一种心理量表试卷生成及其自动化批阅系统的制作方法

1.本技术涉及计算机技术领域，具体而言，涉及一种心理量表试卷生成及其自动化批阅系统。


背景技术：

2.随着社会经济的飞速发展、生活节奏的加快和人们生活水平的不断提高，心理健康对人生的幸福和成就以及对构建和谐社会所产生的影响越来越明显，心理健康问题已日益成为社会各界共同关注的热点问题。更令人担心的是，青少年阶段心理健康指数随年龄增长呈下降趋势。
3.青少年阶段正值初中，高中阶段，学校带手机，电脑是明令禁止学生携带的，所以学生在线上终端完成心理量表作答是不现实的；然而如果让学生线下填写心理量表试卷，那么教师批阅试卷，根据心理量表计分规则处理分数，分析分数这个环节是枯燥的，浪费了教师资源。


技术实现要素：

4.本技术的主要目的在于提供一种心理量表试卷生成及其自动化批阅系统，以改善相关技术中的问题。
5.为了实现上述目的，本技术提供了一种心理量表试卷生成及其自动化批阅系统，包括：
6.中央处理模块；中央处理模块用于负责整个交换系统的模块间呼叫接续管理；
7.数据库；所述数据库和所述中央处理模块信号连接，所述数据库用于记录完成心理量表自动化生成和批阅所需要的信息；
8.试卷生成模块；所述试卷生成模块和所述中央处理模块信号连接，所述试卷生成模块用于生成心理量表试卷；
9.信息识别模块；所述信息识别模块和所述中央处理模块信号连接，所述信息识别模块用于识别并分析学生作答后的心理量表试卷；
10.结果输出模块；所述结果输出模块和所述中央处理模块信号连接，所述结果输出模块用于输出心理量表试卷测试的结果。
11.在本技术的一种实施例中，数据库包含标题、题目和选项；用于生成心理量表试卷的内容；
12.数据库包含计分规则、等级划分规则和得分区间对应的诊断结果；用于在分析、输出学生心理量表答题情况。
13.在本技术的一种实施例中，所述试卷生成模块包括标识符1生成单元、标识符2生成单元和标识符3生成单元；
14.所述标识符1生成单元用于生成标识符1，标识符1用于定位试卷，标识符1分别位于答题卡或试卷的左上角、右上角、左下角、右下角；
15.优选的，所述右下角的标识符1和其他三个标识符1不同；
16.四个标识符的中心连线构成矩形。
17.所述标识符2生成单元用于生成标识符2，标识符2用于承载和学生绑定的信息，标识符2位于答题卡或试卷的右上角；
18.优选的，所述标识符2设置为二维码或者条形码，内容是一个32位的与学生绑定的唯一的uuid；
19.所述标识符3生成单元用于生成标识符3，标识符3用于识别判断答题卡的页码，标识符3位于答题卡或试卷的顶端；
20.所述标识符3是中间镂空或实心的正方形，通过判断镂空还是实心得出0或1的二进制序列编码，通过将二进制转为十进制，即可得到当前页的页码信息。
21.在本技术的一种实施例中，所述试卷生成模块还包括矩形框生成单元，用于生成矩形框，题目生成在矩形框中。
22.在本技术的一种实施例中，所述信息识别模块包括信息录入单元，用于将纸质试卷扫描成图片；
23.所述信息识别模块包括信息处理单元，用于对图片进行处理；
24.所述信息识别模块包括基础信息识别单元，用于识别二维码和页码；
25.所述信息识别模块包括答案区域检测单元；用于识别出作答区域；
26.所述信息识别模块包括答案识别；用于对答案进行识别。
27.在本技术的一种实施例中，所述信息处理单元运行包括以下步骤：
28.s1.利用opencv对图片进行灰度化处理、二值化处理、轮廓检测；
29.s2.找到四个标识符1；所以确定右下角的标识符1，随后可以根据两点之间距离确定左上角、右上角和左下角的标识符1；
30.s3.通过透视变换完成对图片的矫正。
31.在本技术的一种实施例中，基础信息识别单元中，在获得矫正后的图片的基础上，由上到下截取图片十分之一高度区域用来做页码解析，具体是利用opencv对图片做轮廓检测，筛选出页码方框的轮廓，再根据是否镂空获得二进制学编码序列，转化为十进制后得到页码信息。
32.可以直接实用python的第三方库pyzbar检测和识别二维码。
33.在本技术的一种实施例中，答案区域检测单元的工作包括以下步骤：
34.在设计试卷时，我们特意给题目和选项加了黑色的边框，我们利用opencv中的adaptivethreshold对图片的二值化处理，然后调用opencv中的getstructuringelement分别检测横线、竖线，再经过图片膨胀、腐蚀处理，最后调用opencv的bitwise_and函数求出横线、竖线的交集，对图片进行可视化处理。可以看出情况非常理想，黑色边框的四个顶点坐标是容易获得。随后通过opencv的透视变换，我们即可获得答题区域的截图。
35.在本技术的一种实施例中，答案识别单元运行包括以下步骤：
36.我们规定通过画圆圈标记选项，这样对答题区域截图做轮廓检测，根据空间坐标信息，可以给轮廓分组，随后对组内的每一个轮廓求最小外接矩阵，再计算所有矩阵面积的总和；最终可以认为面积最大的组是被标记的；
37.存在学生没有作答的情况，所以面积总和还一定要大于一个阈值，否则认为学生
没有作答。
38.与现有技术相比，本技术的有益效果是：通过上述设计的心理量表试卷生成及其自动化批阅系统，使用时，通过多种识别符，便捷的获取答题卡图片的方向信息，倾斜角度，该学生的个人信息，答题卡的页码数。结合简单的外边框设计，快速直接地获得答题区域，再经过简单的图像处理，即可辨别学生作答情况。我们完成了对心理量表试卷的自动化批阅，节省了大量的人力，极大提升完成心理量表测试整个流程的速度。推动心理健康相关领域的发展。
39.数字化，在分析、输出学生心理量表结果环节，存储了学生作答过程的所有信息：每一道题的得分，每个维度的得分，以及等级划分的结果，基于这些数据，可以构建很多大数据应用和研究。
附图说明
40.图1为根据本技术实施例提供的心理量表试卷生成及其自动化批阅系统的结构框图；
41.图2为根据本技术实施例提供的心理量表试卷生成及其自动化批阅系统试卷生成模块的结构框图；
42.图3为根据本技术实施例提供的心理量表试卷生成及其自动化批阅系统信息识别模块的结构框图；
43.图4为根据本技术实施例提供的心理量表试卷生成及其自动化批阅系统的流程框图；
44.图5为根据本技术实施例提供的心理量表试卷生成及其自动化批阅系统的试卷示意图；
45.图6为根据本技术实施例提供的心理量表试卷生成及其自动化批阅系统检测到横线与竖线的交点可视化图；
46.图7为根据本技术实施例提供的心理量表试卷生成及其自动化批阅系统的通过透视变换获得的答题区域的截图。
具体实施方式
47.为了使本技术领域的人员更好地理解本技术方案，下面将结合本技术实施例中的附图，对本技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本技术一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本技术保护的范围。
48.需要说明的是，本技术的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本技术的实施例。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
49.在本技术中，术语“上”、“下”、“左”、“右”、“前”、“后”、“顶”、“底”、“内”、“外”、“中”、“竖直”、“水平”、“横向”、“纵向”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系。这些术语主要是为了更好地描述本技术及其实施例，并非用于限定所指示的装置、元件或组成部分必须具有特定方位，或以特定方位进行构造和操作。
50.并且，上述部分术语除了可以用于表示方位或位置关系以外，还可能用于表示其他含义，例如术语“上”在某些情况下也可能用于表示某种依附关系或连接关系。对于本领域普通技术人员而言，可以根据具体情况理解这些术语在本技术中的具体含义。
51.另外，术语“多个”的含义应为两个以及两个以上。
52.需要说明的是，在不冲突的情况下，本技术中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本技术。
53.实施例1
54.请参阅图1
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图7，本技术提供了一种心理量表试卷生成及其自动化批阅系统，包括：
55.中央处理模块；中央处理模块用于负责整个交换系统的模块间呼叫接续管理；
56.数据库；所述数据库和所述中央处理模块信号连接，所述数据库用于记录完成心理量表自动化生成和批阅所需要的信息；
57.试卷生成模块；所述试卷生成模块和所述中央处理模块信号连接，所述试卷生成模块用于生成心理量表试卷；
58.信息识别模块；所述信息识别模块和所述中央处理模块信号连接，所述信息识别模块用于识别并分析学生作答后的心理量表试卷；
59.结果输出模块；所述结果输出模块和所述中央处理模块信号连接，所述结果输出模块用于输出心理量表试卷测试的结果。
60.具体的，数据库包含标题、题目和选项；用于生成心理量表试卷的内容；
61.数据库包含计分规则、等级划分规则和得分区间对应的诊断结果；用于在分析、输出学生心理量表答题情况。
62.具体的，所述试卷生成模块包括标识符1生成单元、标识符2生成单元和标识符3生成单元；
63.所述标识符1生成单元用于生成标识符1，标识符1用于定位试卷，标识符1分别位于答题卡或试卷的左上角、右上角、左下角、右下角；
64.优选的，所述右下角的标识符1和其他三个标识符1不同；
65.四个标识符的中心连线构成矩形。
66.所述标识符2生成单元用于生成标识符2，标识符2用于承载和学生绑定的信息，标识符2位于答题卡或试卷的右上角；
67.优选的，所述标识符2设置为二维码或者条形码，内容是一个32位的与学生绑定的唯一的uuid；
68.所述标识符3生成单元用于生成标识符3，标识符3用于识别判断答题卡的页码，标识符3位于答题卡或试卷的顶端；
69.所述标识符3是中间镂空或实心的正方形，通过判断镂空还是实心得出0或1的二进制序列编码，通过将二进制转为十进制，即可得到当前页的页码信息。
70.进一步的，所述试卷生成模块还包括矩形框生成单元，用于生成矩形框，题目生成在矩形框中。
71.具体的，所述信息识别模块包括信息录入单元，用于将纸质试卷扫描成图片；
72.所述信息识别模块包括信息处理单元，用于对图片进行处理；
73.所述信息识别模块包括基础信息识别单元，用于识别二维码和页码
74.所述信息识别模块包括答案区域检测单元；用于识别出作答区域；
75.所述信息识别模块包括答案识别；用于对答案进行识别。
76.进一步的，所述信息处理单元运行包括以下步骤：
77.s1.利用opencv对图片进行灰度化处理、二值化处理、轮廓检测；
78.s2.找到四个标识符1；所以确定右下角的标识符1，随后可以根据两点之间距离确定左上角、右上角和左下角的标识符1；
79.s3.通过透视变换完成对图片的矫正。
80.进一步的，基础信息识别单元中，在获得矫正后的图片的基础上，由上到下截取图片十分之一高度区域用来做页码解析，具体是利用opencv对图片做轮廓检测，筛选出页码方框的轮廓，再根据是否镂空获得二进制学编码序列，转化为十进制后得到页码信息。
81.可以直接实用python的第三方库pyzbar检测和识别二维码。
82.进一步的，答案区域检测单元的工作包括以下步骤：
83.在设计试卷时，我们特意给题目和选项加了黑色的边框，我们利用opencv中的adaptivethreshold对图片的二值化处理，然后调用opencv中的getstructuringelement分别检测横线、竖线，再经过图片膨胀、腐蚀处理，最后调用opencv的bitwise_and函数求出横线、竖线的交集，对图片进行可视化处理，请参阅图6。可以看出情况非常理想，黑色边框的四个顶点坐标是容易获得。随后通过opencv的透视变换，我们即可获得答题区域的截图，请参阅图7。
84.进一步的，答案识别单元运行包括以下步骤：
85.我们规定通过画圆圈标记选项，这样对答题区域截图做轮廓检测，根据空间坐标信息，可以给轮廓分组，随后对组内的每一个轮廓求最小外接矩阵，再计算所有矩阵面积的总和；最终可以认为面积最大的组是被标记的；
86.存在学生没有作答的情况，所以面积总和还一定要大于一个阈值，否则认为学生没有作答。
87.具体的，该心理量表试卷生成及其自动化批阅系统的工作原理：使用时，通过多种识别符，便捷的获取答题卡图片的方向信息，倾斜角度，该学生的个人信息，答题卡的页码数。结合简单的外边框设计，快速直接地获得答题区域，再经过简单的图像处理，即可辨别学生作答情况。我们完成了对心理量表试卷的自动化批阅，节省了大量的人力，极大提升完成心理量表测试整个流程的速度。推动心理健康相关领域的发展。数字化，在分析、输出学生心理量表结果环节，存储了学生作答过程的所有信息：每一道题的得分，每个维度的得分，以及等级划分的结果，基于这些数据，可以构建很多大数据应用和研究。
88.需要说明的是：心理量表是测量工具的一种。用于鉴别个体心理功能的高低。是一个具有参照点和单位的连续体。将被测量的事物置于连续体的适当位置，看它离开参照点多少单位，便得到一个测量值。根据制定量表的单位和参照点的不同，可分为称名量表、顺
序量表、等距量表和等比量表四种。
89.opencv是一个基于bsd许可(开源)发行的跨平台计算机视觉和机器学习软件库，可以运行在linux、windows、android和mac os操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列c函数和少量c++类构成，同时提供了python、ruby、matlab等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。
90.自动批阅系统是以教师为核心，利用ai技术及大数据分析实现作业、试卷等自动化批阅、数据分析的综合应用性系统，为教师因材施教提供数据支撑，从而实现为教育工作者减负增效的目的。以“人工智能+大数据”技术实现“自动批阅”“精准施教”为主要功能出发点的批阅系统。
91.以上所述仅为本技术的优选实施例而已，并不用于限制本技术，对于本领域的技术人员来说，本技术可以有各种更改和变化。凡在本技术的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本技术的保护范围之内。