Görüntü işleme teknikleri kullanılarak büyük ölçekli sınavlar için performans odaklı ve yüksek doğruluklu optik form okuma ve değerlendirme sistemi
Performance oriented and high accuracy optical form reading and evaluation system for large scale exams using image processing techniques
Yazar: YASİN SANCAR
Danışman: PROF. DR. UĞUR YAVUZ
Atatürk Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / Yönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı / Yönetim Bilişim Sistemleri Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2022
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Bu tez çalışmasında büyük ölçekli eğitim kurumlarında yapılmakta olan çoktan seçmeli sınavlar için görüntü işleme teknikleri kullanılarak hızlı ve okuma doğruluk oranı yüksek bir optik form okuma ve değerlendirme sistemi geliştirilmiştir. Çok sayıda öğrencinin katılımıyla gerçekleşen sınavlarda iş takvimine bağlı olarak çalışmak son derece önem arz etmektedir. Bu nedenle değerlendirme sürecinde yaşanan zaman ve iş kaybını azaltacak bir sistem geliştirilmesi amaçlanmıştır. Belirli bir optik form şablonuna göre okuma yapmaktan ziyade kullanıcılara kendi şablonlarını oluşturabileceği ve bu şablona göre okuma yapan modeli elde edecekleri dinamik ve esnek bir yapı oluşturulmuştur. Yüksek hızlı tarayıcılardan elde edilen görüntüler üzerinden karekod, kimlik numarası, kitapçık türü ve ders sorularına ait bilgileri okuyabilen, tarayıcıyla eşzamanlı çalışabilen ve taranmamış ya da hatalı olan optik formları personelin takip edebileceği modüller oluşturulmuştur. Optik form üzerinde Aruco işaretçileri kullanılarak eğimli ya da ters görüntülerin düzeltilebilir, okuma alanlarının tespit edilebilir ve kâğıdın düz olduğunu kontrol etmek için geometrik doğrulama yapılabilmektedir. Görüntünün belleğe aktarılması ve karekod okuma işlemleri için birtakım optimizasyonlar yapılarak performans açısından önemli kazanımlar elde edilmiştir. Optik form üzerinde öğrencinin silme sonucu leke bıraktığı seçeneklerde ya da kaleme bağlı işaretleme yoğunluğunun düşük olduğu durumlarda OMR cihazlarında hatalı okuma yaptığı gözlemlenmiş ve bunun üzerine yeni bir yöntem önerilmiştir. Bu yöntemde tüm işaretleme seçenekleri K-means kümeleme algoritmasıyla iki sınıfa ayrılarak öğrencinin kalem yoğunluğu belirlenmektedir. Belirlenen kalem yoğunluğuna göre yapılan okumalarda hata oranı %97,7 azalmıştır. 265,816 optik form görüntüsü üzerinden yapılan testlerde doğruluk oranı %99,98, her optik için okuma süresi 0,12 saniye olarak elde edilmiştir.

Abstract:
In this thesis, fast and high accuracy optical form reading and evaluation system has been developed by using image processing techniques for multiple choice exams held in large-scale educational institutions. It is extremely important to work according to the schedule in the exams, which are held with the participation of a large number of students. For this reason, it is aimed to develop a system that will reduce the time and work loss experienced in the evaluation process. Rather than reading according to a certain optical form template, a dynamic and flexible structure has been created where users can create their own templates and obtain the model that reads according to this template. Modules have been created that can read the qrcode, ID number, type of booklet and course questions over the images obtained from high-speed scanners, work simultaneously with the scanner, and track optical forms that have not been scanned or are faulty. By using Aruco markers on the optical form, skewed or inverted images can be corrected, reading areas can be detected, and geometric verification can be performed to check that the paper is flat. Significant gains have been achieved in terms of performance by making some optimizations for transferring the image to the memory and reading the qrcode. When used OMR devices it has been observed that the makes erroneous readings on the optical form in the options where there is a stain as a result of erasing, or in cases where the marking density due to the pen is low, and a new method has been proposed. In this method, all marking options are divided into two classes with the K-means clustering algorithm and the pencil density of the student is determined. The error rate in the readings made according to the determined pen density decreased by 97.7%. In the tests performed on 265,816 optical form images, the accuracy rate was 99.98% and the reading time for each optic was 0,12 seconds.