Nel mondo odierno, in cui il numero di moduli cartacei ed elettronici è nell'ordine di milioni - dai questionari ai moduli d'esame e alle schede elettorali - la necessità di una loro elaborazione rapida e accurata aumenta ogni anno. Uno degli strumenti chiave per l'automazione di questi processi è diventato il riconoscimento ottico dei segni (OMR).
OMR (Optical Mark Recognition) è una tecnologia che consente al software di registrare e analizzare la presenza o l'assenza di segni speciali (solitamente segni di spunta, quadrati o cerchi pieni) in posizioni predeterminate su documenti cartacei o elettronici. Ciò consente l'elaborazione rapida di grandi quantità di dati senza input manuale, riducendo al minimo gli errori e velocizzando i flussi di lavoro.
Breve storia della nascita e dello sviluppo dell'OMR
La tecnologia di riconoscimento ottico dei segni iniziò a svilupparsi nella seconda metà del XX secolo, quando si presentò il problema di automatizzare l'elaborazione di un gran numero di moduli, questionari e fogli d'esame simili. I primi sistemi industriali apparvero negli Stati Uniti per le esigenze degli istituti scolastici, dove i test di massa degli studenti richiedevano un calcolo accelerato e affidabile dei risultati.
Nelle prime fasi di sviluppo dell'OMR, venivano utilizzate apparecchiature speciali: scanner con grandi fotosensori che registravano aree ombreggiate sulla carta (bolle o rettangoli pieni). Ciò consentiva una significativa riduzione del tempo necessario per verificare le risposte rispetto alla verifica manuale e rendeva l'analisi dei dati più oggettiva.
La tecnologia si è successivamente evoluta con il passaggio all'elaborazione digitale delle immagini. Con l'avvento dei personal computer e dei software, l'OMR è diventato disponibile indipendentemente dal tipo di scanner o stampante. Ciò ha aperto opportunità di applicazione su larga scala in ambito aziendale, educativo, governativo, ovunque fosse richiesta l'elaborazione rapida e accurata di grandi volumi di documenti standard.
Oggi, le moderne soluzioni OMR consentono di automatizzare il lavoro non solo con moduli cartacei, ma anche con documenti elettronici, integrando le tecnologie OMR in piattaforme digitali unificate. Ciò garantisce una flessibilità, una produttività e una qualità dei dati finali ancora maggiori.
Come funziona l'OMR e dove viene applicato
L'OMR si basa sul principio di selezionare aree da contrassegnare su un modulo (ad esempio, in un questionario o in un test) e di scansionarle automaticamente utilizzando un software speciale.Ciò consente:
- Raccogliere automaticamente statistiche sulle risposte a prove d'esame, sondaggi, votazioni, registrazione dei partecipanti e altri eventi di massa.
- Elaborare domande, questionari e checklist dove è richiesto un conteggio rapido e accurato.
- Trasformare il flusso di documenti cartacei in digitale senza il rischio di errori manuali.
OMR inizia con la creazione di un modello di modulo speciale con aree designate per i voti. Una volta che il modulo è compilato e scansionato (o ricevuto elettronicamente), il software analizza l'immagine, determina la posizione e i confini di ciascuna zona OMR e registra i voti assegnati dall'utente.
L'intero processo si compone di diverse fasi tecnologiche:
- Creazione del modello: per ogni modulo, viene sviluppato in anticipo un modello con aree (campi OMR), in cui vengono fornite possibili opzioni di risposta. Ad esempio, in un test possono esserci diverse centinaia di aree di questo tipo, a seconda del numero di domande.
- Scansione e caricamento di moduli: i moduli compilati vengono inviati per l'elaborazione come scansioni o fotografie. Sono supportati vari formati immagine (TIFF, JPEG, PDF, ...).
- Riconoscimento della struttura del documento: il software identifica automaticamente il tipo di modulo, allinea il documento anche se è nella posizione errata e quindi trova tutti i campi OMR.
- Analisi e registrazione delle risposte: il sistema identifica le aree contrassegnate in base alla presenza di oscuramento, le confronta con i valori di riferimento del modello e inserisce i risultati del riconoscimento in un foglio di calcolo o in un database.
- Trasferimento e archiviazione dei dati: una volta completata l'analisi, i risultati possono essere esportati immediatamente per ulteriori analisi, report, archiviazione o integrazione con l'infrastruttura IT aziendale.
Dove viene utilizzato:
- Istruzione: controllo automatico di test, moduli d'esame e questionari degli studenti.
- Pubblica amministrazione ed elezioni: conteggio dei voti da schede cartacee, automazione dell'elaborazione di moduli di censimento o indagini sociologiche.
- Aziende: raccolta rapida di questionari per le risorse umane, ricerche di mercato, elaborazione di questionari sulla qualità del servizio, moduli di registrazione per eventi.
- Medicina: elaborazione di questionari per i pazienti, questionari di valutazione della salute.
- Organizzazioni finanziarie e assicurative: inserimento ed elaborazione delle domande dei clienti, questionari per invii di massa e selezione delle proposte.
OMR viene utilizzato in tutti i settori in cui è necessario digitalizzare rapidamente e accuratamente grandi flussi di dati cartacei o elettronici simili.
Quali sono le caratteristiche del VintaSoft Forms Processing .NET Plug-in per OMR
Le soluzioni moderne per il riconoscimento delle etichette non sono solo veloci, ma anche flessibili nella configurazione. Uno dei leader tecnologici in questo settore è
VintaSoft Forms Processing .NET Plug-in.
Questo SDK offre supporto completo per l'identificazione e l'allineamento automatizzati dei moduli, il riconoscimento ottico dei segni e il riconoscimento dei campi di testo e codici a barre. Le caratteristiche principali includono:
- Multipiattaforma: supporto per Windows, Linux, macOS.
- Pienamente supportato in .NET (C#, VB.NET e altri linguaggi .NET).
- Editor di modelli di modulo con la possibilità di aggiungere, modificare ed eliminare campi OMR.
- Supporto per moduli compilati con aree etichetta rettangolari e rotonde, nonché tabelle con campi OMR.
- Possibilità di riconoscimento sincrono e asincrono, nonché multithread.
- Personalizzazione flessibile dei modelli, serializzazione e deserializzazione in XML.
- Integrazione con OCR (per testi scritti a mano o stampati) e Barcode SDK (per codici a barre), che amplia le funzionalità di un'unica soluzione.
Perché le aziende scelgono OMR con VintaSoft
Per le aziende, elaborare un gran numero di questionari, test o moduli standard non è solo un compito che richiede precisione, ma anche un motivo per ottimizzare i processi aziendali. L'utilizzo del
VintaSoft Forms Processing .NET Plug-in consente di:
- Ridurre il fattore umano, minimizzare gli errori e ridurre i tempi di elaborazione dei documenti.
- Accelerare la digitalizzazione dei flussi cartacei: i risultati del riconoscimento sono disponibili immediatamente e possono essere integrati nei sistemi informativi aziendali.
- Adattamento flessibile dei modelli a qualsiasi standard di modulo utilizzato in ambito aziendale o governativo.
Vista tecnologica: Come funziona l'OMR in VintaSoft
Durante il funzionamento, il software determina innanzitutto a quale modello appartiene l'immagine della forma ricevuta, la allinea e solo successivamente inizia ad analizzare i campi OMR. Questa architettura consente di elaborare le forme anche se sono state scansionate con modifiche di rotazione, offset o scala.
I modelli di modulo vengono creati utilizzando sia codice che editor visuali all'interno di applicazioni WinForms o WPF. Lo sviluppatore può personalizzare il tipo e l'aspetto dei campi OMR, espandere l'architettura per le proprie attività e formati di documento.
Il riconoscimento ottico dei segni (OMR) è uno standard moderno per l'elaborazione rapida e affidabile di documenti cartacei ed elettronici di grandi dimensioni. Con il
VintaSoft Forms Processing .NET Plug-in, il processo diventa flessibile, accurato, integrabile in qualsiasi sistema aziendale e pienamente conforme ai requisiti della trasformazione digitale.
Ecco un codice C# che mostra come identificare e riconoscere un modulo compilato che contiene i marchi OMR:
/// <summary>
/// Recognizes the form with OMR fields.
/// </summary>
/// <param name="formRecognitionManager">The form recognition manager.</param>
/// <param name="image">The image.</param>
public static void RecognizeFormWithOmrFields(
Vintasoft.Imaging.FormsProcessing.FormRecognitionManager formRecognitionManager,
Vintasoft.Imaging.VintasoftImage image)
{
// if your form template contains OCR fields,
// make sure OCR engine manager is initialized before recognition
// (otherwise recognition will return null (Nothing)),
// see OCR field recognition examples
// recognize filled form in an image
Vintasoft.Imaging.FormsProcessing.FormRecognitionResult recognitionResult =
formRecognitionManager.Recognize(image);
// get the result of image comparison
Vintasoft.Imaging.FormsProcessing.TemplateMatching.ImageImprintCompareResult imageCompareResult =
recognitionResult.TemplateMatchingResult.ImageCompareResult;
// if result is not reliable
if (!imageCompareResult.IsReliable)
{
// matching template is not found
System.Console.WriteLine("Matching template is not found.");
}
else
{
// get recognized page
Vintasoft.Imaging.FormsProcessing.FormRecognition.FormPage recognizedPage =
recognitionResult.RecognizedPage;
// get form field count
if (recognizedPage.Items.Count == 0)
{
System.Console.WriteLine("No form fields were recognized.");
}
else
{
System.Console.WriteLine(string.Format(
"Recognized form field count: {0}",
recognizedPage.Items.Count));
// for each recognized form field
foreach (Vintasoft.Imaging.FormsProcessing.FormRecognition.FormField recognizedField in recognizedPage.Items)
{
if (recognizedField is Vintasoft.Imaging.FormsProcessing.FormRecognition.Omr.OmrField)
{
Vintasoft.Imaging.FormsProcessing.FormRecognition.Omr.OmrField omrField =
(Vintasoft.Imaging.FormsProcessing.FormRecognition.Omr.OmrField)recognizedField;
// write field info
System.Console.WriteLine(string.Format(
" OMR field: name: {0}; state: {1}; confidence: {2:F1}%",
omrField.Name,
omrField.State,
omrField.Confidence * 100));
}
}
}
}
}
