでの抽出結果に対する色成分認識処理を通じて、所定色成分についてのもの、具体的には赤色成分についてのものを抽出することによって行えばよい。一般に、正誤判定の記入は、赤色で行われるからである。
【0019】
追記データ認識手段5は、追記データ抽出手段4による正誤判定の抽出結果に対して、その記入内容の認識、具体的には「正解(○)」であるか、または「不正解(×)」であるかの認識を行うものである。そのために、追記データ認識手段5は、画素群分割手段5aと、形状認識手段5bとを有している。
画素群分割手段5aは、追記データ抽出手段4による抽出結果に対し、互いに関連する画素データ同士(例えば近接位置にあるもの同士)を一つの画素群として纏めて、当該抽出結果を複数の画素群に分割し、これにより一つの図形形状(「○」または「×」)を構成するであろう画素群を得るものである。
形状認識手段5bは、画素群分割手段5aで分割された各画素群について、その形状認識を行って、その正誤判定の記入内容を認識するものである。形状認識は、例えば「○」または「×」の図形形状とのパターンマッチングによって行えばよい。あるいは、認識対象図形の特徴量を算出し、その特徴量から形状を認識してもよい。特徴量としては、例えば、穴の個数、外接矩形に占める対象図形の面積率、等があげられる。
【0020】
情報算出手段6は、追記データ認識手段5による正誤判定の記入内容の認識結果と、元画像情報蓄積手段2に保持蓄積されている元画像情報とを基にして、画像入力手段3が画像読み取りを行った教育用教材9について、その教育用教材9に記入された正誤判定の採点集計を行って、その教育用教材9における合計得点を算出するものである。
【0021】
演算手段7は、情報算出手段6による算出結果を基に、その算出結果である合計得点に付随する他の情報、例えばクラス単位または学年単位での平均点、総合順位、偏差値等といった情報について、これらを得るための演算を行うものである。なお、どのような情報のについて演算を行うかは、予め定められているものとする。
【0022】
プリント手段8は、情報算出手段6による算出結果および演算手段7による演算結果を、その算出結果および演算結果を得た教育用教材9上に、公知の電子写真技術を用いた印刷出力するものである。
【0023】
〔具体的な概略構成の説明〕
続いて、以上のような機能構成の教材処理装置を実現するシステム構成について具体例を挙げて説明する。図3は、本発明に係る教材処理装置の具体的なシステム構成例を示すブロック図である。図例のように、ここで説明するシステムは、大別すると、スキャナ部10と、データ処理部20と、プリンタ部30と、これらを互いに接続する有線または無線の通信回線(ただし不図示)と、から構成されている。
【0024】
スキャナ部10は、処理対象となる教育用教材9から画像データを得るもので、上述した画像入力手段3としての機能を実現するものである。ただし、スキャナ部10では、ADF(Automatic Document Feeder)を有しており、複数の教育用教材9から連続的に画像データを読み取り得るようになっている。
【0025】
データ処理部20は、情報記憶処理機能、画像処理機能、演算処理機能等を実現するコンピュータ機器としての機能を利用して、スキャナ部10が得た画像データの対するデータ処理およびそのデータ処理結果に基づく採点集計処理を行うものである。そのために、データ処理部20は、データベース部21と、画像データ解析部22と、教材判別部23と、歪み補正部24と、比較抽出部25aと、所定色抽出部25bと、画素群分割部26aと、形状認識部26bと、記入位置認識部26cと、解答者抽出部27と、情報算出部28と、演算部29と、を有している。
【0026】
データベース部21は、処理対象となる教育用教材9についての電子データ(元画像データおよび元画像情報)を保持蓄積するものである。すなわち、データベース部21は、上述した元画像蓄積手段1および元画像情報蓄積手段2としての機能を実現するものである。
【0027】
画像データ解析部22は、スキャナ部10で得られた画像データについて、その解析処理を行うものである。解析処理としては、レイアウト解析、文字図形分離、文字認識、コード情報認識、図形処理、色成分認識等が挙げられるが、いずれも公知の画像処理技術を利用して実現すればよいため、ここではその詳細な説明を省略する。
【0028】
教材判別部23は、タイトル解析部とコード情報解析部との少なくとも一方からなるもので、画像データ解析部22での解析処理の結果、特に識別情報欄9bについてのタイトル解析部によるタイトル解析またはコード情報解析部によるコード解析の少なくとも一方の結果を基にして、スキャナ部10で得られた画像データの元となった教育用教材9を識別特定するものである。このとき、教材判別部23では、データベース部21が電子データを保持蓄積している教育用教材9と照らし合わせ、該当する電子データがデータベース部21に保持蓄積されていなければ、教育用教材の識別特定エラーと判定するようになっている。すなわち、教材判別部23は、画像データ解析部22での解析結果から、スキャナ部10で得られた画像データとの比較対象となる電子データを特定するものである。
【0029】
歪み補正部24は、スキャナ部10で得られた画像データに対して、その画像データにおける画像歪みの補正を行うものである。画像歪みの補正としては、傾き補正や主走査方向または副走査方向の拡縮補正等が挙げられる。さらに、スキャナ部10で得られた画像データと、比較対象となるデータベース部21内の電子データとを比較照合し、その画像歪み(傾き、拡縮等)を補正するものであってもよい。なお、いずれの補正も、公知の画像処理技術を利用して実現すればよいため、ここではその詳細な説明を省略する。
【0030】
比較抽出部25aは、教材判別部23での教育用教材9の識別特定の結果に基づいて、スキャナ部10で得られた画像データで、歪み補正部24での画像歪みの補正処理後のものと、その比較対象となるデータベース部21内の電子データとを比較して、それぞれの間の差分を抽出するものである。すなわち、比較抽出部25aは、上述した比較抽出手段4aとしての機能を実現するものである。
【0031】
所定色抽出部25bは、画像データ解析部22での解析処理の結果を基にしつつ、比較抽出部25aに抽出された差分から、さらに所定色成分(例えば赤色成分)についてのものを抽出することで、正誤判定の記入内容を抽出するものである。すなわち、所定色抽出部25bは、上述した所定色抽出手段4bとしての機能を実現するものである。
【0032】
画素群分割部26aは、所定色抽出部25bでの抽出結果から、一つの図形形状(「○」または「×」)を構成するであろう画素群を得るものである。すなわち、画素群分割部26aは、上述した画素群分割手段5aとしての機能を実現するものである。なお、画素群分割部26aでは、画素群分割に際し、詳細を後述するように、途切れ補正処理を行うようになっている。途切れ補正処理とは、抽出された線分同士を接続して、その抽出線分間の途切れを解消するための処理である。
【0033】
形状認識部26bは、所定色抽出部25bで抽出され、画素群分割部26aで画素群分割がされた正誤判定の記入内容に対して、その形状認識を行って、その正誤判定の記入内容を認識するものである。すなわち、形状認識部26bは、上述した形状認識手段5bとしての機能を実現するものである。
【0034】
記入位置認識部26cは、形状認識部26bに形状が認識された正誤判定の記入内容について、その教育用教材9上における記入位置を認識するものである。記入位置の認識は、例えば教育用教材9上における座標解析によって行えばよい。
【0035】
解答者抽出部27は、出席番号情報切り出し部と手書きOCR(Optical Character Reader)部との少なくとも一方、好ましくは両方からなるもので、画像データ解析部22での解析処理の結果を基にしつつ、比較抽出部25aに抽出された差分のうち、解答者情報欄9cについての差分に対し、その差分からの出席番号情報切り出し部による文字情報抽出や手書きOCR部による文字認識処理等を通じて、スキャナ部10で読み取り対象となった教育用教材における解答者情報を抽出するものである。解答者情報としては、解答記入者の学級、出席番号、氏名等といった、解答記入者を識別するための情報が挙げられる。
【0036】
情報算出部28は、形状認識部26bによる正誤判定の記入内容の認識結果と、記入位置認識部26cによる正誤判定の記入位置の認識結果と、データベース部21が保持蓄積している教育用教材9の電子データに含まれる当該教育用教材9の各解答欄9aについての配点情報とを基にして、スキャナ部102が画像読み取りを行った教育用教材9について、その教育用教材9に記入された正誤判定を採点集計して、その合計得点を算出するものである。すなわち、情報算出部28は、上述した情報算出手段6としての機能を実現するものである。
【0037】
演算部29は、情報算出部28による算出結果を、解答者抽出部27が抽出した解答者情報と関連付けつつ、その情報算出部28による算出結果である合計得点に付随する他の情報、例えばクラス単位または学年単位での平均点、総合順位、偏差値等といった情報についての演算を行うものである。すなわち、演算部29は、上述した演算手段7としての機能を実現するものである。
【0038】
プリンタ部30は、データ処理部20での処理結果、さらに詳しくは情報算出部28による算出結果および演算部29による演算結果を、その算出結果および演算結果を得た教育用教材9上に印刷出力するものである。すなわち、プリンタ部30は、上述したプリント手段8としての機能を実現するものである。
【0039】
ところで、プリンタ部30では、給紙トレイ内から1枚ずつ取り出した媒体に対して印刷出力を行うようになっている。したがって、プリンタ部30が印刷出力を行うのに先立ち、そのプリンタ部30の給紙トレイ内には、印刷出力の対象となる教育用教材9、すなわちスキャナ部10での画像読み取りが行われた後の教育用教材9がセットされているものとする。
その場合に、画像読み取り後の教育用教材9については、スキャナ部10とプリンタ部30との間を結ぶ搬送路(ただし不図示)を経て、プリンタ部30の給紙トレイ内に給送することが考えられる。すなわち、スキャナ部10とプリンタ部30との間に教育用教材9を搬送する搬送路を設けておき、スキャナ部10での画像読み取り後の教育用教材9が、自動的にプリンタ部30の給紙トレイ内へ搬送されるようにする。
一方、教育用教材9については、必ずしも自動的な搬送を行う必要はなく、例えばスキャナ部10からプリンタ部30への移送を人手によって行うようにしても構わない。ただし、人手による移送の場合には、スキャナ部10での画像読み取り順とプリンタ部30の給紙トレイ内へのセット順とに相違が生ずることも考えられる。このことから、給紙トレイとプリンタエンジン部との間には、プリンタエンジン部での印刷出力の対象とする教育用教材9について、その教育用教材9を識別特定するための情報読み取り処理部(ただし不図示)を備えていることが望ましい。情報読み取り処理部は、例えば教育用教材9上の所定箇所からの情報読み取りを行う読み取りセンサと、上述した教材判別部23や解答者抽出部27等と同様の手法で教育用教材9を識別特定する情報処理部とを備えて構成することが考えられる。
【0040】
なお、以上のようなスキャナ部10、データ処理部20およびプリンタ部30からなるシステム構成の教材処理装置のうち、データ処理部20を構成する各部21〜29については、例えばコンピュータ機器に予め所定プログラムをインストールしておき、その所定プログラムを実行させることで実現することが考えられる。ただし、その場合に、各部21〜29を実現するための所定プログラムは、予めインストールされているのではなく、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体に格納されて提供されるものであっても、または有線若しくは無線による通信手段を介して配信されるものであってもよい。つまり、上述した構成の教材処理装置は、スキャナ部(画像読取装置)10およびプリンタ部(印刷装置)30と接続するコンピュータを教材処理装置として機能させる教材処理プログラムによっても実現することが可能である。
【0041】
〔処理動作例の概要の説明〕
次に、以上のように構成された教材処理装置(教材処理プログラムによっても実現される場合を含む)における処理動作例、すなわち本発明に係る教材処理方法の手順について説明する。図4は、本発明に係る教材処理装置における基本的な処理動作例の概要を示す説明図である。
【0042】
教材処理装置を利用する場合には、先ず、生徒等によって解答者情報欄9cへの氏名等の記入および解答欄9aへの解答記入がされ、さらに教師等によって各解答欄9aに記入された解答に対する「○」や「×」等の正誤判定の図形記入がされた教育用教材9について、スキャナ部10が画像読み取りを行って、その教育用教材9からの画像データを得る(ステップ101、以下ステップを「S」と略す)。このとき、ADFを用いることで、例えば同一学級のような一つのグループに纏めて処理すべき複数の教育用教材9について、一括して画像読み取りを行って、各教育用教材9から連続的に画像データを得ることができる。
【0043】
このスキャナ部10での画像読み取りによって得られた画像データについては、データ処理部20へ送られて、一旦、そのデータ処理部20のワークエリアとして用いられるメモリ等に保持しておく。また、画像読み取り後の教育用教材9については、自動搬送路または教師等の人手によって、その全てがプリンタ部30の給紙トレイ内へ給送されるものとする。このとき、給紙トレイ内への教育用教材9のセットは、スキャナ部10での画像読み取り順の通りに行われることが望ましい。
【0044】
その後は、各教育用教材9から得られたそれぞれの画像データに対して、順次、詳細を後述する自動採点処理が行われる(S102)。そして、自動採点処理によって、各教育用教材9における正誤判定を採点集計して、それぞれの合計得点を算出した後は、続いて、詳細を後述する集計演算処理が行われる(S103)。集計演算処理では、それぞれの合計得点の算出結果を、各教育用教材9から得た解答者情報と関連付けつつ、例えばクラス単位または学年単位での平均点、総合順位、偏差値等といった、合計得点に付随する他の情報についての演算が行われる。
【0045】
データ処理部20での自動採点処理および集計演算処理が終了した後は、次いで、プリンタ部30が、給紙トレイ内にセットされている各教育用教材9に対して、順次、自動採点処理での算出結果および集計演算処理での演算結果についての印刷出力を行う(S104)。このとき、給紙トレイ内の教育用教材9がスキャナ部10での画像読み取り順にセットされていれば、自動採点処理での算出結果および集計演算処理での演算結果を、画像読み取り順に沿って、すなわち自動採点処理および集計演算処理の処理順で印刷出力することが可能となる。この印刷出力によって、自動採点処理での算出結果および集計演算処理での演算結果が、その算出結果および演算結果を得た教育用教材9上の情報出力欄9dに、追記されて出力されるのである。
【0046】
続いて、以上のような処理動作例における自動採点処理、集計演算処理および印刷出力処理について、さらに詳細に説明する。
【0047】
〔自動採点処理の説明〕
自動採点処理は、以下のような手順で行われる。すなわち、自動採点処理にあたり、データ処理部20では、ある一つの教育用教材9から得られた画像データについて、画像データ解析部22がその解析処理を行い、その解析処理の結果に基づいて教材判別部23が教育用教材9の識別特定を行う。この識別特定は、例えば「理科」「5年」「1.天気と気温の変化」といったタイトル解析または識別情報欄9bに埋め込まれたコード情報についてのコード解析を通じて行えばよい。この識別特定を経ることで、教材判別部23では、スキャナ部10で得られた画像データとの比較対象となる電子データを特定することが可能となる。なお、この識別特定は、スキャナ部10が画像読み取りを行った複数の教育用教材9のそれぞれについて順次行うことも考えられるが、一般に一つのグループに纏めて処理される教育用教材9は全て同一のものであるため、その纏めて処理される中で最初に処理される教育用教材9についてのみ行えばよい。
【0048】
教材判別部23が電子データを特定すると、データベース部21は、その特定結果に従いつつ、保持蓄積している中から該当する電子データを取り出して、これを比較抽出部25aへ受け渡す。
【0049】
また、ある一つの教育用教材9から得られた画像データについては、歪み補正部24がその画像データにおける画像歪みの補正を行う。この画像歪みの補正は、スキャナ部10での画像読み取りの際に生じ得る画像歪みを補正するために行うものであり、その後に行う電子データとの比較や差分抽出等の精度向上を図るためのものである。
【0050】
そして、比較抽出部25aは、データベース部21から受け渡された電子データと、スキャナ部10で得られ、歪み補正部24で画像歪みが補正された後の画像データとを、それぞれ比較して、その差分を抽出する。この差分抽出によって、解答者情報欄9cおよび各解答欄9aへの記入内容並びに各解答欄9aに対する正誤判定の記入内容が抽出されることになる。
【0051】
比較抽出部25aが差分を抽出すると、その後は、解答者抽出部27が、その差分に対する文字認識処理等を通じて、スキャナ部10で読み取り対象となった教育用教材における解答者情報を抽出する。これにより、ある一つの教育用教材9に解答を記入した解答記入者の学級、出席番号、氏名等を特定することが可能となる。
【0052】
また、比較抽出部25aによる差分抽出結果に対しては、各解答欄9aへの正誤判定の記入内容を抽出するために、その差分抽出結果から所定色抽出部25bがさらに所定色成分についてのもの、具体的には例えば赤色成分のものを抽出する。所定色成分の抽出は、例えば差分抽出結果が画素データからなる場合であれば、その画素データを構成する色成分データに着目することで行うことができる。
【0053】
ところで、一般に、教育用教材9上には複数の解答欄9aが存在しており、正誤判定の記入も教育用教材9上の複数箇所に行われている。したがって、正誤判定の記入内容を認識するためには、複数存在するものをそれぞれ別に取り扱う必要がある。
【0054】
このことから、所定色抽出部25bでの抽出結果に対しては、画素群分割部26aが画素群分割を行う。画素群分割は、近接位置にある画素群を一つに纏めて取り扱うことによって行えばよい。すなわち、予め設定された距離よりも近い位置にある画素同士は一つの図形形状を構成するものである判定し、その近接位置にある連続画素群に対して、一般的な画像処理技術であるラベリング処理を行って他の連続画素群との識別を可能にする。このようなラベリング処理の結果を利用することで、画素群分割の後は、一つの図形形状(「○」または「×」)を構成するであろう連続画素群を一つの纏まりとして取り扱い得るようになる。
【0055】
また、画素群分割部26aでは、所定色抽出部25bでの抽出結果に対し、ラベリング処理を利用した画素群分割に加えて、望ましくは前記処理の前に途切れ補正処理をも行う。教育用教材9上での「○」や「×」等の正誤判定の図形記入は、問題文、各解答欄9aを特定する枠、各解答欄9aへの解答記入内容等に重ねて行われることが多く、所定色抽出部25bによる所定色成分の抽出結果が、その重なり部分が除かれたもの、すなわち「○」や「×」等の図形に途切れ部分が生じたものとなる可能性が高いからである。
【0056】
ここで、画素群分割部26aが行う途切れ補正処理について詳しく説明する。
【0057】
図5は、途切れ補正処理の一例を示す説明図である。
途切れ補正処理にあたっては、図5(a)に示すように、所定色抽出部25bによる所定色成分の抽出結果、すなわち「○」や「×」等の図形であるはずの抽出結果に対して、細線化処理を実行し(S201)、さらに端点抽出処理を実行する(S202)。これにより、「○」や「×」等の図形に途切れ部分が生じている場合に、その途切れ部分における端点が抽出されることになる。なお、このときに行う細線化処理および端点抽出処理は、公知技術を利用して行えばよいため、ここではその詳細な説明を省略する。
そして、端点を抽出したら、その抽出した全ての端点に対して、以下のような処理を実行する(S203)。すなわち、先ず、未処理の端点を一つ選択し(S204)、その選択した端点(以下「第一端点」という)から、予め設定されている所定距離内にあって、かつ、最も近傍にある未処理の端点(以下「第二端点」という)をさらに選択する(S205)。そして、第二端点があれば(S206)、第一端点と第二端点とを互いに接続するとともに(S207)、第一端点および第二端点をいずれも処理済みにする(S208)。一方、第二端点が存在しない場合には(S206)、端点間の接続は行わずに、第一端点を処理済みにする(S209)。このような処理を、未処理の端点がなくなるまで、全ての端点に対して行う(S203〜S209)。
これにより、例えば図5(b)に示す図形が抽出された場合には、端点Aに対して、所定距離内に端点B,Cが存在していても、その中で最も近傍の端点Bが端点Aと接続されることとなり、「○」の図形における途切れ部分が補正されることになる。
【0058】
図6は、途切れ補正処理の他の例を示す説明図である。
途切れ補正処理の他の例では、所定色抽出部25bによる所定色成分の抽出結果の他に、歪み補正部24による画像歪み補正後の画像データをも用いて、途切れ補正処理の精度向上を図っている。すなわち、途切れ補正処理の他の例では、図6(a)に示すように、歪み補正部24による画像歪み補正後の画像データに対して二値化処理を行う(S301)。ただし、比較抽出部25aによる差分抽出または所定色抽出部25bによる所定色成分の抽出の際に二値化処理をしていれば、その二値化処理後の画像データを使用しても構わない。
また、所定色抽出部25bによる所定色成分の抽出結果に対しては、細線化処理を実行し(S302)、さらに端点抽出処理を実行する(S303)。そして、端点を抽出したら、その抽出した全ての端点に対して、以下のような処理を実行する(S304)。
先ず、未処理の端点を一つ選択し(S305)、その選択した第一端点から、予め設定されている所定距離内にあって、かつ、最も近傍にある未処理の端点を第二端点として選択する(S306)。そして、第二端点があれば(S307)、第一端点と第二端点とを連結するような画素群が、二値化処理後の画像データ中にあるか否かを判断する(S308)。つまり、途切れの発生要因となった画像の重なり部分があるか否かを判断するのである。その結果、重なり部分があれば、第一端点と第二端点とを互いに接続するとともに(S309)、第一端点および第二端点をいずれも処理済みにする(S310)。一方、重なり部分がなければ、上述したステップ(S306)に戻り、第一端点から所定距離内にあって、かつ、最も近傍の端点の次に近距離にある端点を第二端点として選択する。このとき、選択すべき端点がなければ、端点間の接続は行わずに、第一端点を処理済みにする(S311)。このような処理を、未処理の端点がなくなるまで、全ての端点に対して行う(S304〜S311)。
これにより、例えば図6(b)に示す図形が抽出された場合に、端点Aに対して、所定距離内に端点B,Cが存在していると、その中で最も近傍の端点Cが選択されるが、二値化処理後の画像データ中に端点A,C間を連結する画素群がないので、端点A,C間は接続しない。そして、端点Cの次に距離の近い端点Bを選択されるが、その端点Bと端点Aとの間には二値化処理後の画像データ中に画素群が存在するので、端点Bが端点Aと接続されることになる。つまり、「○」と「×」とが誤って接続されてしまうことなく、「○」の図形における途切れ部分が補正されるのである。
【0059】
以上のような画素群分割部26aによる画素群分割処理および途切れ補正処理後は、形状認識部26bが正誤判定の記入内容に対する形状認識、すなわち「○」または「×」の図形形状とのパターンマッチングを行って、その正誤判定の記入内容が「正解」であるか、あるいは「不正解」であるかを認識する。このときに行うパターンマッチングは、公知技術を利用して実現すればよいため、ここではその説明を省略する。
あるいは、認識対象図形の特徴量を算出し、その特徴量から形状を認識してもよい。特徴量としては、例えば、穴の個数、外接矩形に占める対象図形の面積率、など公知のものを使用すればよく、ここではその説明を省略する。
【0060】
そして、形状認識部26bが正誤判定の記入内容に対する形状認識を行うと、続いて、記入位置認識部26cは、正誤判定の記入内容について、その教育用教材9上における記入位置を認識する。
【0061】
ここで、記入位置認識部26cによる正誤判定記入位置の認識処理について詳しく説明する。図7は、正誤判定記入位置の認識処理手順の一例を示すフローチャートである。
正誤判定記入位置の認識処理にあたっては、教育用教材9上に複数の正誤判定が記入されていることから、先ず、その正誤判定についてのカウント数Kを「1」に設定する(S401)。これにより、カウント数Kが教育用教材9上に存在し得る正誤判定の数、すなわち解答欄9aの数を超えるまでは(S402)、予め定められた走査順で検出される正誤判定(「○」または「×」の図形)について、一つ目から順にその位置が認識されることとなる。
位置認識は、例えば「○」または「×」の図形の外接矩形情報を算出し(S403)、さらにその外接矩形の中心座標を算出することによって行うことが考えられる(S404)。具体的には、認識対象となる図形(連続画素群)に対して外接矩形を抽出するとともに、その外接矩形の所定点(例えば左上頂点)のxy座標、並びに、その外接矩形の幅(W)および高さ(h)を算出する。そして、これらの算出結果から、中心x座標=x+w/2、中心y座標=y+h/2を算出し、その算出結果を連続画素群の位置、すなわち正誤判定記入位置の認識結果とする。
このような処理を、カウント数Kの値をインクリメントしつつ(S405)、教育用教材9上に存在する全ての正誤判定について認識するまで繰り返して行う(S402〜S405)。
【0062】
このようにして、記入位置認識部26cが正誤判定記入位置を認識した後は、情報算出部28が正誤判定の採点集計を行う。このとき、情報算出部28は、その採点集計を、形状認識部26bによる正誤判定の記入内容の認識結果と、記入位置認識部26cによる正誤判定の記入位置の認識結果と、データベース部21が保持蓄積している教育用教材9の電子データに含まれる当該教育用教材9の各解答欄9aについての配点情報と、を基にして行う。
【0063】
ただし、正誤判定の記入は、一般に教育用教材9上の各解答欄9aに対応して行われるが、教師等によって手書きでされるため、各解答欄9aに対する記入位置が必ずしも一義的に定まっている訳ではない。
その一方で、正誤判定の採点集計にあたっては、各解答欄9aと正誤判定の記入位置との対応を明確にする必要がある。正誤判定の採点集計は、各解答欄9aに対応する正誤判定を記入結果を明確にした上で、正誤判定の内容(正解か不正解か)および各解答欄9aについての配点に基づいて行われるからである。
【0064】
このことから、情報算出部28では、以下に述べるような手順で、正誤判定の採点集計を行う。すなわち、情報算出部28は、「○」または「×」といった正誤判定図形の外接矩形と、教育用教材9上で解答欄9aとなる領域との重なり面積を求め、その面積(外接矩形に対する面積比でも同様)が最も大きくなる正誤判定図形と解答欄9aとを互いに対応付け、その正誤判定図形を当該解答欄9a対して記入された正誤判定結果とする。ただし、重なり面積の外接矩形に対する比が所定閾値未満の場合には、重なる部分が小さいことから、対応付けについての判定が不能であると判断する。そして、対応付けを行った後は、正誤判定図形が「○」であれば、これに対応する解答欄9aについての配点情報から特定される配点を加算し、また正誤判定図形が「×」であれば、これに対応する解答欄9aについての配点加算を行わず、このような採点集計を教育用教材9上の全ての解答欄9aについて行う。
【0065】
教育用教材9上で解答欄9aとなる領域は、各解答欄9aについての配点情報として、または当該配点情報と同様に、教育用教材9の電子データに含まれる解答欄位置領域情報によって特定されるものとする。図8は、解答欄位置領域情報の一具体例を示す説明図である。解答欄位置領域情報は、教育用教材9上に存在する問題の番号と、その問題の解答に対する配点と、その問題の解答を記入する解答欄9aとして扱われる領域の所定点(例えば左上頂点)のxy座標、並びに、その外接矩形の幅(W)および高さ(h)とからなる情報で、図例のように、これらを互いに関連付けるテーブル形式で、データベース部21内に予め保持蓄積されているものである。
情報算出部28における正誤判定の採点集計は、以下のような方法でも良い。算出された正誤判定図形(「○」または「×」)の外接矩形中心座標を、解答欄位置領域情報と比較し、解答欄位置領域情報に記述されている領域の所定点(例えば左上頂点)のxy座標、並びに、その外接矩形の幅(W)および高さ(h)で示される矩形領域内に、正誤判定図形の外接矩形中心座標が含まれている時、それらの対応付けをおこなう。
【0066】
ここで、情報算出部28による正誤判定の採点集計についさらに詳しく説明する。図9は、正誤判定の採点集計の処理手順の一例を示すフローチャートである。
正誤判定の採点集計にあたっては、教育用教材9上に複数の正誤判定が記入されていることから、先ず、その正誤判定についてのカウント数Kを「1」に設定する(S501)。これにより、カウント数Kが教育用教材9上に存在し得る正誤判定の数、すなわち解答欄9aの数を超えるまでは(S502)、予め定められた走査順で検出される正誤判定(「○」または「×」の図形)について、一つ目から順に採点集計のための処理が行われることになる。
すなわち、K番目の「○」または「×」の図形についてその外接矩形の面積を算出して、これを「L」とする(S503)。また、解答欄9aの数(=問題数)についてのカウント数Pを「1」に設定し(S504)、そのカウント数Pが教育用教材9上に存在する問題数以下であれば(S505)、その解答欄9aについての解答欄位置領域情報と取り出す。そして、K番目の外接矩形とP番目の領域との重なり面積を算出し、その算出結果を「S(P)」とする(S506)。さらには、その重なり面積S(P)と外接矩形面積Lとの比を算出し、これを「R(P)」とする(S507)。このような処理を、カウント数Pの値をインクリメントしつつ(S508)、全ての解答欄位置領域情報について終了するまで繰り返して行う(S505〜S508)。
その後は、比R(P)の最大値を求め、これを「Max」とするとともに(S509)、重なり面積S(P)が最大となるカウント数Pの値を求め、これを「Pmax」とする(S510)。そして、最大値Maxの値が所定閾値Th未満の場合には(S511)、正誤判定図形と解答欄9aとの対応付けが不能であり、その正誤判定図形に対応する問題番号が不明であると判断する(S512)。これに対して、最大値Maxの値が所定閾値Th以上であれば(S511)、続いて、K番目の正誤判定図形が「○」であるか、あるいは「×」であるかを判定する(S513)。その結果、「○」であれば、後述する「問題別採点結果」において、カウント数Pmaxの問題の解答に対する配点を加算する(S514)。また、「×」であれば、カウント数Pmaxの問題の解答に対する配点加算を行わずに、「0点」とする(S515)。
そして、このような処理を、カウント数Kの値をインクリメントしつつ(S516)、教育用教材9上における全ての正誤判定について終了するまで繰り返して行う(S502〜S515)。
【0067】
以上のような処理を経ることで、情報算出部28は、教育用教材9に記入された正誤判定を採点集計して、その合計得点を得ることができるのである。
なお、以上のような手順の自動採点処理によって得られた処理結果、すなわち各教育用教材9に記入された正誤判定の採点集計結果であるそれぞれの合計得点は、その後に行われる集計演算処理に供する情報として用いるため、解答者抽出部27が抽出した解答者情報等と関連付けられて、データ処理部20のワークエリアとして用いられるメモリ等に保持されるものとする。
【0068】
〔集計演算処理の説明〕
自動採点処理の後に行われる集計演算処理では、情報算出部28による採点集計結果である各教育用教材9についての合計得点が解答者情報等と関連付けられてワークエリアに保持されているので、そのワークエリア内の保持情報を用いて、演算部29が例えばクラス単位または学年単位での平均点、総合順位、偏差値等といった情報についての演算を行う。演算部29がどのような項目(情報)についての演算を行うかは、予め設定されているものとする。なお、演算部29が行う演算処理自体については、公知技術を利用して行えばよいため、ここではその詳細な説明を省略する。
【0069】
〔印刷出力処理の説明〕
印刷出力処理では、上述した自動採点処理での算出結果および集計演算処理での演算結果について、その算出結果および演算結果を得た教育用教材9上への印刷出力を行う。
【0070】
このとき、スキャナ部10とプリンタ部30との間に搬送路が設けられており、その搬送路によって教育用教材9が自動的に搬送されるように構成されていれば、スキャナ部10での画像読み取り順で各教育用教材9がプリンタ部30に給送されることになる。したがって、複数の教育用教材9を一括して処理する場合であっても、搬送路での搬送タイミングやプリンタ部30での駆動タイミング制御等を通じて、自動採点処理での算出結果および集計演算処理での演算結果(以下、単に「印刷出力内容」という)と各教育用教材9との関連性を正しく維持することができ、その印刷出力内容を各教育用教材9上に適切に印刷出力することができる。
【0071】
一方、スキャナ部10からプリンタ部30への教育用教材9の移送に人手を介する場合であっても、スキャナ部10での画像読み取り順が保たれたまま、各教育用教材9がプリンタ部30の給紙トレイ内にセットされれば、各教育用教材9とそれぞれに対する印刷出力内容との関連性を正しく維持することは可能であり、その印刷出力内容を各教育用教材9上に適切に印刷出力することができる。
【0072】
しかしながら、教育用教材9の移送に人手を介する場合には、作業ミス等によってスキャナ部10での画像読み取り順とプリンタ部30の給紙トレイ内へのセット順とに相違が生ずるおそれがある。このことから、教育用教材9の移送に人手を介する場合には、印刷出力の対象とする教育用教材9について、その教育用教材9の識別特定を行うことが望ましい。
【0073】
教育用教材9の識別特定にあたっては、先ず、印刷出力の対象とする教育用教材9について、読み取りセンサを利用した情報読み取りを行う。この情報読み取りは、教育用教材9の全域にわたって行う必要はなく、識別特定のために寄与する領域、具体的には例えば識別情報欄9bや解答者情報欄9c等についてのみ行えばよい。したがって、情報読み取りを行う読み取りセンサは、スキャナ装置のようなものではなく、給紙トレイとプリンタエンジン部との間に配されたCCD(Charge Coupled Device)センサ等によって実現することが可能である。
【0074】
読み取りセンサによる情報読み取りを行った後は、その読み取りセンサに付随して設けられた情報処理部が、情報読み取りの結果に基づいて、印刷出力の対象とする教育用教材9についての識別特定を行う。この識別特定は、上述した教材判別部23や解答者抽出部27等と同様の手法で行えばよい。そして、教育用教材9の識別特定を行ったら、その識別特定の結果を、印刷出力しようとする印刷出力内容に係る解答者情報等と比較し、これらが互いに合致するものであるか否かを判断する。
【0075】
この判断の結果、それぞれが合致していれば、教育用教材9とそれに対する印刷出力内容との関連性が正しく維持されているので、プリンタ部30では、その印刷出力内容についての印刷出力をそのまま継続する。ただし、それぞれが合致していない場合には、適切な印刷出力が行えない可能性が高いことから、印刷出力処理を中断するとともに、その旨のアラーム出力を行う。あるいは、それぞれが合致していない場合には、教育用教材9の識別特定結果に合致する印刷出力内容を、ワークエリア内の保持情報を検索して探し出して、当該教育用教材9上に印刷出力してもよい。このような処理を経ることで、教育用教材9の移送に人手を介する場合であっても、各教育用教材9上への適切な印刷出力を確保できるのである。
なお、この印刷出力に先立って行う教育用教材9の識別特定は、教育用教材9の移送に人手を介する場合のみならず、搬送路による自動搬送の場合に行ってもよい。印刷出力の信頼性向上のためには非常に有効だからである。
【0076】
教育用教材9上への印刷出力は、公知の電子写真技術を用いて行えばよい。すなわち、プリンタ部30は、データ処理部20から情報算出部28による算出結果および演算部29による演算結果を受け取ると、これらについてのデコンポーズを行ってプリンタ部30で出力可能なデータ形式に変換して、教育用教材9上に印刷出力する。このときの印刷出力は、教育用教材9上の特定領域のみ、具体的には情報出力欄9dに対して行う。したがって、プリンタ部30では、デコンポーズを行う際に、その情報出力欄9dの位置を認識する必要がある。この情報出力欄9dの位置認識は、教材判別部23による識別特定とデータベース部21内の電子データとに基づいて、様々な種類の教育用教材9について個別に行うことも考えられる。ただし、全種類の教育用教材9における情報出力欄9dが全て同じに設定されていれば、位置認識は省いてもよい。
【0077】
以上のようなプリンタ部30での処理を経ることで、自動採点処理での算出結果および集計演算処理での演算結果は、その算出結果および演算結果を得た教育用教材9上の情報出力欄9d内に印刷出力されるのである。
なお、このプリンタ部30での印刷出力処理は、必ずしも自動採点処理での算出結果および集計演算処理での演算結果の両方について行う必要はなく、少なくとも自動採点処理での算出結果について行えばよい。集計演算処理での演算結果は、自動採点処理での算出結果に付随する情報だからである。
【0078】
以上に説明したように、本実施形態における教材処理装置、教材処理方法および教材処理プログラムでは、教育用教材9から読み取った画像データを基にして、正誤判定の記入内容(例えば、「○」または「×」の図形形状)を認識し、その認識結果に基づき教育用教材9に記入された正誤判定の採点集計を行った後に、その採点集計結果(例えば、合計得点、総合順位や平均点等)を画像データの読み取り元である教育用教材9上へ印刷出力するようになっている。したがって、問題別得点についての追記がない教育用教材9であっても、正誤判定が記入されたものであれば、その教育用教材9に対する画像読み取りを通じて、その記入された正誤判定についての自動集計が行われるので、結果として教育用教材9についての採点処理が省力化されることとなる。しかも、採点集計結果は教育用教材9上へ印刷出力されるので、採点集計後の教育用教材9を参照することで、解答記入者等がその採点集計結果を容易に認識し得るようになる。
【0079】
また、採点集計にあたっては、正誤判定の記入内容の認識結果を基にするようになっている。したがって、採点集計に先立って、教育用教材9上には、正誤判定の内容(例えば、「○」または「×」の図形)を記入すればよく、解答に対する得点を追記する手間が不要となり、結果として迅速な採点処理を実現することができる。さらには、手書き文字に対する文字認識ではなく、正誤判定の内容に対する認識(例えば、図形形状認識)を行えばよいので、その認識精度向上も期待できる。
【0080】
つまり、本実施形態における教材処理装置、教材処理方法および教材処理プログラムによれば、教育機関で用いられる教育用教材9について、その採点集計処理の省力化の実現を可能にするとともに、その採点集計処理を精度良く、しかも必要以上の手間を要することなく行うことが可能となる。したがって、教育機関で用いるのにあたり非常に利便性の高いものとなり、信頼性の高い採点処理を円滑に行えるようになる。
【0081】
なお、本実施形態では、本発明の好適な実施具体例を説明したが、本発明はその内容に限定されるものではない。
【0082】
例えば、本実施形態では、正誤判定の記入内容を認識するのにあたり、画像読み取りによって得た画像データを、解答および正誤判定が未記入の教育用教材についての電子データ(元画像データ)と比較する場合を例に挙げている。これは、比較対象が元画像データであるが故に、正誤判定の記入内容抽出等の精度向上が期待できるからである。ただし、正誤判定の記入内容の認識は、必ずしも元画像データとの比較において行うのではなく、例えば画像読み取りによって複数の教育用教材9から得た画像データを互いに比較し、その比較結果からそれぞれの間の一致点(すなわち、問題文等の部分)と相違点(すなわち、解答や正誤判定等の追記部分)とを抽出し、その相違点に基づいて行うことも考えられる。このように、複数の教育用教材9から得た画像データを互いに比較すれば、元画像データの記憶蓄積が不要となることから、装置構成の簡素化が期待できるようになる。
【0083】
また、本実施形態では、所定色成分、具体的には例えば赤色成分の差分抽出結果を、正誤判定の記入内容として認識する場合を例に挙げている。これは、一般に、正誤判定の記入が赤色で行われることを考慮したものであり、所定色成分についての差分を正誤判定の記入内容とすることで、その認識処理の容易化を図るとともに、その認識精度に対する信頼性の向上を図るためである。ただし、正誤判定の記入内容抽出に代表される教育用教材9からの追記部分抽出は、必ずしも所定色成分、特に赤色成分についてのものに限定されず、他の公知の手法を利用して行っても構わない。
【0084】
また、本実施形態で説明した歪み補正処理や途切れ補正処理等は、認識精度向上のために行うものであるが、必ずしも必須ではない。
さらには、正誤判定の採点集計にあたって、各解答欄9aと正誤判定の記入位置とを対応付ける場合に、本実施形態で説明したような正誤判定図形の外接矩形と解答欄9aの領域との重なり面積を求めるのではなく、例えばそれぞれの中心座標の距離から対応付けを行ったり、あるいは単にそれぞれの間で重なる部分があるか否かによって対応付けを行うことも考えられる。
【0085】
このように、本発明は、本実施形態での説明に対し、その要旨を逸脱しない範囲で適宜変更することが可能である。
【図面の簡単な説明】
【0086】
【図1】本発明に係る教材処理装置の概略構成例を示すブロック図である。
【図2】教育用教材の一具体例を示す説明図である。
【図3】本発明に係る教材処理装置の具体的なシステム構成例を示すブロック図である。
【図4】本発明に係る教材処理装置における基本的な処理動作例の概要を示す説明図である。
【図5】途切れ補正処理の一例を示す説明図である。
【図6】途切れ補正処理の他の例を示す説明図である。
【図7】正誤判定記入位置の認識処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図8】解答欄位置領域情報の一具体例を示す説明図である。
【図9】正誤判定の採点集計の処理手順の一例を示すフローチャートである。
【符号の説明】
【0087】
1…元画像蓄積手段、2…元画像情報蓄積手段、3…画像入力手段、4…追記データ抽出手段、5…追記データ認識手段、6…情報算出手段、7…演算手段、8…プリント手段、9…教育用教材、9a…解答欄、9b…識別情報欄、9c…解答者情報欄、9d…情報出力欄、10…スキャナ部、20…データ処理部、21…データベース部、22…画像データ解析部、23…教材判別部、24…歪み補正部、25a…比較抽出部、25b…所定色抽出部、26a…画素群分割部、26b…形状認識部、26c…記入位置認識部、27…解答者抽出部、28…情報算出部、29…演算部、30…プリンタ部




 

 


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