dc.contributor.author | Şenol, Mustafa | |
dc.contributor.author | Fidan, Uğur | |
dc.date | 2015-02-02 | |
dc.date.accessioned | 2015-03-02T08:07:58Z | |
dc.date.available | 2015-03-02T08:07:58Z | |
dc.date.issued | 2014 | |
dc.identifier.issn | 2147-5296 | |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11630/2403 | |
dc.description.abstract | Öğrencilerin değerlendirilmesinde sık sık kullanılan test yönteminin en büyük zorluklarından birisi de
optik formların hatasız olarak okunması ve gerekli istatiksel bilgilerin çıkarılmasıdır. Bu çalışmada her
alanda yaygın olarak kullanılan görüntü işleme tekniklerinden eğitim alanında faydalanılması
hedeflenmiştir. C#.Net platformu kullanılarak web kamera ile optik form okuyabilen bir program
geliştirilmiştir. Öncelikle bir deney düzeneği tasarlanarak düzeneğine 1,3 mega piksel, Philips SPC 900NC
marka standart bir CCD (Charge Coupled Device) kamera sabitlenmiş, aynı zamanda fikstür yardımıyla
optik formların deney düzeneğine hep aynı açıda yerleştirilmesi garantilenmiştir. Alınan 640x480 piksel
RGB formatındaki görüntü önce gri seviyeye dönüştürülmekte daha sonra kontrast germe işlemiyle
resim belirginleştirilmektedir. Otsu Algoritması ile elde edilen dinamik eşik değerine göre, gri seviyeden
ikili seviye (binary) dönüşümü yapılmaktadır.
Formun sol ve sağ üst köşesinde yer alan işaretlerin koordinatları tespit edilmiş ve bu işaretlere göre
formda bulunan tüm seçeneklerin merkez koordinatları hesaplanmıştır. Geliştirilen algoritmayla siyah
piksel toplamları değerlendirilerek işaretli seçenekler tespit edilmiş ve veri tabanına kayıt edilmiştir.
İşaretlenmiş seçenekler ile cevap anahtarı karşılaştırması yapılmış, doğru, yanlış, boş ve hatalı cevap
sayıları elde edilmiştir. Sınava ait tüm cevap kâğıtları değerlendirilerek sınav analizi istatistiği
çıkarılmıştır.
Çalışmanın sonucunda optik formda öğrencilerin numaralarının ve kitapçık türünün kodlandığı alan
hatasız olarak okunarak %100 başarı elde edilmiştir. Test 1 ve Test 2 alanlarının başarı ortalaması ise
%99,90 olarak gerçekleşmiştir. Bir diğer açıdan, 221 optik formun yalnız 7 tanesinde hatalı okuma
meydana gelmiş, 214 optik form hatasız okunarak %96,83 doğruluk oranı yakalanmıştır. | en_US |
dc.description.abstract | One of the most important difficulties of the test methods that are often used to evaluate the students
is to read optical forms without mistake and to obtain necessary statistical information. In this study, to
make use of image processing techniques widely used in every area, especially in education area is
aimed. A programme which can read optical forms with the web camera using C#.NET is developed.
Firstly a test mechanism is designed. A standard 1.3 megapixels, branded Philips SPC 900NC, charge
coupled device camera is fixed to this mechanism. At the same time, with the help of fixture, optical
forms are ensured to be placed into the test mechanism in the same direction. The image which is
640×480 pixels and in RGB format is firstly transformed into grey level then the image is concretized by
stretching contrast. According to dynamic verge rates obtained with Otsu algorithm, transformation
from grey level to binary level is made.
The coordinates of the signs which are on the left and right top corners of the form are determined.
According to these signs, the central coordinates of all the options in the form are figured out. With the
developed algorithm, total of the black pixels is evaluated, signed options are fixed and registered to
the database. Signed options are compared with the answer key and the number of the answers which
are true, false, empty or signed wrongly is obtained. Statistics of the exam analysis is gotten by
evaluating all the answer sheets belonging to the exam.
At the end of the study, the area in the optical form for coding the students' numbers and the type of
the booklet is read without any mistake and %100 percent of success is gained. The average of the
success of the areas including test1 and test2 is %99.90. In other sides, only 7 of 221 optical forms is
read inaccurately, 214 optical forms are read without mistake and %96.83 percent of accuracy rate is
obtained. | en_US |
dc.language.iso | tur | en_US |
dc.publisher | Afyon Kocatepe Üniversitesi | en_US |
dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | en_US |
dc.subject | Optik Form Okuma | en_US |
dc.subject | Görüntü İşleme | en_US |
dc.subject | C#.Net | en_US |
dc.subject | Web Kamera | en_US |
dc.title | C# ile Web Kameradan Optik Form Okuma | en_US |
dc.title.alternative | Reading Optical Form From Web Camera With C # | en_US |
dc.type | article | en_US |
dc.relation.journal | Fen ve Mühendislik Bilimleri Dergisi | en_US |
dc.department | Afyon Kocatepe Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, İnternet ve Bilişim Teknolojileri Yönetimi., Afyon Kocatepe Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi, Biyomedikal Mühendisliği | en_US |
dc.identifier.volume | 14 | en_US |
dc.identifier.startpage | 17 | en_US |
dc.identifier.endpage | 26 | en_US |
dc.identifier.issue | 2 | en_US |
dc.relation.publicationcategory | Makale - Ulusal Hakemli Dergi - Kurum Yayını | en_US |