vi
en
ja
Trong thời đại số hóa hiện nay, việc thu thập và xử lý dữ liệu một cách nhanh chóng, chính xác đã trở thành nhu cầu thiết yếu của nhiều tổ chức, doanh nghiệp và cơ sở giáo dục. Giữa vô số công nghệ xử lý dữ liệu đang tồn tại, OMR (Optical Mark Recognition – Nhận dạng dấu quang học) nổi bật như một giải pháp đơn giản nhưng vô cùng hiệu quả. Vậy OMR là gì và OMR khác nhau như thế nào so với các công nghệ nhận dạng như OCR và ICR? Cùng FPT.AI khám phá nhé!
OMR là gì?
OMR, hay Nhận dạng dấu quang học, là một phương pháp điện tử được sử dụng để thu thập dữ liệu từ các tài liệu có chứa dấu hiệu do con người tạo ra. Công nghệ này hoạt động dựa trên nguyên lý phân biệt độ tương phản giữa các vùng được đánh dấu và vùng không được đánh dấu trên giấy.
>>> XEM NGAY: Phần mềm OCR là gì? Review chi tiết 5 phần mềm OCR tiếng Việt tốt nhất
Cách thức hoạt động của OMR là gì?
OMR phát hiện sự khác biệt về độ hấp thụ ánh sáng giữa vùng được đánh dấu và vùng không được đánh dấu trên tài liệu theo các bước sau:
Khi một tài liệu OMR (như phiếu trắc nghiệm) được đưa vào máy quét, thiết bị sẽ phát ra ánh sáng chiếu lên bề mặt của tài liệu. Sau đó, máy quét sẽ đo lường cường độ ánh sáng phản xạ lại từ các vùng khác nhau trên tài liệu.
Những khu vực có đánh dấu (thường được tô đậm bằng bút chì hoặc bút mực tối màu) sẽ hấp thụ nhiều ánh sáng hơn so với phần giấy trắng, dẫn đến cường độ ánh sáng phản xạ từ vùng này thấp hơn. Sự khác biệt về cường độ ánh sáng phản xạ này giúp máy quét nhận diện được vị trí nào đã được đánh dấu và vị trí nào không.
Trong trường hợp phổ biến như thi trắc nghiệm, học sinh hoặc thí sinh tô đậm câu trả lời trên phiếu OMR bằng mực tối màu. Khu vực được tô đậm này chính là thông tin cần được nhận dạng. Khi phiếu được đưa vào thiết bị quét OMR, máy sẽ chiếu sáng lên tờ giấy và cảm biến sẽ đo lường độ phản xạ ánh sáng ở mỗi vị trí.
Nếu một vùng có mực hoặc bóng tối, ánh sáng sẽ bị hấp thụ nhiều hơn, làm giảm cường độ ánh sáng phản xạ. Ngược lại, vùng giấy trắng không có đánh dấu sẽ phản xạ nhiều ánh sáng hơn. Dựa vào các ngưỡng đã được cài đặt trước, hệ thống sẽ xác định đâu là vùng đã được đánh dấu và chuyển thông tin này thành dữ liệu số để xử lý tiếp theo.
>>> XEM THÊM: TOP 6 phần mềm nhận dạng văn bản cho điện thoại, máy tính
Sự khác nhau giữa công nghệ OCR, OMR và ICR
| Tiêu chí | OMR (Optical Mark Recognition) | OCR (Optical Character Recognition) | ICR (Intelligent Character Recognition) |
| Định nghĩa | Nhận dạng dấu quang học | Công nghệ nhận dạng ký tự quang học OCR | Nhận dạng ký tự thông minh |
| Mục đích chính | Nhận dạng các dấu hiệu đơn giản (tô đen, tick, đánh dấu X) | Nhận dạng văn bản in, chữ số | Nhận dạng chữ viết tay và văn bản phức tạp |
| Độ phức tạp về kỹ thuật | Thấp | Trung bình | Cao |
| Nguyên lý hoạt động | Phát hiện sự khác biệt về độ tương phản giữa khu vực được đánh dấu và không đánh dấu | Phân tích hình ảnh ký tự và so sánh với mẫu để xác định ký tự | Sử dụng thuật toán học máy (Machine Learning) và trí tuệ nhân tạo để nhận dạng ký tự viết tay |
| Yêu cầu về hình ảnh đầu vào | Có độ tương phản cao và vị trí dấu hiệu rõ ràng, chuẩn hóa | Yêu cầu hình ảnh sắc nét, văn bản rõ ràng | Có thể xử lý hình ảnh đa dạng, chấp nhận độ biến thiên trong cách viết |
| Công cụ nhận dạng | Không yêu cầu công cụ nhận dạng mẫu phức tạp | Yêu cầu hệ thống nhận dạng mẫu, máy quét OCR sử dụng drop-out-ink (loại bỏ một số mẫu cụ thể trên biểu mẫu) để hoạt động hiệu quả hơn với thông tin nền cho trước | Yêu cầu thuật toán nhận dạng mẫu phức tạp và học máy |
| Khả năng nhận dạng | Chỉ nhận dạng dấu hiệu đơn giản | Nhận dạng ký tự in, chữ số | Nhận dạng cả ký tự in và viết tay |
| Độ chính xác | Rất cao (>99%) do đơn giản | Cao với văn bản in rõ ràng (95-99%) | Thấp hơn với chữ viết tay (80-95%) |
| Tốc độ xử lý | Nhanh nhất | Nhanh | Chậm hơn do độ phức tạp cao |
| Dữ liệu đầu ra | Dữ liệu nhị phân (có/không) hoặc số liệu đơn giản | Văn bản có thể chỉnh sửa (ASCII, Unicode) | Văn bản có thể chỉnh sửa (ASCII, Unicode) |
| Ứng dụng chính | – Phiếu trắc nghiệm
– Phiếu khảo sát – Phiếu bầu cử – Phiếu điểm danh |
– Số hóa tài liệu in
– Xử lý hóa đơn – Nhận dạng biển số xe – Số hóa sách, báo |
– Xử lý đơn viết tay
– Nhận dạng chữ ký – Xử lý biểu mẫu viết tay – Xử lý séc ngân hàng |
| Khả năng tùy biến | Hạn chế, yêu cầu định dạng chuẩn | Trung bình | Cao, có thể học và thích nghi |
| Chi phí triển khai | Thấp | Trung bình | Cao |
| Hạn chế chính | Không thể nhận dạng văn bản hoặc chữ viết tay | Khó xử lý font chữ lạ hoặc văn bản bị méo mó | Độ chính xác thấp hơn với chữ viết tay không rõ ràng |
| Mối quan hệ | Công nghệ cơ bản nhất | Phát triển từ OMR, phức tạp hơn | Phiên bản nâng cao của OCR |
Như vậy, OMR là công nghệ đơn giản nhất, hoạt động trên tài liệu chuyên biệt có công cụ theo dõi thời gian đọc và ID biểu mẫu. OMR không quét và lưu trữ hình ảnh của tài liệu, cũng không yêu cầu xác định vùng nhận dạng riêng biệt. Nó nhận dạng được các ký hiệu đánh dấu (check, tô đen) với độ chính xác cao nhưng không thể nhận dạng chữ viết tay hay bản in.
Trong khi đó, OCR (Nhận dạng ký tự quang học) và ICR (Nhận dạng ký tự thông minh) linh hoạt hơn khi không đòi hỏi công cụ theo dõi thời gian, sử dụng dấu hiệu ở bốn góc tài liệu để xác nhận hình ảnh. OCR và ICR được tích hợp thuật toán học máy để xử lý chữ viết tay, bản in và ký hiệu, đồng thời cho phép quét, lập chỉ mục và lưu trữ điện tử hình ảnh tài liệu. Cả hai công nghệ này đều sử dụng kỹ thuật drop-out-ink để cải thiện hiệu quả xử lý, mặc dù có thể kém chính xác hơn OMR trong một số trường hợp cụ thể.
Ưu điểm của OMR là gì?
Công nghệ OMR có những ưu điểm nổi bật sau:
- Độ chính xác cao: OMR có tỷ lệ chính xác lên đến 99%, đảm bảo quá trình nhận dạng thông tin đáng tin cậy và chính xác, hạn chế các lỗi do nhập liệu thủ công
- Tốc độ xử lý nhanh: Bằng cách tự động hóa quy trình nhập dữ liệu thủ công và xử lý đồng thời hàng nghìn tài liệu mỗi giờ, OMR giúp tiết kiệm hàng nghìn giờ làm việc mỗi năm, đồng thời giảm chi phí nhân lực
- Tối ưu hóa nguồn lực nhân sự: Nhân viên trước đây thực hiện nhập dữ liệu thủ công có thể được phân công cho các nhiệm vụ có giá trị hơn cho tổ chức.
- Công nghệ cải tiến: Các phương pháp mới như ‘Labeled OMR’ (OMR có nhãn) có thể tìm kiếm nhãn xung quanh các ô kiểm để thu thập thêm thông tin nhãn, nâng cao hiệu quả xử lý dữ liệu.
OMR thường được sử dụng ở đâu?
Giáo dục và Thi cử
Trong lĩnh vực giáo dục, OMR đóng vai trò then chốt với ứng dụng phổ biến nhất là phiếu trả lời trong các kỳ thi trắc nghiệm. Học sinh đánh dấu câu trả lời bằng cách tô đen các vòng tròn trên phiếu và sau đó được chấm điểm tự động bằng máy quét, giúp tiết kiệm thời gian đáng kể cho giáo viên.
Ngoài ra, OMR còn được sử dụng để xử lý các bài kiểm tra, bài thi ở trường đại học và trung học, đánh giá kiến thức học sinh, và các bài khảo sát đánh giá giáo viên hoặc chất lượng giảng dạy. Công nghệ này đặc biệt hiệu quả với các kỳ thi quy mô lớn như thi tuyển sinh, thi tốt nghiệp, giúp đảm bảo tính khách quan và giảm thiểu sai sót của con người.
Văn phòng và Doanh nghiệp
Trong môi trường văn phòng và doanh nghiệp, OMR được ứng dụng rộng rãi để xử lý các loại đơn đăng ký như đơn xin việc, đơn vay vốn, đơn mở tài khoản ngân hàng, và các biểu mẫu dịch vụ khách hàng. Doanh nghiệp sử dụng OMR để thực hiện các khảo sát thị trường, đánh giá sự hài lòng của khách hàng, thu thập phản hồi về sản phẩm hoặc dịch vụ.
Công nghệ này giúp các tổ chức xử lý lượng lớn dữ liệu từ các bảng câu hỏi, giảm thiểu thời gian nhập liệu thủ công và cho phép phân tích nhanh chóng các xu hướng từ dữ liệu thu thập được, từ đó đưa ra quyết định kinh doanh sáng suốt hơn.
>>> XEM THÊM: Số Hóa Chứng Từ Xuất Nhập Khẩu Với FPT AI Read
Y tế
Trong ngành y tế, OMR được sử dụng để xử lý các biểu mẫu y tế phức tạp để thu thập thông tin từ bệnh nhân, giúp giảm bớt gánh nặng hành chính cho nhân viên y tế. Các đơn bảo hiểm y tế, đơn đăng ký cuộc hẹn, biểu mẫu điều trị, và hồ sơ bệnh án đều có thể được xử lý bằng OMR.
Bệnh viện và phòng khám sử dụng công nghệ này để thu thập dữ liệu sàng lọc bệnh nhân, theo dõi triệu chứng, và đánh giá kết quả điều trị. OMR còn hỗ trợ các nghiên cứu y khoa thông qua việc thu thập dữ liệu từ nhiều đối tượng tham gia nghiên cứu một cách hiệu quả và chính xác.
Chính phủ và Dịch vụ công
Trong khu vực công, OMR được sử dụng rộng rãi trong các cuộc bầu cử và kiểm phiếu nhờ tỷ lệ lỗi thấp, chi phí thấp và dễ sử dụng. Các cơ quan chính phủ áp dụng công nghệ này để xử lý đơn đăng ký dịch vụ công, thống kê dân số, và khảo sát công dân về các vấn đề xã hội.
OMR giúp tự động hóa quy trình xử lý biểu mẫu thuế, đơn xin giấy phép, và các tài liệu hành chính khác, nâng cao hiệu quả và giảm thiểu lỗi do con người. Đặc biệt, trong các cuộc điều tra dân số quy mô lớn, OMR là công cụ không thể thiếu để xử lý lượng lớn phiếu khảo sát trong thời gian ngắn.
Bưu chính
Trong lĩnh vực bưu chính, dấu OMR được thêm vào các mục thư đã in để sử dụng với thiết bị chèn thư mục tự động. Các dấu gạch ngang màu đen được thêm vào mỗi trang của tài liệu thư giúp thiết bị quét có thể xác định chính xác thời điểm thư nên được gấp và cho vào phong bì.
Công nghệ này tối ưu hóa quy trình xử lý thư từ hàng loạt, cho phép tự động hóa việc sắp xếp, phân loại và gửi thư. Các dịch vụ bưu chính sử dụng OMR để theo dõi bưu kiện, xác nhận giao hàng, và quản lý kho vận, nâng cao đáng kể hiệu quả hoạt động và giảm chi phí nhân công.
Xổ số và Giải trí
Trong lĩnh vực xổ số và giải trí, OMR đóng vai trò quan trọng, đặc biệt là trong hệ thống xổ số quốc gia như ở Vương quốc Anh. Người chơi đánh dấu lựa chọn của họ trên vé xổ số bằng cách tô đen hoặc đánh dấu vào các ô, sau đó được quét và xử lý bằng hệ thống OMR.
Công nghệ này cũng được áp dụng trong các cuộc thi, trò chơi tương tác, và sự kiện thể thao để ghi điểm hoặc thu thập phản hồi từ người tham gia. OMR giúp đơn giản hóa việc xử lý lượng lớn vé số, đảm bảo tính chính xác và minh bạch trong việc xác định người trúng giải.
>>> XEM THÊM: Xu hướng ứng dụng OCR trong ngành bảo hiểm tại Việt Nam
Các thông tin khác về OMR
Phần mềm OMR là gì?
Phần mềm Nhận dạng Dấu quang học (OMR) là một ứng dụng được cài đặt trên máy tính để quét và xử lý các phiếu OMR. Phần mềm này hoạt động kết hợp với máy quét hình ảnh để thu thập và phân tích dữ liệu từ các biểu mẫu như phiếu khảo sát, bài thi trắc nghiệm và các tài liệu tương tự. Mục đích chính của phần mềm OMR là tự động hóa quá trình thu thập thông tin từ các phiếu trả lời đã được đánh dấu, giúp xử lý dữ liệu nhanh chóng và chính xác.
MICR là gì?
MICR, viết tắt của Magnetic Ink Character Recognition (Nhận dạng ký tự mực từ tính), là một công nghệ chuyên biệt được sử dụng để quét và nhận dạng các ký tự được in bằng mực chứa các hạt oxit sắt từ tính. Công nghệ này phát hiện tín hiệu từ tính từ các ký tự được in trên tài liệu, khác với OMR phát hiện dấu hiệu thông qua sự phản xạ ánh sáng và OCR (nhận dạng ký tự quang học dựa trên hình ảnh).
MICR được ứng dụng rộng rãi trong lĩnh vực ngân hàng, đặc biệt là trong việc xử lý séc. Các thông tin quan trọng trên séc như số tài khoản, mã ngân hàng và số séc thường được in bằng mực từ tính với font chữ đặc biệt được thiết kế để máy quét MICR có thể đọc chính xác.
MICR có khả năng đọc chính xác ngay cả khi tài liệu bị nhàu nát, có dấu vết hoặc bị ghi đè. Điều này giúp hệ thống ngân hàng tự động xử lý một lượng lớn séc mỗi ngày với độ chính xác cao và tốc độ nhanh, đảm bảo tính an toàn và giảm thiểu gian lận trong giao dịch tài chính.
Từ những ứng dụng và ưu điểm đã được phân tích, có thể thấy OMR đã và đang khẳng định vai trò quan trọng của mình trong việc tự động hóa quá trình thu thập dữ liệu từ các biểu mẫu giấy. Mặc dù trong bối cảnh số hóa ngày càng phát triển, nhiều hình thức thu thập dữ liệu điện tử đã xuất hiện, nhưng OMR vẫn có những lợi thế riêng về độ chính xác, tốc độ xử lý và chi phí triển khai thấp, đặc biệt trong các lĩnh vực giáo dục, y tế, dịch vụ công và văn phòng.
Hy vọng bài viết trên của FPT.AI đã giúp bạn hiểu rõ hơn về nhận dạng dấu quang học. Nếu quan tâm đến giải pháp tích hợp công nghệ OCR, hãy liên hệ ngay với chúng tôi để được tư vấn chuyên sâu về FPT AI Read.
>>> CÓ THỂ BẠN QUAN TÂM:
