Le projet “Scoring Exams Optical Mark Recognition”

Introduction

Alors que la croissance des demandes pour les services de l’équipe Aspose Paid Consulting augmente, nous aimerions présenter une histoire réussie avec l’un des derniers projets de conseil “Scoring Exams Optical Mark Recognition”.

L’arrière-plan

Le client était intéressé par notre API Aspose.OMR, qui est un logiciel simple et pratique de reconnaissance optique de marques (OMR) pour créer et reconnaître des feuilles de réponses, et il voulait que nous développions un projet qui utilisera cette API.

Demandes

Il a fourni dix-sept modèles et voulait que notre API lise à partir de feuilles de réponses qui ressemblent à des modèles et stocke les résultats dans un fichier CSV au format exact qu’il a fourni. Chaque feuille de réponses doit également contenir des données stockées sous la forme d’un code QR que nous devons également reconnaître et stocker dans un fichier CSV. Le projet résultant doit être un fichier DLL qui doit être exécutable à partir de MS Access VBA. En outre, il a exigé que le projet soit développé par le langage de programmation Visual Basic.

Principaux défis

Les principaux défis consistaient à prendre en charge RTL car de nombreux modèles étaient en arabe, et c’était le travail de notre équipe Aspose.OMR de fournir cette fonctionnalité avec d’autres fonctionnalités qui manquaient dans notre API, mais qui étaient essentielles pour ce projet.

Le projet

L’équipe Aspose Paid Consulting a été obligée de développer un projet en utilisant l’API Aspose.OMR et de communiquer avec le client et l’équipe Aspose.OMR. Le projet a été développé avec .NET Framework en utilisant le langage de programmation Visual Basic. L’API Aspose.OMR a d’abord été utilisée dans le projet pour définir des modèles à l’aide de fichiers de balisage. Une fois les modèles définis, l’API pouvait facilement reconnaître les résultats des feuilles de réponses de type modèle. La durée du projet était estimée à 2-3 mois, et cela dépendait principalement de la nouvelle fonctionnalité RTL qui devait être développée.

Pendant que le projet avançait, le client était très satisfait de la communication et des résultats du projet. Il a été informé régulièrement des progrès et nous avons convenu qu’il recevrait le premier exemple d’API d’ici la fin du mois.

Exemple d’API

L’exemple d’API a pu reconnaître les résultats de tous les modèles en anglais et les stocker dans le format exact fourni par le client.

Après que le client ait testé l’exemple d’API, il était très satisfait des résultats et a souligné que nous étions très productifs et coopératifs. Il a déclaré que 90% du projet était déjà terminé et qu’il était déjà capable de l’utiliser avec certaines limitations. Il a annoncé qu’il achètera un autre mois de conseil pour terminer le projet.

Même si le projet n’était pas grand, nous le voyons comme une nouvelle leçon apprise et nous sommes fiers d’avoir tout fait pour rendre le client heureux.