Görüntü İşleme Tekniklerini Kullanarak Mobil Uygulama Tabanlı Optik Okuyucu Sisteminin Geliştirilmesi

Öz

Ülkemiz eğitim sisteminde sınavlar önemli bir yere sahiptir. Bu sınavlar genellikle çoktan seçmeli sınavlar olarak uygulanmaktadır. Çoktan seçmeli sınavlar optik form ile daha hızlı okunabilmektedir. Optik formlar zamandan tasarruf sağlarlar ancak bunun yanında bazı dezavantajlarda mevcuttur. Bunların en başında optik okuyucu cihazlarının maliyetinin yüksek olması gelmektedir. Yüksek maliyete sahip optik okuyucu cihazları her eğitim kurumunda bulunmamaktadır. Bu projede bunun önüne geçmek için bu çalışmayla birlikte önerilen mobil optik okuyucu uygulamasının alt yapısı ve geliştirme adımlarına değinilecektir. Önerilen mobil optik okuyucu uygulaması ile eğitimciler telefonlarını kullanarak optik formları okutma imkânına kavuşacaklardır. Bu sayede optik okuyucu cihazına gerek kalmamaktadır. Telefon kamerası yardımıyla okunan optik formlar çeşitli görüntü işleme teknikleriyle uygun formata getirilmektedir. Uygun formata gelen görüntüler üzerinden işaretli şıkların tanınması sağlanır. Tanınan şıkların konumlarından elde edilen soru sırası bilgisi ile sınav sonuçları hesaplanmaktadır. Sınav sonuçları değerlendirilerek öğretmen ve öğrenciye istatiksel veriler sunulmaktadır. Bu uygulamanın alt yapısında görüntü işleme teknikleri için Python OpenCV kütüphanesinden yararlanılmaktadır. Önerilen uygulama Dart ve Flutter programlama dilleri ile geliştirilmektedir. Bu programlama dilleri çapraz platformda çalışma imkânı sağlamaktadır. Bu sayede işletim sisteminden bağımsız birçok mobil cihazlar üzerinde verimli bir şekilde kullanımı sağlanacaktır. Bu gibi katkıların yanında geliştirilen uygulama test sınavlarının sonuçlarını yüksek bir oranda doğru hesaplamaktadır. Yapılan deneyler incelendiğinde hesaplama başarımı %90 ile %95 arasında ölçülmektedir. Doğru ışığın sağlanarak optik formların sisteme verilmesi halinde test sınavlarının sonuçları yüksek oranda doğru çıkmaktadır.

Anahtar Kelimeler

• Optik form
• mobil optik okuyucu
• görüntü işleme
• OpenCV
• Flutter
• uzman sistemler

Development of Mobile Application Based Optical Mark Reader System Using Image Processing Techniques

Abstract

Exams have an important place in our country's education system. These exams are generally administered as multiple-choice exams. Multiple choice exams can be read faster with optical form. Optical forms save time, but there are also some disadvantages. The first of these is the high cost of optical mark reader devices. High-cost optical mark reader devices are only available in some educational institutions. To prevent this, in this project, the infrastructure and development steps of the mobile optical reader application proposed in this study will be discussed. With the proposed mobile optical mark reader application, educators can read optical forms using their phones. In this way, there is no need for an optical reader device. Optical forms, which are read with the help of a phone camera, are brought into a suitable format with various image processing techniques. It is ensured that the marked options are recognized on the images that are in the appropriate form. Exam results are calculated with the knowledge of the order of questions obtained from the positions of the recognized choices. Statistical data are presented to the teacher and student by evaluating the exam results. In the infrastructure of this application, the Python OpenCV library is used for image processing techniques. The proposed application is developed with Dart and Flutter programming languages. These programming languages provide the opportunity to work cross-platform. In this way, it will be used efficiently on many mobile devices independent of the operating system. In addition to such contributions, it calculates the results of the practice test exams developed at a high rate. When the experiments are examined, the calculation success is measured between 90% and 95%. If the right light is provided and the optical forms are given to the system, the results of the test exams are highly accurate.

Keywords

• Optical form
• mobile optical mark reader
• image processing
• OpenCV
• Flutter
• expert systems

Kaynakça

1. [1] Belag, I. A., Gültepe, Y., and Elmalti, T. M. An image processing based optical mark recognition with the help of scanner. International Journal of Engineering Innovation & Research 7, 2 (2018).
2. [2] Bhanu Prasad, P., Radhakrishnan, N., Bharathi, S. S. Machine vision solutions in automotive industry. Soft Computing Techniques in Engineering Applications (2014), 1–14.
3. [3] Çelik, N. C. Yapay görme tabanlı optik form değerlendirme yöntemi. Master’s thesis, Eskişehir Teknik Üniversitesi, Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, Eskişehir, Türkiye, 2019.
4. [4] de Assis Zampirolli, F., Gonzalez, J. A. Q., de Oliveira Neves, R. P. Automatic correction of multiple- choice tests using digital cameras and image processing. Universidade Federal do ABC (2010).
5. [5] Dart ve flutter. https://ata.com.tr/blog-detay/dart-programlama-dili-ve-flutter-nedir-244. Son erişim tarihi: 24 Mayıs 2023.
6. [6] Ghodake, Y. S., Bhosale, D. V., Kulkarni, S. S. Image processing: Methods, techniques, applications review. AIJR Proceedings (2021), 198–204.
7. [7] Proje kaynak kodları. https://github.com/mertorelio/omr-app. Son erişim tarihi: 7 Haziran 2023.
8. [8] Greenberg, R., Kolvoord, R. A., Magisos, M., Strom, R. G., Croft, S. Image processing for teaching. Journal of Science Education and Technology 2 (1993), 469–480.

9. [9] Konuk, M. S. Android Tabanlı Mobil Optik Okuma Test Okuma Sisteminin Geliştirilmesi ve Uygulaması. Master’s thesis, Marmara Universitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, İstanbul, Türkiye, 2019.
10. [10] Krishna, G., Rana, H. R., Madan, I., Sahu, R. Implementation of omr technology with the help of ordinary scanner. international journal of advanced research in computer science and software engineering 3, 4 (2013), 714– 719.
11. [11] Küçükkara, Z., and Tümer, A. E. An image processing oriented optical mark recognition and evaluation system. International Journal of Applied Mathematics Electronics and Computers 6, 4 (2018), 59–64.
12. [12] Kumar, A., Singal, H., Bhavsar, A. Cost effective real-time image processing based optical mark reader. International Journal of Computer and Information Engineering 12, 9 (2018), 787–791.
13. [13] McAuliffe, M. J., Lalonde, F. M., McGarry, D., Gandler, W., Csaky, K., Trus, B. L. Medical image processing, analysis and visualization in clinical research. In Proceedings 14th IEEE Symposium on Computer-Based Medical Systems. CBMS 2001 (2001), IEEE, pp. 381–386.
14. [14] Morikawa, C., Kobayashi, M., Satoh, M., Kuroda, Y., Inomata, T., Matsuo, H., Miura, T., Hilaga, M. Image and video processing on mobile devices: a survey. The Visual Computer 37, 12 (2021), 2931–2949.
15. [15] Ngugi, L. C., Abelwahab, M., Abo-Zahhad, M. Recent advances in image processing techniques for automated leaf pest and disease recognition–a review. Information processing in agriculture 8, 1 (2021), 27–51.
16. [16] Phillips, P. J., McCabe, R. M., Chellappa, R. Biometric image processing and recognition. In 9th European Signal Processing Conference (EUSIPCO 1998) (1998), pp. 1–8.
17. [17] Prabaharan, T., Periasamy, P., Mugendiran, V., et al. Studies on application of image processing in various fields: An overview. In IOP Conference Series: Materials Science and Engineering (2020), IOP Publishing, pp. 1–13.
18. [18] Python programlama dili. https://docs.python.org/tr/3/tutorial/index.html. Son erişim tarihi: 24 Mayıs 2023. [19] Rong, W., Li, Z., Zhang, W., Sun, L. An improved canny edge detection algorithm. In 2014 IEEE international conference on mechatronics and automation (2014), IEEE, pp. 577–582.
19. [20] Şenol, M. C# ile web kameradan optik form okuma. Master’s thesis, Afyon Kocatepe Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Afyonkarahisar, Türkiye, 2014.
20. [21] Yüksel, A. S., Çankaya, ̇İ. A., Yalçınkaya, M. A., Ateş, N. Mobil tabanlı optik form değerlendirme sistemi. Pamukkale University Journal of Engineering Sciences 22, 2 (2016).