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摘要：本文构建了一套基于C#与HALCON的高考试题自动阅卷系统完整方案，涵盖图像预处理、答题区域定位、选择题填涂分析、主观题OCR识别及智能评分的全流程技术实现。通过亚像素级模板匹配、自适应图像增强、深度学习OCR等核心算法，解决了高速扫描图像的几何畸变、手写字符模糊等关键问题。在某省高考模拟测试中，系统实现选择题识别准确率99.98%、手写数字识别准确率99.2%，主观题处理效率提升85%。文中提供工业级代码框架、部署方案及实测数据，适合教育信息化领域技术人员与高校科研团队参考。
文章目录
【C# + HALCON 机器视觉】高考试题自动阅卷系统工业级落地：C# 与 HALCON 图像预处理、亚像素定位及 OCR 识别全流程解析（附可复用代码）
关键词
C#；HALCON；机器视觉；C# HALCON 高考阅卷系统集成；亚像素模板匹配 HALCON 实现；高速扫描仪图像预处理算法；高考答题卡定位误差补偿；
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