JP5080872B2 - 採点システム及び採点プログラム - Google Patents
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Description
教師は、記入された得点を手計算で集計したり、コンピュータ上にある得点集計用ソフトに得点データを入力したりして、児童等の成績評価に利用する。教師は、この採点作業を行う中で、児童等の学習状況の把握や、自らの指導の問題点等を見つけ、次の指導に生かすサイクルをつくっている。
一方、児童等にとっては、教師から返却された採点された答案用紙をみて、自らの解答の正誤を確認するとともに、間違った理解や知識を正しく復習しなおす学習活動を行っている。
この採点・集計作業は、教師の基本的かつ、重要な教育活動の一環であるが、その作業自体、煩雑で多くの労力を必要とするため、従来より、この作業の効率化、省力化が様々に図られてきた。
その一方で、近年、教育機関には、パーソナルコンピュータ、複写機又は複合機(多機能複写機とも呼ばれ、スキャナー、プリンタ、複写機、ファックス等の機能を有している)等が設置されて用いられていることが一般的である。
また、採点のみならず、より質の高い教育を行うために、解答者と採点結果を関係付けて解析を行うことが求められている。
しかしながら、複写機又は複合機等を利用して、解答者と採点結果を関係付けることができるが、小学校のテスト教材のように多色印刷の問題用紙に直接記入した答案用紙に、赤ペンなどで○×などの判定記号を記入したものには対応しにくいことがあった。
さらに、多色印刷の問題用紙に赤ペンなどで判定記号を記入したものには対応できるが、判定記号が画像に重なった場合や、選択問題に複数回答された場合や回答していない場合には対応しにくいことがあった。
[1] あらかじめ問題が印刷された問題用紙に解答者が問題ごとに解答を記入し、採点者が問題ごとの解答に正誤に関する判定記号を記入した該問題用紙の画像を受け付ける画像受付手段と、
前記画像受付手段によって受け付けられた問題用紙の画像に対応して、記入のなされていない原本画像を受け付ける原本画像受付手段と、
前記画像受付手段によって受け付けられた画像と前記原本画像受付手段によって受け付けられた原本画像に基づいて、前記判定記号を抽出する抽出手段と、
前記抽出手段によって抽出された判定記号の形状を認識する形状認識手段と、
前記抽出手段によって抽出された判定記号の位置を算出する位置算出手段と、
前記形状認識手段によって認識された形状及び前記位置算出手段によって算出された位置に基づいて、得点の算出を行う得点算出手段と、
前記画像受付手段によって受け付けられた画像における解答者を特定する解答者特定手段と、
前記解答者特定手段によって特定された解答者と前記得点算出手段によって算出された得点を関連づけて記憶する解答者情報記憶手段
を具備し、
前記形状認識手段は、認識の対象とする判定記号が選択問題についてのものである場合、該判定記号の周囲の画素の特徴量又は選択問題解答領域の周囲の画素の特徴量が所定条件であれば、形状の認識を行わず、
前記得点算出手段は、前記位置算出手段によって算出された位置に基づいて、得点の算出を行う
ことを特徴とする採点システム。
[2] あらかじめ問題が印刷された問題用紙に解答者が問題ごとに解答を記入し、採点者が問題ごとの解答に正誤に関する判定記号を記入した該問題用紙の画像を受け付ける画像受付手段と、
前記画像受付手段によって受け付けられた問題用紙の画像に対応して、記入のなされていない原本画像を受け付ける原本画像受付手段と、
前記画像受付手段によって受け付けられた画像と前記原本画像受付手段によって受け付けられた原本画像に基づいて、前記判定記号を抽出する抽出手段と、
前記抽出手段によって抽出された判定記号の形状を認識する形状認識手段と、
前記抽出手段によって抽出された判定記号の位置を算出する位置算出手段と、
前記形状認識手段によって認識された形状及び前記位置算出手段によって算出された位置に基づいて、得点の算出を行う得点算出手段と、
前記画像受付手段によって受け付けられた画像における解答者を特定する解答者特定手段と、
前記解答者特定手段によって特定された解答者と前記得点算出手段によって算出された得点を関連づけて記憶する解答者情報記憶手段
を具備し、
前記抽出手段は、前記画像受付手段によって受け付けられた画像と前記原本画像受付手段によって受け付けられた原本画像に基づいて、前記解答を抽出し、
前記形状認識手段は、認識の対象とする判定記号が選択問題についてのものである場合、該判定記号の周囲の画素の特徴量又は選択問題解答領域の周囲の画素の特徴量が所定条件であれば、形状の認識を行わず、
前記位置算出手段は、前記抽出手段によって抽出された解答の位置を算出し、
前記得点算出手段は、前記位置算出手段によって算出された解答の位置に基づいて、得点の算出を行う
ことを特徴とする採点システム。
をさらに具備することを特徴とする[1]又は[2]に記載の採点システム。
を具備することを特徴とする[3]に記載の採点システム。
前記形状認識手段は、採点者ごとに記入する判定記号に応じて、判定記号の形状を認識する
ことを特徴とする請求項[1]、[2]、[3]又は[4]に記載の採点システム。
ことを特徴とする[3]に記載の採点システム。
ことを特徴とする[1]又は[2]に記載の採点システム。
ことを特徴とする[1]又は[2]に記載の採点システム。
ことを特徴とする[1]又は[2]に記載の採点システム。
ことを特徴とする[1]又は[2]に記載の採点システム。
ことを特徴とする[1]又は[2]に記載の採点システム。
あらかじめ問題が印刷された問題用紙に解答者が問題ごとに解答を記入し、採点者が問題ごとの解答に正誤に関する判定記号を記入した該問題用紙の画像を受け付ける画像受付手段と、
前記画像受付手段によって受け付けられた問題用紙の画像に対応して、記入のなされていない原本画像を受け付ける原本画像受付手段と、
前記画像受付手段によって受け付けられた画像と前記原本画像受付手段によって受け付けられた原本画像に基づいて、前記判定記号を抽出する抽出手段と、
前記抽出手段によって抽出された判定記号の形状を認識する形状認識手段と、
前記抽出手段によって抽出された判定記号の位置を算出する位置算出手段と、
前記形状認識手段によって認識された形状及び前記位置算出手段によって算出された位置に基づいて、得点の算出を行う得点算出手段と、
前記画像受付手段によって受け付けられた画像における解答者を特定する解答者特定手段と、
前記解答者特定手段によって特定された解答者及び前記得点算出手段によって算出された得点を関連づけて前記記憶装置に記憶させる解答者情報記憶手段
として機能させ、
前記形状認識手段は、認識の対象とする判定記号が選択問題についてのものである場合、該判定記号の周囲の画素の特徴量又は選択問題解答領域の周囲の画素の特徴量が所定条件であれば、形状の認識を行わず、
前記得点算出手段は、前記位置算出手段によって算出された位置に基づいて、得点の算出を行う
ことを特徴とする採点プログラム。
[13] 記憶装置を有するコンピュータを、
あらかじめ問題が印刷された問題用紙に解答者が問題ごとに解答を記入し、採点者が問題ごとの解答に正誤に関する判定記号を記入した該問題用紙の画像を受け付ける画像受付手段と、
前記画像受付手段によって受け付けられた問題用紙の画像に対応して、記入のなされていない原本画像を受け付ける原本画像受付手段と、
前記画像受付手段によって受け付けられた画像と前記原本画像受付手段によって受け付けられた原本画像に基づいて、前記判定記号を抽出する抽出手段と、
前記抽出手段によって抽出された判定記号の形状を認識する形状認識手段と、
前記抽出手段によって抽出された判定記号の位置を算出する位置算出手段と、
前記形状認識手段によって認識された形状及び前記位置算出手段によって算出された位置に基づいて、得点の算出を行う得点算出手段と、
前記画像受付手段によって受け付けられた画像における解答者を特定する解答者特定手段と、
前記解答者特定手段によって特定された解答者と前記得点算出手段によって算出された得点を関連づけて前記記憶装置に記憶させる解答者情報記憶手段
として機能させ、
前記抽出手段は、前記画像受付手段によって受け付けられた画像と前記原本画像受付手段によって受け付けられた原本画像に基づいて、前記解答を抽出し、
前記形状認識手段は、認識の対象とする判定記号が選択問題についてのものである場合、該判定記号の周囲の画素の特徴量又は選択問題解答領域の周囲の画素の特徴量が所定条件であれば、形状の認識を行わず、
前記位置算出手段は、前記抽出手段によって抽出された解答の位置を算出し、
前記得点算出手段は、前記位置算出手段によって算出された解答の位置に基づいて、得点の算出を行う
ことを特徴とする採点プログラム。
請求項2に記載の採点システムでは、本構成を有していない場合に比較して、従来の教育活動における教師の判定記号を記載するという採点行為の質を低下させることなく、作業の効率化を図ることができる。選択問題に対して複数回答された場合や回答していない場合の例外に対しても対応できるようになる。
請求項13に記載の採点プログラムでは、本構成を有していない場合に比較して、従来の教育活動における教師の判定記号を記載するという採点行為の質を低下させることなく、作業の効率化を図ることができる。選択問題に対して複数回答された場合や回答していない場合の例外に対しても対応できるようになる。
図1は、本発明の一実施の形態の概念的なモジュール構成図を示している。
なお、モジュールとは、一般的に論理的に分離可能なソフトウェア、ハードウェア等の部品を指す。したがって、本実施の形態におけるモジュールはプログラムにおけるモジュールのことだけでなく、ハードウェア構成におけるモジュールも指す。それゆえ、本実施の形態は、プログラム、システム及び方法の説明をも兼ねている。また、モジュールは機能にほぼ一対一に対応しているが、実装においては、1モジュールを1プログラムで構成してもよいし、複数モジュールを1プログラムで構成してもよく、逆に1モジュールを複数プログラムで構成してもよい。また、複数モジュールは1コンピュータによって実行されてもよいし、分散又は並列環境におけるコンピュータによって1モジュールが複数コンピュータで実行されてもよい。また、以下、「接続」とは物理的な接続の他、論理的な接続(データの授受、指示等)を含む。
また、システムとは、複数のコンピュータ、ハードウェア、装置等がネットワーク等の通信手段で接続されて構成されるほか、1つのコンピュータ、ハードウェア、装置等によって実現される場合も含まれる。
以下、採点者として教師、解答者として児童等(生徒、学生等であってもよい)を主に例示して説明する。
なお、画像入力モジュール103は、原本101又は正誤Check済答案102の用紙を画像データとして受け付けるスキャナーとしての機能の他に、例えば、外部装置から通信回線を介して画像データを受け付けてもよいし、画像データベース等の記憶装置から画像データを受け付けるようにしてもよい。
また、差分画像から黒で記入されている画素(児童等が記入した解答)のみを抽出してもよい。抽出結果(差分画像内の黒い画素)を判定記号位置算出モジュール108へ渡す。
また、判定記号認識モジュール107は、認識の対象とする判定記号が選択問題についてのものである場合、判定記号または選択問題解答領域の周囲の画素の特徴量が所定条件であれば、形状の認識を行わないようにしてもよい。
また、判定記号位置算出モジュール108は、判定記号抽出モジュール106により解答が抽出された画像から、解答の位置を算出するようにしてもよい。そして、その算出結果を得点算出モジュール109へ渡す。
また、判定記号認識モジュール107が、形状の認識を行わなかった場合は、得点算出モジュール109は、判定記号位置算出モジュール108によって算出された判定記号の位置に基づいて、得点を算出するようにしてもよい。
また、得点算出モジュール109は、判定記号位置算出モジュール108によって算出された解答の位置に基づいて、得点を算出するようにしてもよい。
本実施の形態を実現するための典型的なシステム構成は、スキャナー201、採点サーバー202、クライアント203、採点結果等格納サーバー204を有し、これらがネットワーク(通信路)205によって接続されており、相互に通信可能となっている。
スキャナー201が画像入力モジュール103を有し、採点サーバー202が原本画像取得モジュール104、判定記号抽出モジュール106、判定記号認識モジュール107、判定記号位置算出モジュール108、得点算出モジュール109、解答者特定モジュール110、得点情報格納モジュール111を有し、クライアント203が得点結果確認・修正モジュール112を有し、採点結果等格納サーバー204が答案画像・問題情報DB105、答案画像DB113、生徒・成績情報DB114を有している。
採点サーバー202は、スキャナー201から受信した画像データに基づいて、その採点処理を行う。その結果を採点結果等格納サーバー204へ送信する。
クライアント203は、操作者の操作に応じて、採点結果等格納サーバー204に記憶されている採点結果(得点等)を確認、修正するものである。
図3に示す原本101は、小学生5年生の理科の問題用紙の例であり、未だ児童等によって解答が記入されていないものである。具体的には、教育機関で用いられるペーパーテスト、練習問題シート等が該当する。
原本101は、その問題用紙のタイトル等が記載されている識別情報欄301、解答者である児童等の学級、出席番号、名前等が記載される解答者情報欄302、採点が終了したあとに採点者である教師によってその児童等の得点が記入される点数欄303、問題文が記載されている問題記載領域304、そして、選択問題(複数の選択肢の中から1つを選択させる問題)の場合は選択肢領域305があり、文章として答えさせるための解答記載欄306がある。
なお、選択肢領域305は、例えば、理科の問題のようにカラー写真305Aを選択させるものがあり、その選択したものを表す記号を記入する欄である選択欄305Bが選択肢である各カラー写真305Aにある。
正誤Check済答案102には、図3を用いて説明した原本101の他に、児童等が記入した解答、教師が記入した判定記号が追記されている。これらの追記は手書きである。
教師が記入する判定記号は手書きであるため、例えば図5に示すように、正解を示す判定記号(○)501も端点503、端点504のように離れている場合があり、このような形状を一般的には「○」と認識できない。そこで、図4に示すフローチャートのような欠損線分補間処理を行う。
ステップS404では、細線化処理された画像(判定記号の画像)に対して端点処理を行う。例えば、図5に示すように、判定記号(○)501の端点503、端点504を抽出する。この端点処理は既存の方法を用いる。例えば、1画素になった細線化画像にそって進み、戻る以外には接続している画素がない点を端点とするようにすればよい。
ステップS406では、ステップS404で抽出された全ての端点に対して、接続処理が終了したか否かを判断する。終了している場合(ステップS406でY)は、終了する(ステップS420)。終了していない場合(ステップS406でN)は、ステップS408へ進む。
ステップS408では、未だ欠損線分補間処理が終了していない端点(未処理端点1)を1つ選択する。
ステップS412では、ステップS408で選択した未処理端点1とステップS410で選択した未処理端点2は、対応する端点であるか否かを判断する。対応する端点である場合(ステップS412で有)は、ステップS414へ進む。対応する端点ではない場合(ステップS412で無)は、ステップS418へ進む。なお、対応する端点であるか否かは、例えば、その端点間の距離が閾値以内か否かで判断する。
ステップS414では、ステップS408で選択した未処理端点1とステップS410で選択した未処理端点2とを互いに接続する。
ステップS416では、未処理端点1と未処理端点2とを処理済みとする。ステップS406へ戻る。
ステップS418では、未処理端点1を処理済みとする。ステップS406へ戻る。
ステップS602では、原本画像取得モジュール104が正誤Check済答案102の画像データと対応する原本101の画像データを特定する。なお、ここで、操作者の操作に応じて、原本101の画像データから識別情報欄301、解答者情報欄302、点数欄303、問題記載領域304、選択肢領域305、解答記載欄306の位置を指定する。さらに、各問題の配点(得点)もここで指定する。また、操作者の操作によらずに、原本101の画像データを解析することによって、識別情報欄301等の位置を抽出するようにしてもよい。画像データの解析としては、レイアウト解析、文字図形分離、文字認識、コード情報認識、図形処理、色成分認識等がある。次に、原本101の画像データ、処理結果(解答者情報欄302の位置、選択肢領域305の選択欄305Bの位置、各問題の配点等)をステップS603に渡す。
ステップS603では、ステップS601で入力された原本101の画像データ及びステップS602の処理結果を記憶する。次に、原本101の画像データをステップS604に渡し、ステップS602の処理結果の配点と解答位置情報をステップS610に渡し、出席番号の位置情報(解答者情報欄302の位置情報)をステップS611に渡す。
ステップS604では、原本101の画像データ及び正誤Check済答案102の画像データに対して、位置歪みの補正を行う。画像歪みの補正としては、傾き補正や主走査方向又は副走査方向の拡大・縮小補正等が挙げられる。画像歪みの補正は、ステップS605の差分をできるだけ少なくするもの、つまり児童等の解答の記入及び教師の判定記号のみを抽出できるようにするものである。次に、原本101の画像データはステップS605へ渡し、正誤Check済答案102の画像データはステップS605、ステップS613へ渡す。
ステップS605では、ステップS604での画像歪みの補正処理後の原本101と正誤Check済答案102とを比較して、それぞれの間の差分を抽出するものである。つまり、ここでは、問題記載領域304等の問題文は削除されて、児童等の解答の記入及び教師の判定記号のみが残った画像データが生成される。次に、その差分画像データをステップS606、ステップS611へ渡す。
ステップS606では、所定色(つまり、赤ペンの赤色)の画素を抽出する。つまり、ここでは、教師の判定記号のみが残った画像データが生成される。次に、その処理画像をステップS607へ渡す。
ステップS608では、ステップS607とは逆に接触した判定記号を分離する。例えば、解答欄同士が近いため、教師が記入した判定記号が接触している場合が生じ得るので、これを分離する。この処理は、2本の線分がある箇所を特定し、分離した場合に、より判定記号に近い画像になるように分離するように行うが、これに限らず既存の技術を用いてもよい。次に、その処理画像をステップS609へ渡す。
ステップS609では、判定記号の形状認識を行って、その正誤判定の記入内容を認識するものである。形状認識は、例えば「○」、「△」又は「×」の図形形状とのパターンマッチングによって行えばよい。すなわち、判定記号認識モジュール107が、判定記号の記入内容を「正解(○)」、「中間(△)」又は「不正解(×)」として認識するものである。あるいは、認識対象図形である判定記号の特徴量を算出し、その特徴量から形状を認識してもよい。特徴量としては、例えば、穴の個数、外接矩形に占める対象図形の面積率、などが挙げられる。また、判定記号位置算出モジュール108は、判定記号認識モジュール107によって形状が認識された判定記号について、その正誤Check済答案102上における記入位置を認識するものである。記入位置の認識は、例えば正誤Check済答案102上における座標解析によって行えばよい。次に、判定記号の位置、形状の認識結果をステップS610へ渡す。
ステップS611では、解答者特定モジュール110が、ステップS603での処理結果である出席番号の位置情報及びステップS605による処理結果である差分画像データに基づいて、解答者である児童等を特定する。つまり、出席番号の位置にある差分画像データ内の画像に対する文字認識処理等を通じて、正誤Check済答案102における解答者情報を抽出する。これにより、ある一つの正誤Check済答案102に解答を記入した解答記入者の学級、出席番号、氏名等を特定することが可能となる。次に、その処理結果である解答者情報をステップS612へ渡す。
ステップS612では、正誤Check済答案102に記入された判定記号の採点集計を行う。そして、その学級における正誤Check済答案102全てについて、解答者と得点を関係付ける。次に、その集計結果をステップS614へ渡す。
ステップS614では、生徒・成績情報DB114が、ステップS612での処理結果である集計結果をステップS613で記憶された正誤Check済答案102の画像データと関連づけて記憶する。
ステップS615では、得点結果確認・修正モジュール112が、ステップS614で正誤Check済答案102の画像データと関連づけて記憶されている採点結果を、操作者に対して表示し、操作者に確認させ、操作者の修正指示に応じて修正を行う。
ステップS616では、最終的な得点等を管理し、その学級における平均点等を算出し、その後の成績管理を行う。
その場合、ステップS610では、判定記号位置算出モジュール108によって算出された解答の位置に基づいて、得点を算出するようにしてもよい。
位置歪み補正モジュール701は、図6で説明したステップS604の処理を行うモジュールである。
差分抽出モジュール702は、図6で説明したステップS605の処理を行うモジュールである。
所定色画素抽出モジュール703は、図6で説明したステップS606の処理を行うモジュールである。
欠損線分補間モジュール704は、図6で説明したステップS607の処理を行うモジュールである。
エラー処理モジュール705は、選択問題に対しての採点処理、特に選択問題に特有な例外処理を行うモジュールであり、主に、判定方法決定モジュール708、選択問題正誤判定モジュール709と連携して処理を行う。詳細については、以下に説明する。
追記位置取得モジュール706は、判定記号位置算出モジュール108と同等であり、図6で説明したステップS609の位置取得処理を行うモジュールである。
追記対応設問特定モジュール707は、図6で説明したステップS603の処理を行うモジュールである。
判定方法決定モジュール708は、選択問題か否かに応じて、判定方法を変更するモジュールである。つまり、選択問題に対しての採点処理に適した判定方法を決定するものである。詳細については、以下に説明する。
選択問題正誤判定モジュール709は、選択問題に対しての採点処理に際して、その正誤の判定、つまり得点を算出するモジュールである。詳細については、以下に説明する。
形状認識モジュール710は、判定記号認識モジュール107と同等であり、図6で説明したステップS609の形状認識処理を行うモジュールである。
採点モジュール711は、図6で説明したステップS610の処理を行うモジュールである。
集計モジュール712は、図6で説明したステップS612の処理を行うモジュールである。
解答欄位置領域情報テーブル800は、設問No欄801、解答欄情報欄802、配点欄803、選択問題対応フラグ欄804、正解欄情報欄805を有しているテーブル構造である。
設問No欄801は、正誤Check済答案102の設問の番号を記憶する欄である。
解答欄情報欄802は、正誤Check済答案102内で解答欄が設けられている位置を表す座標を記憶する欄であり、左上端のX座標を記憶するX座標欄8021、Y座標を記憶するY座標欄8022、解答欄の高さを記憶する高さ欄8023、解答欄の幅を記憶する幅欄8024を有している。
配点欄803は、その設問の配点を記憶する欄である。
選択問題対応フラグ欄804は、その設問が選択問題であるか否かを示す符号を記憶する欄である。選択問題である場合は「ON」と記入され、選択問題でない場合は「OFF」と記入される。
正解欄情報欄805は、設問が選択問題であって、正解が記入される欄の位置を表す座標を記憶する欄であり、正解欄の左上端のX座標を記憶するX座標欄8051、Y座標を記憶するY座標欄8052、正解欄の高さを記憶する高さ欄8053、正解欄の幅を記憶する幅欄8054を有している。設問が選択問題ではない場合は、座標値は記憶されず、NULL(ヌル)が記入されている。
選択問題は、図3に示した選択肢領域305のように、それぞれの選択肢はカラー写真305Aと選択欄305Bとからなっている。例えば、理科の問題で、「夏のかえるの状態を選びなさい」という設問で、その選択肢としてカラー写真で「活動しているかえる」、「冬眠しているかえる」等のカラー写真305Aを掲げ、その右下端に選択欄305Bを設けたものがある。
カラー写真と赤ペンによる判定記号の記入が重なってしまうと、判定記号の抽出が困難であり、結果として判定記号の認識を誤ってしまうことになる。
例えば、図9(1A)に示すように、赤ペンによる判定記号は「○」であるが、判定記号を抽出した画像は図9(1B)に示すようにいびつな図形になり、判定記号認識モジュール107による認識結果は「△」となってしまう。同様に、図9(2A)、図9(3A)、図9(4A)に示したように、赤ペンとカラー写真とが重なってしまったような場合は、判定記号の抽出が本来の丸い形状にはならずに、「△」又は「×」として認識してしまう場合が多い。
ステップS1001では、解答欄位置領域情報テーブル800の正解欄情報欄805に選択問題の正解欄の座標を記憶させる。そのために、図6で説明したステップS602で操作者に、選択問題の正解欄の座標(選択欄305B)を選択させて、正解欄の座標値を得るようにする。
また、ステップS1002では、解答欄位置領域情報テーブル800の選択問題対応フラグ欄804に選択問題であることを示す「ON」を記憶させる。そのために、図6で説明したステップS602で操作者による操作に応じて、選択問題を指定してもらう。
ステップS1003では、判定記号認識モジュール107は、認識の対象とする判定記号が選択問題についてのものである場合(つまり、解答欄位置領域情報テーブル800の選択問題対応フラグ欄804が「ON」である場合)であって、判定記号または解答欄の周囲の画素の特徴量が所定条件であれば(つまり、選択肢がカラー画像である場合)、形状の認識を行わないようにする。つまり、判定記号位置算出モジュール108による判定記号の位置だけを抽出する。
ここで、図14を用いて、上記特徴量を濃度とした場合、解答欄の周囲の画素の濃度の抽出処理について説明する。選択肢1401の選択欄1401Bが解答欄位置領域情報テーブル800の選択問題対応フラグ欄804、正解欄情報欄805によって正解欄として特定された場合、選択欄1401Bの周囲の一定幅の領域である調査領域1402の画素の濃度を調べる。この調査領域1402の領域内に赤ペンの濃度以上の画素が一定面積以上あれば、判定記号の付近にカラー画像があると判断する。
ステップS1005では、判定記号は「○」であると判断した場合であり、得点算出モジュール109は得点の算出を行う。
ステップS1006では、判定記号は「×」であると判断した場合であり、得点算出モジュール109は得点を0点とする。
図11は、1つを選択する問題であるにも関わらず、児童等が複数の解答欄(選択欄1101B、選択欄1104B)に解答した場合である。教師は、その場合、それぞれの解答欄にそれぞれの判定記号を付す場合(選択欄1101Bには「×」、選択欄1104Bには「○」)がある。この場合、この選択問題では0点であるにもかかわらず、得点が付くことになってしまう。
また、図12は、選択問題について、児童等が解答しなかった例である。教師は、その場合、正解欄に「×」を記入する場合がある。この場合も、図10で示した処理を行うと得点が付くことになる。
図13は、教師が、選択問題に対して「○」の判定記号(選択欄1302B)を記入し、その近傍にある他の問題についても判定記号(「○」)を記入して、その判定記号同士が互いに接触した例である。この場合、選択問題以外の問題に対する解答の判定記号(図13では下に位置する「○」)が優先して抽出された場合は、選択問題に対しての判定記号がないと判断されてしまい、「○」であるにもかかわらず、得点が付されない場合がある。
つまり、認識対象としている判定記号が選択問題についてのものである場合、その判定記号の周囲の画素の特徴量又は選択問題の解答領域の周囲の画素の特徴量が所定条件であれば、形状の認識を行わず、児童等が記入した解答の位置又は判定記号の位置で正誤を判断する。ここでの特徴量は、濃度又は明度のことであり、所定条件とは判定記号の濃度又は明度に所定の演算(例えば、所定値を掛ける演算)を行った値以上であることである。又は、ここでの特徴量は、濃度又は明度のことであり、所定条件とは判定記号の濃度又は明度が所定の値以上であることである。又は、ここでの特徴量とは色のことであり、所定条件とは、判定記号の画素の色と判定記号又は選択問題解答領域の周囲の画素の色が近似していることである。又は、ここでの特徴量とは色のことであり、所定条件とは、所定の色に近似していることである。
まず、図15に示す処理から説明する。
ステップS1502では、正誤Check済答案102内の判定記号又は解答の追記位置を取得する。
ステップS1504では、ステップS1502で取得した位置から、対応する設問を解答欄位置領域情報テーブル800内の解答欄情報欄802を用いて特定する。
ステップS1510では、選択問題である場合の正誤判定処理を行う。つまり、解答欄位置領域情報テーブル800の正解欄情報欄805を用いて、判定記号の位置だけで正誤を判断する。又は、解答欄位置領域情報テーブル800の正解欄情報欄805を用いて、解答の位置で正誤を判断する。
ステップS1512では、解答欄位置領域情報テーブル800の配点欄803とステップS1508又はステップS1510での処理結果を用いて、得点を決定する。
ステップS1514では、ステップS1512で決定された得点を用いて、集計等を行い、成績管理に役立てる。
ステップS1602では、正誤Check済答案102内の判定記号又は解答の追記位置を取得する。
ステップS1604では、ステップS1602で取得した位置から、対応する設問を解答欄位置領域情報テーブル800内の解答欄情報欄802を用いて特定する。
ステップS1606では、判定記号認識モジュール107が判定記号を認識する。
ステップS1608では、ステップS1606による認識結果の信頼度を判断する。つまり、信頼度が高い場合はステップS1614へ進み、信頼度が低い場合はステップS1610へ進む。ここで、信頼度は判定記号認識モジュール107が判定記号を認識する際に、その認識結果に対する確信の度合いを表すものである。この信頼度と閾値を比較することによって、信頼度の高低を判断する。
ステップS1610では、認識結果の信頼度が低い場合であり、その判定記号が付されている問題が選択問題であるか否かを解答欄位置領域情報テーブル800の選択問題対応フラグ欄804を用いて判断する。つまり、選択問題である場合はステップS1612へ進み、選択問題でない場合はステップS1614へ進む。
ステップS1612では、選択問題である場合の正誤判定処理を行う。つまり、解答欄位置領域情報テーブル800の正解欄情報欄805を用いて、判定記号の位置だけで正誤を判断する。又は、解答欄位置領域情報テーブル800の正解欄情報欄805を用いて、解答の位置で正誤を判断する。
ステップS1614では、解答欄位置領域情報テーブル800の配点欄803とステップS1606又はステップS1612での処理結果を用いて、得点を決定する。
ステップS1616では、ステップS1614で決定された得点を用いて、集計等を行い、成績管理に役立てる。
また、複数の児童等がそれぞれ解答を記入した正誤Check済答案102を連続的に画像入力して、児童等ごとの得点を計算し、記録するようにしてもよい。
「プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、プログラムのインストール、実行、プログラムの流通などのために用いられる、プログラムが記録されたコンピュータで読み取り可能な記録媒体をいう。
なお、記録媒体としては、例えば、デジタル・バーサタイル・ディスク(DVD)であって、DVDフォーラムで策定された規格である「DVD−R、DVD−RW、DVD−RAM等」、DVD+RWで策定された規格である「DVD+R、DVD+RW等」、コンパクトディスク(CD)であって、読出し専用メモリ(CD−ROM)、CDレコーダブル(CD−R)、CDリライタブル(CD−RW)等、光磁気ディスク(MO)、フレキシブルディスク(FD)、磁気テープ、ハードディスク、読出し専用メモリ(ROM)、電気的消去及び書換可能な読出し専用メモリ(EEPROM)、フラッシュ・メモリ、ランダム・アクセス・メモリ(RAM)等が含まれる。
そして、上記のプログラム又はその一部は、上記記録媒体に記録して保存や流通等させてもよい。また、通信によって、例えば、ローカル・エリア・ネットワーク(LAN)、メトロポリタン・エリア・ネットワーク(MAN)、ワイド・エリア・ネットワーク(WAN)、インターネット、イントラネット、エクストラネット等に用いられる有線ネットワーク、あるいは無線通信ネットワーク、さらにはこれらの組合せ等の伝送媒体を用いて伝送させてもよく、また、搬送波に乗せて搬送させてもよい。
さらに、上記のプログラムは、他のプログラムの一部分であってもよく、あるいは別個のプログラムと共に記録媒体に記録されていてもよい。また、複数の記録媒体に分割して
記録されていてもよい。また、圧縮や暗号化など、復元可能であればどのような態様で記録されていてもよい。
102…正誤Check済答案
103…画像入力モジュール
104…原本画像取得モジュール
105…答案画像・問題情報DB
106…判定記号抽出モジュール
107…判定記号認識モジュール
108…判定記号位置算出モジュール
109…得点算出モジュール
110…解答者特定モジュール
111…得点情報格納モジュール
112…得点結果確認・修正モジュール
113…答案画像DB
114…生徒・成績情報DB
201…スキャナー
202…採点サーバー
203…クライアント
204…採点結果等格納サーバー
205…ネットワーク(通信路)
701…位置歪み補正モジュール
702…差分抽出モジュール
703…所定色画素抽出モジュール
704…欠損線分補間モジュール
705…エラー処理モジュール
706…追記位置取得モジュール
707…追記対応設問特定モジュール
708…判定方法決定モジュール
709…選択問題正誤判定モジュール
710…形状認識モジュール
711…採点モジュール
712…集計モジュール
800…解答欄位置領域情報テーブル
Claims (13)
- あらかじめ問題が印刷された問題用紙に解答者が問題ごとに解答を記入し、採点者が問題ごとの解答に正誤に関する判定記号を記入した該問題用紙の画像を受け付ける画像受付手段と、
前記画像受付手段によって受け付けられた問題用紙の画像に対応して、記入のなされていない原本画像を受け付ける原本画像受付手段と、
前記画像受付手段によって受け付けられた画像と前記原本画像受付手段によって受け付けられた原本画像に基づいて、前記判定記号を抽出する抽出手段と、
前記抽出手段によって抽出された判定記号の形状を認識する形状認識手段と、
前記抽出手段によって抽出された判定記号の位置を算出する位置算出手段と、
前記形状認識手段によって認識された形状及び前記位置算出手段によって算出された位置に基づいて、得点の算出を行う得点算出手段と、
前記画像受付手段によって受け付けられた画像における解答者を特定する解答者特定手段と、
前記解答者特定手段によって特定された解答者と前記得点算出手段によって算出された得点を関連づけて記憶する解答者情報記憶手段
を具備し、
前記形状認識手段は、認識の対象とする判定記号が選択問題についてのものである場合、該判定記号の周囲の画素の特徴量又は選択問題解答領域の周囲の画素の特徴量が所定条件であれば、形状の認識を行わず、
前記得点算出手段は、前記位置算出手段によって算出された位置に基づいて、得点の算出を行う
ことを特徴とする採点システム。 - あらかじめ問題が印刷された問題用紙に解答者が問題ごとに解答を記入し、採点者が問題ごとの解答に正誤に関する判定記号を記入した該問題用紙の画像を受け付ける画像受付手段と、
前記画像受付手段によって受け付けられた問題用紙の画像に対応して、記入のなされていない原本画像を受け付ける原本画像受付手段と、
前記画像受付手段によって受け付けられた画像と前記原本画像受付手段によって受け付けられた原本画像に基づいて、前記判定記号を抽出する抽出手段と、
前記抽出手段によって抽出された判定記号の形状を認識する形状認識手段と、
前記抽出手段によって抽出された判定記号の位置を算出する位置算出手段と、
前記形状認識手段によって認識された形状及び前記位置算出手段によって算出された位置に基づいて、得点の算出を行う得点算出手段と、
前記画像受付手段によって受け付けられた画像における解答者を特定する解答者特定手段と、
前記解答者特定手段によって特定された解答者と前記得点算出手段によって算出された得点を関連づけて記憶する解答者情報記憶手段
を具備し、
前記抽出手段は、前記画像受付手段によって受け付けられた画像と前記原本画像受付手段によって受け付けられた原本画像に基づいて、前記解答を抽出し、
前記形状認識手段は、認識の対象とする判定記号が選択問題についてのものである場合、該判定記号の周囲の画素の特徴量又は選択問題解答領域の周囲の画素の特徴量が所定条件であれば、形状の認識を行わず、
前記位置算出手段は、前記抽出手段によって抽出された解答の位置を算出し、
前記得点算出手段は、前記位置算出手段によって算出された解答の位置に基づいて、得点の算出を行う
ことを特徴とする採点システム。 - 前記画像受付手段によって受け付けた画像を、前記解答者特定手段によって特定された解答者と関連づけて記憶する画像記憶手段
をさらに具備することを特徴とする請求項1又は2に記載の採点システム。 - 前記画像記憶手段に記憶されている画像を表示し、該画像に関連する前記解答者情報記憶手段に記憶されている得点を操作者の操作に応じて、修正する修正手段
を具備することを特徴とする請求項3に記載の採点システム。 - 採点者を特定する採点者特定手段を具備し、
前記形状認識手段は、採点者ごとに記入する判定記号に応じて、判定記号の形状を認識する
ことを特徴とする請求項1、2、3又は4に記載の採点システム。 - 前記問題用紙が複数枚又は両面印刷である場合、前記画像記憶手段は、該複数又は両面の問題用紙の画像を関連づけて記憶する
ことを特徴とする請求項3に記載の採点システム。 - 前記解答者情報記憶手段は、前記得点算出手段によって、算出された問題ごとの得点を記憶する
ことを特徴とする請求項1又は2に記載の採点システム。 - 前記特徴量とは濃度又は明度のことであり、前記所定条件とは前記判定記号の濃度又は明度に所定の演算を行った値以上である
ことを特徴とする請求項1又は2に記載の採点システム。 - 前記特徴量とは濃度又は明度のことであり、前記所定条件とは所定の濃度又は明度以上である
ことを特徴とする請求項1又は2に記載の採点システム。 - 前記特徴量とは色のことであり、前記所定条件とは、前記判定記号の画素の色と前記判定記号又は選択問題解答領域の周囲の画素の色が近似していることである
ことを特徴とする請求項1又は2に記載の採点システム。 - 前記特徴量とは色のことであり、前記所定条件とは、所定の色に近似していることである
ことを特徴とする請求項1又は2に記載の採点システム。 - 記憶装置を有するコンピュータを、
あらかじめ問題が印刷された問題用紙に解答者が問題ごとに解答を記入し、採点者が問題ごとの解答に正誤に関する判定記号を記入した該問題用紙の画像を受け付ける画像受付手段と、
前記画像受付手段によって受け付けられた問題用紙の画像に対応して、記入のなされていない原本画像を受け付ける原本画像受付手段と、
前記画像受付手段によって受け付けられた画像と前記原本画像受付手段によって受け付けられた原本画像に基づいて、前記判定記号を抽出する抽出手段と、
前記抽出手段によって抽出された判定記号の形状を認識する形状認識手段と、
前記抽出手段によって抽出された判定記号の位置を算出する位置算出手段と、
前記形状認識手段によって認識された形状及び前記位置算出手段によって算出された位置に基づいて、得点の算出を行う得点算出手段と、
前記画像受付手段によって受け付けられた画像における解答者を特定する解答者特定手段と、
前記解答者特定手段によって特定された解答者及び前記得点算出手段によって算出された得点を関連づけて前記記憶装置に記憶させる解答者情報記憶手段
として機能させ、
前記形状認識手段は、認識の対象とする判定記号が選択問題についてのものである場合、該判定記号の周囲の画素の特徴量又は選択問題解答領域の周囲の画素の特徴量が所定条件であれば、形状の認識を行わず、
前記得点算出手段は、前記位置算出手段によって算出された位置に基づいて、得点の算出を行う
ことを特徴とする採点プログラム。 - 記憶装置を有するコンピュータを、
あらかじめ問題が印刷された問題用紙に解答者が問題ごとに解答を記入し、採点者が問題ごとの解答に正誤に関する判定記号を記入した該問題用紙の画像を受け付ける画像受付手段と、
前記画像受付手段によって受け付けられた問題用紙の画像に対応して、記入のなされていない原本画像を受け付ける原本画像受付手段と、
前記画像受付手段によって受け付けられた画像と前記原本画像受付手段によって受け付けられた原本画像に基づいて、前記判定記号を抽出する抽出手段と、
前記抽出手段によって抽出された判定記号の形状を認識する形状認識手段と、
前記抽出手段によって抽出された判定記号の位置を算出する位置算出手段と、
前記形状認識手段によって認識された形状及び前記位置算出手段によって算出された位置に基づいて、得点の算出を行う得点算出手段と、
前記画像受付手段によって受け付けられた画像における解答者を特定する解答者特定手段と、
前記解答者特定手段によって特定された解答者と前記得点算出手段によって算出された得点を関連づけて前記記憶装置に記憶させる解答者情報記憶手段
として機能させ、
前記抽出手段は、前記画像受付手段によって受け付けられた画像と前記原本画像受付手段によって受け付けられた原本画像に基づいて、前記解答を抽出し、
前記形状認識手段は、認識の対象とする判定記号が選択問題についてのものである場合、該判定記号の周囲の画素の特徴量又は選択問題解答領域の周囲の画素の特徴量が所定条件であれば、形状の認識を行わず、
前記位置算出手段は、前記抽出手段によって抽出された解答の位置を算出し、
前記得点算出手段は、前記位置算出手段によって算出された解答の位置に基づいて、得点の算出を行う
ことを特徴とする採点プログラム。
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