Das Projekt „Scoring Exams Optical Mark Recognition“

Einführung

Da die Nachfrage nach den Dienstleistungen des Aspose Paid Consulting Teams immer größer wird, möchten wir Ihnen mit einem der neusten Beratungsprojekte „Scoring Exams Optical Mark Recognition“ eine Erfolgsgeschichte präsentieren.

Der Hintergrund

Der Kunde interessierte sich für unsere Aspose.OMR-API, eine einfache und praktische OMR-Software (Optical Mark Recognition) zum Erstellen und Erkennen von Antwortbögen, und er wollte, dass wir ein Projekt entwickeln, das diese API verwendet.

Forderungen

Er stellte siebzehn Vorlagen bereit und wollte, dass unsere API aus Antwortbögen liest, die vorlagenähnlich sind, und die Ergebnisse in einer CSV-Datei genau in dem von ihm bereitgestellten Format speichert. Auf jedem Antwortbogen sollten auch einige Daten in Form eines QR-Codes gespeichert sein, den wir ebenfalls erkennen und in einer CSV-Datei speichern sollten. Das resultierende Projekt sollte eine DLL-Datei sein, die von MS Access VBA ausführbar sein sollte. Außerdem forderte er, dass das Projekt in der Programmiersprache Visual Basic entwickelt werden sollte.

Große Herausforderungen

Die größten Herausforderungen bestanden darin, RTL-Unterstützung bereitzustellen, da viele Vorlagen arabisch waren, und es war die Aufgabe unseres Aspose.OMR-Teams, diese Funktionalität zusammen mit einigen anderen Funktionen bereitzustellen, die in unserer API fehlten, aber für dieses Projekt unerlässlich waren.

Das Projekt

Das Aspose Paid Consulting Team war verpflichtet, ein Projekt mit der Aspose.OMR API zu entwickeln und mit dem Kunden und dem Aspose.OMR Team zu kommunizieren. Das Projekt wurde mit .NET Framework unter Verwendung der Programmiersprache Visual Basic entwickelt. Die Aspose.OMR-API wurde im Projekt zunächst verwendet, um Vorlagen mithilfe von Markup-Dateien zu definieren. Nachdem die Vorlagen definiert waren, konnte die API die Ergebnisse aus den vorlagenähnlichen Antwortbögen leicht erkennen. Die Dauer des Projekts wurde auf 2-3 Monate geschätzt und hing hauptsächlich von der neu zu entwickelnden RTL-Funktion ab.

Während des Projektverlaufs war der Kunde sehr zufrieden mit der Kommunikation und den Ergebnissen des Projekts. Er wurde regelmäßig über die Fortschritte auf dem Laufenden gehalten, und wir vereinbarten, dass er bis Ende des Monats mit der ersten Muster-API versorgt wird.

Beispiel-API

Die Beispiel-API konnte Ergebnisse aus allen englischen Vorlagen erkennen und genau in dem vom Kunden bereitgestellten Format speichern.

Nachdem der Kunde die Beispiel-API getestet hatte, war er mit den Ergebnissen sehr zufrieden und wies darauf hin, dass wir sehr produktiv und kooperativ waren. Er gab an, dass 90 % des Projekts bereits abgeschlossen seien und er es bereits mit Einschränkungen nutzen könne. Er kündigte an, einen weiteren Beratungsmonat für die Fertigstellung des Projekts zu kaufen.

Auch wenn das Projekt kein großes war, sehen wir es als neue Lektion und sind stolz darauf, dass wir alles getan haben, um den Kunden glücklich zu machen.