本课题以广东省中级计算机绘图员技能鉴定考试为实例，针对广东省计算机中级绘图员技能鉴定考试的特点，在分析国内外相关计算机评卷系统及考试系统的基础上，研究了基于图形匹配的计算机自动评卷技术，以及考试系统的一些相关技术，并基于AutoCAD平台开发了一套计算机自动评卷系统及考试系统。 　　在计算机自动评卷系统中，本课题从图形匹配的角度出发，将标准答案图形与考生答卷图形进行图形匹配，并根据相应的评分规则计算出考生答卷的得分。在进行图形匹配前，本课题充分考虑考生不同的作图方法、作图技巧的情况，并对作图的结果作适当的前处理，如将复杂图元转换为简单图元，合并可连接图元，其目的是提高标准答案与考生答卷的匹配程度，使评改结果更真实、客观地反映考生的水平。同时，在前处理中，本课题从确定有限状态机出发，实现对较复杂图元的识别及处理，从而解决机械、建筑中一些专业符号的识别处理，如粗糙度符号、标高符号、轴线符号、图例等。 　　在试卷的评改过程中，本课题根据鉴定考试考生答卷情况各异的特点，提出了扫描线分离法进行视图分离。该方法主要通过直线扫描，判断扫描线是否与视图相交，从而对视图进行分离。该方法在评卷系统中的应用效果良好，避免因考生答卷多样而出现的视图分离不理想现象。 　　完成视图分离后，本课题从人工智能的角度出发，提出了一种基于不确定推理的视图匹配定位方法，将标准答案图形与考生答卷图形进行匹配。该方法在正式进行视图匹配前，先通过图元间的比较，找出待匹配视图间所有可能的相对位置，并通过计算找出其中最为可能的相对位置作为两视图的正确相对位置，以这一相对位置为基准进行后续的图元匹配。该方法解决了标准答案与考生答卷间图形匹配时出现的相对位移问题。 　　在图形匹配中，本课题根据不同的图形元素类型，提出了各自的匹配规则，并根据在标准答案中设置的权值进行评分。通过权值的设置，出卷人员可根据考试的需要，较灵活地控制同一题中各个图形元素分数的分布，同时通过容差等参数实现对评改结果进行一定程序的控制。 　　在考场管理系统中，本课题也作了一定的研究。本课题的考场管理系统采取C/S结构，通过FTP协议以及Socket技术，实现了考场试卷的分发、收取等功能，同时通过WindowsAPI、ARXAPI以及Hook技术等较好地实现对考生答题过程的监控以及限制考生对Windows系统以及AutoCAD的访问及操作，有效防止考生通过拷贝方式进行作弊。 　　在系统的开发过程中，本课题参考C++STL中的智能指针，提出了适用于ObjectARX的智能指针，有效地减轻开发人员的负担，减少ARX开发中由于开发人员的疏忽所可能出现的BUG，同时具有较广的适用性。 　　使用本计算机评卷系统，可大大提高评卷的效率，并在一定程度上避免了人为误差，提高评卷质量，减轻阅卷老师评卷的重复劳动，使其从繁琐的工作中解放出来，从事创新性的劳动，适应社会发展的需要。同时，本评卷系统也可作为教学习题批改系统研发，以及以其它相关软件为平台的计算机评改系统研发的参考。