التعرف على العلامات البصرية

التعرف على العلامات البصرية (OMR) هو جمع البيانات من الأشخاص عن طريق تحديد أحد العلامات الموجودة على الورق. يتيح(OMR) معالجة مئات أو آلاف المستندات كل ساعة. على سبيل المثال، يقوم الطلاب بالإجابة عن الاختبارات أو الاستطلاعات التي طُلبت منهم باستخدام قلم رصاص لملئ الفراغات الموجودة إلى جانب الخيارات (كما في الصورة المرفقة)، ثم يقوم المعلم أو مساعده بملئ النموذج، ثم إدخال المستندات في نظام يقوم بتصنيفها أو جمع البيانات منها.

نموذج اختبار OMR، مصمم كي يتم مسحه ضوئيًا بواسطة جهاز OMR مخصص.

خلفية

تحتوي العديد من أجهزة OMR على ماسح ضوئي يسلط الضوء على النموذج.  يقوم الجهاز بعد ذلك بفحص الانعكاسية المتباينة للضوء في مواضع معينة من النموذج.  سيكتشف العلامات السوداء لأنها تعكس ضوءًا أقل من المساحات الفارغة في النموذج.

تستخدم بعض أجهزة OMR النماذج المطبوعة على ورق.  ويمكن للجهاز بعد ذلك قياس كمية الضوء التي تمر عبر الورقة.  سوف تلتقط أي علامات سوداء على جانبي الورقة لأنها تقلل من كمية الضوء التي تمر عبرها.

بخلاف جهاز OMR المخصص، يتيح برنامج OMR لسطح المكتب للمستخدم إنشاء النماذج الخاصة به في معالج النصوص أو الكمبيوتر وطباعتها بواسطة طابعة ليزر.  يعمل برنامج OMR بعد ذلك مع ماسح ضوئي لصور سطح المكتب مع وحدة تغذية المستندات لمعالجة النماذج بمجرد تعبئتها.

يختلف OMR عمومًا عن التعرف الضوئي على الأحرف (OCR) بأنه لا يحتاج إلى معالج معقد للتعرف على الأنماط.  أي أن العلامات تم إنشاؤها بطريقة تجعل احتمال عدم قراءتها بواسطة جهاز OMR بشكل صحيح ضئيلًا.  يتطلب هذا أن تكون الصورة ذات تباين عالٍ وشكل يمكن التعرف عليه بسهولة أو غير ذي صلة.  من المجالات المرتبطة بـ OMR وOCR التعرف على الرموز الشريطية، مثل الرمز الشريطي UPC الموجود على عبوة المنتج.

أحد أكثر تطبيقات OMR شيوعًا هو استخدام قلم الرصاص رقم 2 (HB في أوروبا) وأوراق الإجابات البصرية الفقاعية في اختبارات أسئلة الاختيار من متعدد.  يقوم الطلاب بوضع علامة على إجاباتهم أو معلوماتهم الشخصية الأخرى من خلال دوائر داكنة على النماذج.  يتم بعد ذلك تصنيف الورقة بواسطة جهاز المسح الضوئي.

انظر أيضاً

تطبيقات الذكاء الصناعي.

تخزين البيانات.

تأثير الذكاء الاصطناعي.