传统人工阅卷方式不仅增添了教师的负担,还不利于老师统计学生的答题情况。随着数字图像处理技术的迅猛发展,国内外出现了多种自动化阅卷系统,如光标阅读机阅卷系统和基于图像处理技术的扫描图像阅卷系统。传统自动化阅卷系统识别准确率高,然而存在阅卷成本相对比较高、答题卡样式可定制化程度低等缺点,目前广泛应用在中大规模的考试中。随着移动端设备硬件和软件技术的飞速发展,如今的移动端设备也具备了运行图像处理算法的能力。凭借移动端设备的普及性与便携性,面向移动端的答题卡识别系统有利于在小规模考试中推广自动化阅卷,从而减轻教师的工作量,促进答题情况信息化的实现。该系统还能应用于调查问卷、心理测试、医疗数据采集等信息录入场景,具有一定的应用前景。于是本文对传统自动化阅卷系统进行功能分析,并结合对图像处理技术以及iOS应用开发技术的深入研究,设计了移动端阅卷系统的操作流程和系统框架,并利用OpenCV库实现了一款适用于iOS操作系统的移动端答题卡客观题识别应用软件。本文分别研究和使用了图像处理技术中的灰度化、二值化、图像去噪、边缘检测、轮廓查找、透视变换技术和iOS开发技术中的界面搭建、对象持久化、多线程编程、MVC设计模式、多媒体开发、内存管理技术,编码实现了系统的答题卡生成模块、答题卡图像采集模块、答题卡识别模块和答题卡判卷模块。最后对软件进行功能性和性能测试,软件测试结果显示该软件不仅达到预先设计的系统功能需求,还能在绝大多数设备上流畅运行。在规范操作软件的情况下,只需将摄像头对准答题卡就能马上完成答案识别并显示评分结果,选项填涂识别的正确率接近百分之百。本文研究的系统既可以定制答题卡样式,又能在保证识别正确率的情况下降低自动化阅卷的成本,非常适用于课堂测试等小规模考试场景,有利于老师从不同维度采集学生的答题情况,为学生往后的学习计划提供参考依据。因此,本文实现的系统能对移动端阅卷系统技术的发展起到一定促进作用。